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Une analyse de The New Stack révèle que la gestion de GPU partagés sur Kubernetes n’offre pas le même niveau de visibilité que celui disponible pour les processeurs et la mémoire, laissant les équipes chargées de la plateforme construire elles-mêmes les mesures, les règles de répartition des coûts et les contrôles. Le problème est aggravé par le fait que le GPU constitue la ressource la plus coûteuse de la facture, tandis que la précision de l’attribution de la consommation de calcul entre les charges reste limitée.