Afastando-se da abordagem de 'uma GPU faz tudo', o serviço desagregado reestrutura os pipelines de inferência ao compartimentalizar diferentes etapas de processamento em clusters de GPU dedicados. Cada etapa funciona de forma independente, com sua própria alocação otimizada de recursos—computação, memória e largura de banda—adaptada às suas necessidades específicas de carga de trabalho. Essa estratégia modular elimina os gargalos inerentes aos designs monolíticos de GPU, permitindo que cada componente funcione na sua máxima eficiência sem ser limitado por etapas mais lentas. O resultado: utilização mais inteligente dos recursos, redução da latência e escalabilidade económica em sistemas com alta carga de inferência.