Grafikprozessoren, kurz GPUs, sind das Rückgrat moderner Künstlicher Intelligenz (KI) und datenintensiver Anwendungen. Ihre enorme Rechenleistung ermöglicht es, komplexe Modelle zu trainieren und große Datenmengen in kürzester Zeit zu verarbeiten. Doch trotz des hohen Preises und der Bedeutung dieser Hardware werden GPUs in der Praxis häufig nicht optimal genutzt. Die Frage, wie man den tatsächlichen Einsatzgrad von GPUs effektiv messen und daraus resultierend die Nutzung verbessern kann, ist deshalb von größter Bedeutung für Unternehmen und Betreiber von Rechenzentren. Bislang fehlt es jedoch an einer verlässlichen und einheitlichen Kennzahl, die aufzeigt, ob GPUs tatsächlich effizient laufen, was zu Verschwendung von Ressourcen und hohen Kosten führt.
Die Herausforderung besteht darin, eine Metrik zu finden, die realitätsnah misst, wie leistungsfähig eine GPU im praktischen Einsatz ist und gleichzeitig vergleichbar zwischen verschiedenen Systemen und Workloads bleibt. Die Kosten für GPUs sind enorm. So liegen die Preise beispielsweise für eine Nvidia H100 aktuell zwischen 27.000 und 40.000 US-Dollar, während ein Mietpreis bei Cloudanbietern wie Microsoft Azure bei etwa 6,98 US-Dollar pro Stunde und pro GPU liegt.
Für ein großes KI-Training, das heutzutage meist mit Dutzenden oder sogar Hunderten GPUs ausgeführt wird, summieren sich diese Kosten schnell zu beträchtlichen Beträgen. Gleichzeitig herrscht bei vielen KI-Entwicklern und Teams eine Fehleinschätzung der tatsächlichen Auslastung der eingesetzten GPUs. Häufig wird angenommen, dass die Hardware nahezu voll ausgelastet sei, obwohl Untersuchungen belegen, dass die Effizienz in der Praxis oft nur zwischen 35 und 45 Prozent liegt. Diese Diskrepanz verdeutlicht, wie dringend ein praxisgerechtes Messinstrument benötigt wird. Die gängigen Methoden, um GPU-Auslastung zu überwachen, sind größtenteils unzureichend.
Zum einen gibt es die Möglichkeit, die Betriebszeit der gesamten Servereinheit zu messen, doch diese Methode spiegelt nur wider, wie lange das System aktiv ist, nicht jedoch, wie intensiv die GPU tatsächlich rechnet oder arbeitet. Zum anderen bieten Hardwarehersteller wie Nvidia oder AMD Werkzeuge an, die messen, wie viel Prozent der Recheneinheiten auf dem Chip zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgelastet sind. Diese Metrik ist in der Praxis jedoch nicht immer aussagekräftig, da sie nicht berücksichtigt, wie viel tatsächliche Arbeit das System verrichtet. Eine GPU, die zwar viele Kerne nutzt, aber ineffiziente oder wenig sinnvolle Berechnungen durchführt, kann demnach als gut ausgelastet erscheinen, ohne dass dies der Realität entspricht. Ein vielversprechender Ansatz geht über die reine Betrachtung der Auslastungsquote hinaus und orientiert sich an der effektiven Rechenleistung des Modells.
Die sogenannte Model FLOPS Utilization (MFU) wurde von Google Research eingeführt und misst, wie viel Prozent der theoretisch maximalen FLOPS (Floating Point Operations per Second) der GPU von einem KI-Modell tatsächlich genutzt werden. Dabei wird die reale Verarbeitungsgeschwindigkeit – etwa anhand der Anzahl der Tokens pro Sekunde beim Sprachmodelltraining – in Relation zum maximal technisch möglichen Wert gesetzt. Ein hoher MFU-Wert zeigt eine effiziente Nutzung an, was direkt mit kürzeren Trainingszeiten und geringeren Kosten verbunden ist. Auch wenn MFU als Konzept ein großer Fortschritt ist, hat es seine eigenen Herausforderungen. Die Berechnung ist komplex und setzt ein tiefes Verständnis der Hardware- und Modellparameter voraus.
Für viele Anwender und Betreiber ist es bislang schwierig, diese Metrik ohne umfassende technische Kenntnisse zu erheben und zu interpretieren. Hinzu kommt, dass selbst sehr gut optimierte Trainingsläufe häufig MFU-Werte von nur 35 bis 45 Prozent erreichen. Ein Wert von 100 Prozent ist praktisch unerreichbar, da Faktoren wie Netzwerklatenz, Speicherdurchsatz und andere bottlenecks die maximal mögliche Leistung begrenzen. Dennoch gilt ein MFU über 50 Prozent als Spitzenwert und zeigt, wie viel Effizienzsteigerung in der Praxis möglich sein kann. Die fehlende Verfügbarkeit von praxisnahen und vergleichbaren Leistungskennzahlen hat weitreichende Konsequenzen.
Betreiber von Rechenzentren wissen oft nicht genau, wie gut ihre Investitionen in GPUs tatsächlich rentieren. Gleichzeitig werden Optimierungspotenziale nicht genutzt, obwohl die Technologie grundsätzlich dazu in der Lage wäre, schneller und ressourcenschonender KI-Modelle zu trainieren. Die mangelnde Transparenz führt auch dazu, dass viele Unternehmen Daten zu ihrer GPU-Effizienz als geschützte Betriebsgeheimnisse behandeln. Dies erschwert den branchenweiten Erfahrungsaustausch und bremst die Entwicklung besserer Messmethoden und Best Practices. Das Thema GPU-Effizienz gewinnt zunehmend an Bedeutung, da die Nachfrage nach KI-Rechenleistung weiter wächst.
Dies treibt nicht nur den technologischen Fortschritt voran, sondern erhöht auch den Druck auf Unternehmen, ihre Kosten im Griff zu behalten und nachhaltiger zu arbeiten. Ein zuverlässiger, praktikabler Leistungsindikator für GPUs könnte dabei helfen, die tatsächliche Auslastung transparent zu machen und Handlungsanweisungen zur Optimierung abzuleiten. Neben der reinen Effizienz spielt auch der Energieverbrauch eine Rolle. GPUs gehören zu den energieintensivsten Komponenten moderner Rechenzentren. Durch eine bessere Auslastung können nicht nur die Betriebskosten reduziert, sondern auch der ökologische Fußabdruck deutlich verringert werden.
MFU weist eine positive Korrelation zum Stromverbrauch auf – das heißt, effizient genutzte GPUs benötigen weniger Zeit für eine Trainingsaufgabe und verbrauchen damit insgesamt weniger Energie. Die Zukunft der GPU-Nutzung wird daher maßgeblich von der Weiterentwicklung geeigneter Metriken abhängen. Ein umfassendes Monitoring, das neben MFU auch andere Parameter wie Speicherauslastung, I/O-Performance und Netzwerklatenz integriert, könnte ein ganzheitliches Bild der Leistungsfähigkeit liefern. Moderne Tools zum Performance-Tracking müssen hingegen benutzerfreundlich sein und es den Teams ermöglichen, schnell potentielle Bottlenecks zu erkennen und zu beheben. Mehr Transparenz würde zudem den Wettbewerb fördern und Innovationen in diesem Bereich beschleunigen.
Es wäre wünschenswert, dass sich die Industrie auf gemeinsame Standards fürGPU-Leistungsmessung verständigt und diese offen kommuniziert. Die Erfahrungen großer Cloudanbieter und Clusterbetreiber könnten hierbei entscheidende Impulse liefern. Es gilt herauszufinden, was eine „gute“ GPU-Auslastung ist, unter Berücksichtigung der spezifischen Arbeitslast und den Beschränkungen der jeweiligen Infrastruktur. Eine klare Definition und Vergleichbarkeit von Effizienzkennzahlen wird es ermöglichen, die Nutzung von GPUs stetig zu verbessern und die Investitionen besser zu amortisieren. Letztendlich geht es nicht nur um technische Metriken, sondern um die nachhaltige und wirtschaftliche Nutzung einer Schlüsseltechnologie der Zukunft.
Ohne eine praktische und zuverlässige Messgröße, die den realen Nutzen von GPU-Ressourcen abbildet, droht eine Ressourcenverschwendung, die angesichts der steigenden Anforderungen an Rechenleistung kaum noch akzeptabel ist. Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Anbieter sind daher gefordert, gemeinsam an neuen Standards und Werkzeugen zu arbeiten, um die komplexe Welt der GPU-Leistung messbar und optimierbar zu machen. Nur so lässt sich die enorme Investition in Hardware besser rechtfertigen und der Weg für effizientere KI-Modelle ebnen.
