arXiv:2610.36329v1 — мониторинг GPU с шагом 100 мс выявил серьёзную недоиспользованность в университетском кластере
Статья описывает лёгкий инструмент мониторинга (на базе NVIDIA DCGM), фиксирующий метрики GPU с шагом 100 мс, и результаты его развёртывания на университетском кластере (89 узлов, 319 GPU) за 10 дней и 7 399 задач от 150 пользователей. Основные выводы: более 70% задач используют менее 20% памяти GPU, у 50% средняя загрузка SM ниже 5%, у 80% задач значительное расхождение между запрошенным и фактическим временем выполнения, многопроцессорные задания демонстрируют периодичные схемы связи; код опубликован на GitHub.