GPU वर्चुअलाइज़ेशन परफॉर्मेंस: मल्टी-टेनेंट AI वर्कलोड के लिए vGPU को ऑप्टिमाइज़ करना

8 दिसंबर, 2025 को अपडेट किया गया

दिसंबर 2025 अपडेट: H100/H200 MIG इन्फरेंस के लिए vGPU टाइम-स्लाइसिंग की तुलना में बेहतर आइसोलेशन प्रदान कर रहा है। NVIDIA Confidential Computing सुरक्षित मल्टी-टेनेंट GPU शेयरिंग को सक्षम कर रहा है। नवीनतम ड्राइवर्स के साथ vGPU ओवरहेड 3-5% तक कम हो गया है। इन्फरेंस सर्विंग (vLLM, TensorRT-LLM) वर्चुअलाइज़्ड एनवायरनमेंट के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है। क्लाउड प्रोवाइडर्स इंटेलिजेंट vGPU शेड्यूलिंग के माध्यम से 90%+ यूटिलाइज़ेशन प्राप्त कर रहे हैं।

Alibaba Cloud ने पाया कि उनकी vGPU डिप्लॉयमेंट 95% एफिशिएंसी के मार्केटिंग दावों के बावजूद बेयर-मेटल परफॉर्मेंस का केवल 47% हासिल कर रही थी, जिससे ग्राहक SLAs को पूरा करने के लिए ओवर-प्रोविज़न्ड इन्फ्रास्ट्रक्चर में उन्हें $73 मिलियन का नुकसान हुआ। परफॉर्मेंस डिग्रेडेशन का कारण अनुचित vGPU प्रोफाइल्स, मेमोरी ओवरसब्सक्रिप्शन, और प्रतिस्पर्धी टेनेंट्स के बीच शेड्यूलिंग कॉन्फ्लिक्ट्स था। GPU वर्चुअलाइज़ेशन AI वर्कलोड के लिए कुशल रिसोर्स शेयरिंग और बेहतर यूटिलाइज़ेशन का वादा करता है, लेकिन स्वीकार्य परफॉर्मेंस प्राप्त करने के लिए वर्चुअलाइज़ेशन ओवरहेड की गहरी समझ, सावधानीपूर्वक प्रोफाइल सेलेक्शन, और परिष्कृत रिसोर्स मैनेजमेंट की आवश्यकता होती है। यह व्यापक गाइड परफॉर्मेंस पेनल्टी को कम करते हुए मल्टी-टेनेंट AI एनवायरनमेंट के लिए vGPU डिप्लॉयमेंट को ऑप्टिमाइज़ करने की जांच करती है।

vGPU आर्किटेक्चर और परफॉर्मेंस फंडामेंटल्स

NVIDIA vGPU टेक्नोलॉजी फिजिकल GPUs को वर्चुअल इंस्टेंसेस में पार्टीशन करती है जो मल्टीपल वर्कलोड्स को हार्डवेयर रिसोर्सेज शेयर करने में सक्षम बनाती है। टाइम-स्लाइसिंग विभिन्न VMs को GPU पर तेज़ी से शेड्यूल करती है, जिसमें प्रत्येक को डेडिकेटेड टाइम क्वांटा मिलता है। मेमोरी पार्टीशनिंग टेनेंट्स के बीच इंटरफेरेंस को रोकने के लिए फ्रेमबफर को स्टैटिकली एलोकेट करती है। SR-IOV सपोर्ट क्वालिफाइड वर्कलोड्स के लिए नियर-नेटिव परफॉर्मेंस सक्षम करता है। A100/H100 पर MIG (Multi-Instance GPU) गारंटीड क्वालिटी ऑफ सर्विस के साथ हार्डवेयर-लेवल आइसोलेशन प्रदान करता है। इन टेक्नोलॉजीज ने AWS को डेडिकेटेड एलोकेशन के 41% की तुलना में GPU इंस्टेंसेस पर 89% यूटिलाइज़ेशन प्राप्त करने में सक्षम बनाया।

वर्चुअलाइज़ेशन ओवरहेड विभिन्न वर्कलोड टाइप्स को असमान रूप से प्रभावित करता है जिसके लिए सावधानीपूर्वक विश्लेषण की आवश्यकता होती है। VMs के बीच कॉन्टेक्स्ट स्विचिंग 50-200 माइक्रोसेकंड की देरी पैदा करती है जो लेटेंसी-सेंसिटिव इन्फरेंस को प्रभावित करती है। मेमोरी मैनेजमेंट ओवरहेड एड्रेस ट्रांसलेशन और आइसोलेशन एनफोर्समेंट के लिए 3-5% जोड़ता है। शेड्यूलिंग ओवरहेड टेनेंट काउंट के साथ बढ़ता है, प्रति GPU 8 VMs के साथ 15% तक पहुंच जाता है। रिसोर्स मैनेजमेंट के लिए API इंटरसेप्शन 2-3% ओवरहेड जोड़ता है। कमांड बफर वैलिडेशन सुरक्षा सुनिश्चित करता है लेकिन कर्नेल लॉन्च टाइम बढ़ाता है। Microsoft के विश्लेषण से पता चला कि इन्फरेंस वर्कलोड्स 10% ओवरहेड सहन करते हैं जबकि ट्रेनिंग को कॉस्ट इफेक्टिवनेस के लिए 5% से कम की आवश्यकता होती है।

परफॉर्मेंस आइसोलेशन मैकेनिज़म्स नॉइज़ी नेबर्स को अन्य टेनेंट्स को प्रभावित करने से रोकते हैं। क्वालिटी ऑफ सर्विस कंट्रोल्स प्रति VM न्यूनतम रिसोर्स एलोकेशन की गारंटी देते हैं। मेमोरी बैंडविड्थ पार्टीशनिंग HBM थ्रूपुट के मोनोपोलाइज़ेशन को रोकती है। कंप्यूट प्रीएम्प्शन प्रतिस्पर्धी वर्कलोड्स के बीच फेयर शेड्यूलिंग सक्षम करता है। एरर आइसोलेशन एक VM के क्रैश को दूसरों को प्रभावित करने से रोकता है। थर्मल थ्रॉटलिंग सभी टेनेंट्स में समान रूप से वितरित होती है। Google Cloud पर इन मैकेनिज़म्स ने को-लोकेशन के बावजूद 99.7% vGPU इंस्टेंसेस के लिए SLA अनुपालन बनाए रखा।

हार्डवेयर एक्सेलेरेशन फीचर्स वर्चुअलाइज़ेशन ओवरहेड को काफी कम करते हैं। GPU पेज माइग्रेशन CPU इंटरवेंशन के बिना कुशल मेमोरी मैनेजमेंट सक्षम करता है। हार्डवेयर-एक्सेलेरेटेड एन्कोडिंग/डिकोडिंग मल्टीमीडिया प्रोसेसिंग को ऑफलोड करती है। डायरेक्ट मेमोरी एक्सेस बायपास डेटा मूवमेंट ओवरहेड को कम करता है। यूनिफाइड मेमोरी परफॉर्मेंस बनाए रखते हुए प्रोग्रामिंग को सरल बनाती है। GPU Direct RDMA कुशल मल्टी-GPU कम्युनिकेशन सक्षम करता है। Oracle Cloud Infrastructure पर हार्डवेयर फीचर्स ने वर्चुअलाइज़ेशन ओवरहेड को 18% से घटाकर 7% कर दिया।

रिसोर्स शेड्यूलिंग एल्गोरिदम मल्टी-टेनेंट एनवायरनमेंट में परफॉर्मेंस निर्धारित करते हैं। बेस्ट-एफर्ट शेड्यूलिंग यूटिलाइज़ेशन को मैक्सिमाइज़ करती है लेकिन कोई गारंटी प्रदान नहीं करती। फिक्स्ड टाइम-स्लाइस शेड्यूलिंग प्रत्येक टेनेंट के लिए प्रिडिक्टेबल परफॉर्मेंस सुनिश्चित करती है। वेटेड फेयर शेड्यूलिंग रिज़र्वेशन के अनुपात में रिसोर्सेज एलोकेट करती है। प्रायोरिटी-बेस्ड शेड्यूलिंग वर्कलोड क्लासेस के बीच SLA डिफरेंशिएशन सक्षम करती है। प्रीएम्प्टिव शेड्यूलिंग सुनिश्चित करती है कि लेटेंसी-सेंसिटिव वर्कलोड्स को तत्काल एक्सेस मिले। Tencent Cloud पर एडवांस्ड शेड्यूलिंग ने 85% यूटिलाइज़ेशन बनाए रखते हुए टेल लेटेंसी में 60% सुधार किया।

vGPU प्रोफाइल ऑप्टिमाइज़ेशन

प्रोफाइल सेलेक्शन मूल रूप से अचीवेबल परफॉर्मेंस और डेंसिटी निर्धारित करता है। कंप्यूट-ऑप्टिमाइज़्ड प्रोफाइल्स फ्रेमबफर को मिनिमाइज़ करते हुए CUDA कोर्स को मैक्सिमाइज़ करते हैं। मेमोरी-ऑप्टिमाइज़्ड प्रोफाइल्स लार्ज मॉडल इन्फरेंस के लिए मैक्सिमम VRAM प्रदान करते हैं। बैलेंस्ड प्रोफाइल्स जनरल-पर्पस AI वर्कलोड्स के लिए उपयुक्त हैं। टाइम-स्लाइस्ड प्रोफाइल्स परफॉर्मेंस वेरिएबिलिटी के साथ मैक्सिमम डेंसिटी सक्षम करते हैं। MIG प्रोफाइल्स हार्डवेयर आइसोलेशन के साथ गारंटीड रिसोर्सेज प्रदान करते हैं। Baidu पर प्रोफाइल सेलेक्शन ने वर्कलोड-अप्रोप्रिएट साइज़िंग के माध्यम से प्रति डॉलर परफॉर्मेंस में 40% सुधार किया।

मेमोरी एलोकेशन स्ट्रैटेजीज आइसोलेशन को यूटिलाइज़ेशन एफिशिएंसी के साथ बैलेंस करती हैं। स्टैटिक पार्टीशनिंग मेमोरी अवेलेबिलिटी की गारंटी देती है लेकिन अनयूज़्ड एलोकेशन बर्बाद करती है। डायनामिक एलोकेशन यूटिलाइज़ेशन में सुधार करती है लेकिन कंटेंशन का जोखिम होता है। बैलून ड्राइवर्स रीडिस्ट्रीब्यूशन के लिए अनयूज़्ड मेमोरी रिक्लेम करते हैं। मेमोरी कंप्रेशन कंप्रेसिबल डेटा के लिए इफेक्टिव कैपेसिटी बढ़ाता है। NVMe में स्वैप परफॉर्मेंस पेनल्टी के साथ ओवरसब्सक्रिप्शन सक्षम करता है। Azure पर ऑप्टिमाइज़्ड मेमोरी मैनेजमेंट ने OOM एरर्स के बिना 92% मेमोरी यूटिलाइज़ेशन प्राप्त किया।

कंप्यूट रिसोर्स पार्टीशनिंग थ्रूपुट और लेटेंसी कैरेक्टरिस्टिक्स को प्रभावित करती है। इक्वल पार्टीशनिंग मैनेजमेंट को सरल बनाती है लेकिन रिसोर्सेज बर्बाद हो सकते हैं। एसिमेट्रिक पार्टीशनिंग विविध वर्कलोड रिक्वायरमेंट्स से मैच करती है। डायनामिक पार्टीशनिंग एक्चुअल यूटिलाइज़ेशन के आधार पर एडजस्ट होती है। बर्स्ट एलोकेशन टेम्पररी रिसोर्स बॉरोइंग सक्षम करती है। रिज़र्वेशन सिस्टम्स बेसलाइन रिसोर्सेज की गारंटी देते हैं। Lambda Labs पर कंप्यूट पार्टीशनिंग ने बेहतर मैचिंग के माध्यम से कस्टमर सैटिस्फैक्शन में 35% सुधार किया।

क्वालिटी ऑफ सर्विस पैरामीटर्स परफॉर्मेंस आइसोलेशन और फेयरनेस को ट्यून करते हैं। मिनिमम बैंडविड्थ गारंटीज कंटेंशन के दौरान स्टार्वेशन रोकती हैं। मैक्सिमम बैंडविड्थ लिमिट्स मोनोपोलाइज़ेशन रोकती हैं। लेटेंसी टारगेट्स टाइम-सेंसिटिव वर्कलोड्स को प्रायोरिटाइज़ करते हैं। थ्रूपुट टारगेट्स बैच प्रोसेसिंग के लिए ऑप्टिमाइज़ करते हैं। फेयरनेस पॉलिसीज प्रतिस्पर्धी डिमांड्स को बैलेंस करती हैं। DigitalOcean पर QoS ट्यूनिंग ने इन्फरेंस वर्कलोड्स के लिए P99 लेटेंसी में 70% की कमी की।

प्रोफाइल माइग्रेशन वर्कलोड्स को डिसरप्ट किए बिना डायनामिक एडजस्टमेंट सक्षम करता है। लाइव माइग्रेशन मेंटेनेंस के लिए VMs को फिजिकल GPUs के बीच मूव करता है। प्रोफाइल रीसाइज़िंग डिमांड के आधार पर रिसोर्सेज एडजस्ट करती है। वर्कलोड कंसोलिडेशन लो यूटिलाइज़ेशन के दौरान डेंसिटी में सुधार करता है। ज्योग्राफिक माइग्रेशन फॉलो-द-सन ऑपरेशन्स सक्षम करता है। ऑटोमैटिक रीबैलेंसिंग प्लेसमेंट को लगातार ऑप्टिमाइज़ करती है। Alibaba Cloud पर माइग्रेशन कैपेबिलिटीज ने ज़ीरो डाउनटाइम के साथ 24x7 ऑपरेशन्स सक्षम किए।

मल्टी-टेनेंट रिसोर्स मैनेजमेंट

टेनेंट आइसोलेशन शेयर्ड एनवायरनमेंट में सिक्योरिटी और परफॉर्मेंस प्रिडिक्टेबिलिटी सुनिश्चित करता है। प्रोसेस आइसोलेशन टेनेंट्स के बीच मेमोरी एक्सेस रोकता है। नेमस्पेस आइसोलेशन फाइलसिस्टम और नेटवर्क रिसोर्सेज को अलग करता है। कंप्यूट आइसोलेशन टाइम स्लाइसेस के दौरान एक्सक्लूसिव एक्सेस की गारंटी देता है। एरर आइसोलेशन फॉल्ट्स के प्रोपेगेशन को रोकता है। थर्मल आइसोलेशन कूलिंग को समान रूप से वितरित करता है। AWS पर कॉम्प्रिहेंसिव आइसोलेशन ने 100% क्रॉस-टेनेंट इंटरफेरेंस अटेम्प्ट्स को रोका।

रिसोर्स कंटेंशन मैनेजमेंट लोड के तहत परफॉर्मेंस डिग्रेडेशन रोकता है। मेमोरी बैंडविड्थ आर्बिट्रेशन फेयर HBM एक्सेस सुनिश्चित करता है। कैश पार्टीशनिंग वर्कलोड्स के बीच पॉल्यूशन रोकती है। क्यू मैनेजमेंट कमांड बफर मोनोपोलाइज़ेशन रोकता है। इंटरप्ट कोएलेसिंग कॉन्टेक्स्ट स्विच ओवरहेड कम करती है। पावर मैनेजमेंट थ्रॉटलिंग कैस्केड्स रोकता है। Google Cloud पर कंटेंशन मैनेजमेंट ने फुल लोड के तहत बेसलाइन परफॉर्मेंस का 95% बनाए रखा।

एडमिशन कंट्रोल क्वालिटी ऑफ सर्विस बनाए रखते हुए ओवरसब्सक्रिप्शन रोकता है। कैपेसिटी प्लानिंग मॉडल्स रिसोर्स रिक्वायरमेंट्स प्रिडिक्ट करते हैं। प्लेसमेंट एल्गोरिदम वर्कलोड डिस्ट्रीब्यूशन ऑप्टिमाइज़ करते हैं। रिजेक्शन पॉलिसीज एक्सिस्टिंग टेनेंट परफॉर्मेंस प्रिज़र्व करती हैं। प्रीएम्प्शन पॉलिसीज प्रायोरिटी वर्कलोड शेड्यूलिंग सक्षम करती हैं। माइग्रेशन ट्रिगर्स ऑटोमैटिकली लोड रीबैलेंस करते हैं। Microsoft Azure पर एडमिशन कंट्रोल ने 99.9% डिप्लॉयमेंट्स के लिए SLA वायोलेशन रोके।

मॉनिटरिंग और मीटरिंग बिलिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए रिसोर्स कंजंप्शन ट्रैक करती है। पर-टेनेंट GPU यूटिलाइज़ेशन एक्यूरेट कॉस्ट एलोकेशन सक्षम करता है। मेमोरी बैंडविड्थ कंजंप्शन हेवी यूज़र्स की पहचान करता है। API कॉल रेट्स यूसेज पैटर्न्स रिवील करती हैं। एरर रेट्स प्रॉब्लमैटिक वर्कलोड्स इंडिकेट करती हैं। पावर कंजंप्शन सस्टेनेबिलिटी रिपोर्टिंग सक्षम करता है। Oracle Cloud पर डिटेल्ड मीटरिंग ने ट्रांसपेरेंसी के माध्यम से बिलिंग डिस्प्यूट्स में 95% कमी की।

SLA मैनेजमेंट रिसोर्स शेयरिंग के बावजूद सर्विस लेवल कमिटमेंट्स सुनिश्चित करता है। परफॉर्मेंस बेसलाइन्स एक्सपेक्टेड बिहेवियर एस्टैब्लिश करती हैं। डिग्रेडेशन डिटेक्शन ऑटोमैटिक रेमेडिएशन ट्रिगर करती है। कंपेंसेशन मैकेनिज़म्स टेम्पररी वायोलेशन्स हैंडल करते हैं। एस्केलेशन प्रोसीजर्स पर्सिस्टेंट इश्यूज़ एड्रेस करती हैं। रेगुलर रिपोर्टिंग कस्टमर कॉन्फिडेंस बनाए रखती है। IBM Cloud पर SLA मैनेजमेंट ने सभी मेट्रिक्स में 99.95% कंप्लायंस प्राप्त किया।

परफॉर्मेंस ट्यूनिंग स्ट्रैटेजीज

CUDA MPS (Multi-Process Service) ऑप्टिमाइज़ेशन मल्टीपल प्रोसेसेज के लिए GPU यूटिलाइज़ेशन में सुधार करता है। सर्वर कॉन्फिगरेशन कॉन्टेक्स्ट स्टोरेज और स्विचिंग कंट्रोल करता है। क्लाइंट कनेक्शन्स ओवरहेड कम करते हुए GPU कॉन्टेक्स्ट्स शेयर करते हैं। मेमोरी लिमिटिंग इंडिविजुअल प्रोसेस मोनोपोलाइज़ेशन रोकती है। थ्रेड परसेंटेज एलोकेशन कंप्यूट रिसोर्सेज बैलेंस करती है। प्रायोरिटी हिंट्स शेड्यूलिंग डिसीज़न्स गाइड करते हैं। NVIDIA के क्लाउड पर MPS ट्यूनिंग ने इन्फरेंस वर्कलोड्स के लिए 1.7x थ्रूपुट इम्प्रूवमेंट प्राप्त किया।

ड्राइवर पैरामीटर ट्यूनिंग स्पेसिफिक वर्कलोड कैरेक्टरिस्टिक्स के लिए ऑप्टिमाइज़ करती है। पर्सिस्टेंस मोड फ्रीक्वेंट लॉन्चेस के लिए इनिशियलाइज़ेशन ओवरहेड कम करता है। कंप्यूट मोड सेलेक्शन शेयरिंग बनाम एक्सक्लूसिविटी बैलेंस करता है। ECC कॉन्फिगरेशन रिलायबिलिटी को मेमोरी कैपेसिटी के साथ ट्रेड करता है। क्लॉक लॉकिंग फ्रीक्वेंसी स्केलिंग वेरिएबिलिटी रोकती है। पावर लिमिटिंग प्रिडिक्टेबल परफॉर्मेंस सुनिश्चित करती है। CoreWeave पर ड्राइवर ऑप्टिमाइज़ेशन ने लेटेंसी-सेंसिटिव एप्लिकेशन्स के लिए कंसिस्टेंसी में 40% सुधार किया।

कर्नेल ऑप्टिमाइज़ेशन टेक्निक्स वर्चुअलाइज़्ड एनवायरनमेंट में एफिशिएंसी मैक्सिमाइज़ करती हैं। कर्नेल फ्यूज़न लॉन्च ओवरहेड और मेमोरी ट्रैफिक कम करता है। ऑक्यूपेंसी ऑप्टिमाइज़ेशन रिसोर्स यूसेज के साथ पैरेललिज़म बैलेंस करती है। मेमोरी कोएलेसिंग बैंडविड्थ यूटिलाइज़ेशन में सुधार करती है। रजिस्टर स्पिलिंग मिनिमाइज़ेशन परफॉर्मेंस बनाए रखता है। शेयर्ड मेमोरी यूसेज ग्लोबल मेमोरी प्रेशर कम करती है। Hugging Face पर कर्नेल ऑप्टिमाइज़ेशन ने ट्रांसफॉर्मर मॉडल्स के लिए vGPU थ्रूपुट में 25% सुधार किया।

मेमोरी एक्सेस पैटर्न्स वर्चुअलाइज़्ड परफॉर्मेंस को काफी प्रभावित करते हैं। सीक्वेंशियल एक्सेस बैंडविड्थ यूटिलाइज़ेशन मैक्सिमाइज़ करता है। अलाइंड एक्सेस सीरियलाइज़ेशन पेनल्टीज रोकता है। कैश्ड एक्सेस मेमोरी ट्रैफिक कम करता है। पिन्ड मेमोरी ट्रांसफर ओवरहेड एलिमिनेट करती है। यूनिफाइड मेमोरी ऑटोमेशन के साथ प्रोग्रामिंग सरल बनाती है। Anthropic पर एक्सेस पैटर्न ऑप्टिमाइज़ेशन ने मेमोरी बॉटलनेक्स में 45% कमी की।

फ्रेमवर्क कॉन्फिगरेशन वर्चुअलाइज़ेशन कंस्ट्रेंट्स के लिए एडाप्ट होती है। बैच साइज़ ट्यूनिंग थ्रूपुट को लेटेंसी के साथ बैलेंस करती है। मेमोरी पूल कॉन्फिगरेशन फ्रैगमेंटेशन रोकती है। स्ट्रीम मैनेजमेंट कंप्यूट को कम्युनिकेशन के साथ ओवरलैप करती है। ग्राफ ऑप्टिमाइज़ेशन कर्नेल लॉन्च ओवरहेड कम करती है। टेंसर एलोकेशन स्ट्रैटेजीज मेमोरी यूसेज मिनिमाइज़ करती हैं। OpenAI पर फ्रेमवर्क ट्यूनिंग ने GPT इन्फरेंस के लिए vGPU एफिशिएंसी में 30% सुधार किया।

वर्कलोड-स्पेसिफिक ऑप्टिमाइज़ेशन

ट्रेनिंग वर्कलोड ऑप्टिमाइज़ेशन लर्निंग एल्गोरिदम की यूनिक चैलेंजेज को एड्रेस करती है। ग्रेडिएंट एक्यूमुलेशन मेमोरी रिक्वायरमेंट्स कम करता है जिससे लार्जर मॉडल्स सक्षम होते हैं। मिक्स्ड प्रिसीज़न ट्रेनिंग एक्यूरेसी बनाए रखते हुए थ्रूपुट में सुधार करती है। डेटा पैरेलल स्केलिंग मल्टीपल vGPUs में डिस्ट्रीब्यूट होती है। पाइपलाइन पैरेललिज़म कम्प्यूटेशन को कम्युनिकेशन के साथ ओवरलैप करता है। चेकपॉइंटिंग स्ट्रैटेजीज फ्रीक्वेंसी को ओवरहेड के साथ बैलेंस करती हैं। Meta पर ट्रेनिंग ऑप्टिमाइज़ेशन ने vGPU इन्फ्रास्ट्रक्चर पर 2x बड़े मॉडल्स सक्षम किए।

इन्फरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन सर्विंग के लिए लेटेंसी और थ्रूपुट पर फोकस करती है। डायनामिक बैचिंग रिक्वेस्ट्स में ओवरहेड एमोर्टाइज़ करती है। कर्नेल फ्यूज़न मेमोरी बैंडविड्थ रिक्वायरमेंट्स कम करता है। क्वांटाइज़ेशन मेमोरी यूसेज घटाता है और कैश एफिशिएंसी में सुधार करता है। TensorRT ऑप्टिमाइज़ेशन ऑटोमैटिक कर्नेल सेलेक्शन प्रदान करती है। कैशिंग स्ट्रैटेजीज रिडंडेंट कम्प्यूटेशन कम करती हैं। Google पर इन्फरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन ने बेहतर vGPU यूटिलाइज़ेशन के माध्यम से सर्विंग कॉस्ट में 55% कमी की।

डेवलपमेंट एनवायरनमेंट ऑप्टिमाइज़ेशन इंटरएक्टिविटी को एफिशिएंसी के साथ बैलेंस करती है।