Die GPU-Rechnung steigt, die Dashboards sind grün – und trotzdem warten die Kunden. Diese Folge untersucht wie einen Kriminalfall, warum Stable-Diffusion-Inferenz mit ONNX Runtime und TensorRT kaum GPU-Auslastung zeigt, während die Latenz steigt, und belegt die Lösung mit Latenz, Durchsatz und GPU-Auslastung vor und nach der Korrektur.Das erfahren Sie:CPU-Fallback: Warum ONNX Runtime still auf den CPU-Ausführungsanbieter ausweicht und die Latenz dadurch 10- bis 30-mal höher wirdVersionskonflikte zwischen Treiber, CUDA, cuDNN, ONNX Runtime und TensorRT, durch die Fused Attention und FP16-Optimierungen stillschweigend verloren gehenContainer-Fehlkonfigurationen: aufgeblähte Images, fehlende GPU-Geräte-Mounts, das NVIDIA Container Toolkit und die CUDA-Speicher-ArenaStart-Gates für Integrität und Leistung: Anbieter prüfen, Warmlauf mit deterministischen Canary-Prompts und harter Abbruch statt stiller HerabstufungEin wiederholbares Abhilfeprotokoll mit Versionsmatrix, vorgefertigten TensorRT-Engines, IO-Binding, FP16 und Blue-Green-Rollouts mit automatischem RollbackFür ML- und Plattform-Engineers sowie DevOps- und SRE-Teams, die GPU-Inferenz in Containern betreiben und für jede bezahlte GPU-Stunde echte Beschleunigung wollen.Diese Folge ist eine KI-synchronisierte deutsche Fassung des animierten Erklärvideos aus der M365 Show von Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Video ansehen: https://youtu.be/7rNV_vcD-Fg🎧 Mehr Folgen: https://www.m365.fm🎤 M365Con – kostenlose Microsoft-Online-Konferenz: https://m365con.net💼 Mirko Peters auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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