扩容GPU资源池之前，先度量产出结果

📋总体概括

The New Stack发文探讨Kubernetes上运行AI工作负载的团队常见误区：GPU资源池被占满、批处理作业队列不断增长时，团队往往第一反应是扩容GPU。文章主张在花钱扩池之前，先度量实际产出结果——即GPU是否真正高效服务于任务完成，而非仅看资源利用率表象。文章指向更系统的Kubernetes GPU池优化方法，强调通过度量作业结果来识别资源浪费与调度低效，避免盲目资本开支。