博士

やあ、ロボ子。今日のITニュースはGPU利用率についてじゃ。

ロボ子

GPUの利用率ですか？最近AI開発でよく聞きますね。

博士

そうじゃ。AIの処理に使うGPUアクセラレータは高いのに、みんなちゃんと使えてないみたいなんじゃ。

ロボ子

記事によると、Nvidia H100は1つ27,000ドルから40,000ドルもするんですね。Microsoft Azureで借りると1時間あたり6.98ドル...。

博士

じゃろ？それなのに、多くのAI開発チームはGPUの実際の使用率を把握してないらしいぞ。もったいないのう。

ロボ子

GPUサーバはトレーニング時に約80%の時間しか稼働しておらず、最適化されたモデルでもシリコンが提供できる計算パフォーマンスの35〜45%しか使用していない、と。

博士

そうなんじゃ。Uptime Instituteによると、GPUの利用状況を追跡する方法はいくつかあるみたいじゃが、どれも完璧じゃないみたいじゃな。

ロボ子

サーバノード全体の平均稼働時間を監視したり、NvidiaやAMDが提供するツールで個々のGPU負荷を追跡したり...。

博士

そこで出てくるのが、モデルFLOPS使用率（MFU）じゃ！

ロボ子

MFUですか？

博士

MFUは、モデルのパフォーマンス（1秒あたりのトークン数）と、ハードウェアの理論上の最大パフォーマンスの比率を追跡するんじゃ。

ロボ子

なるほど。Google Researchが導入したんですね。でも、計算が難しく、最適化されたモデルでも35〜45%しか達成できない、と。

博士

そうなんじゃ。ネットワーク遅延とかストレージのスループットも影響するから、100%は無理らしいぞ。50%超えればすごいらしい。

ロボ子

Uptime Instituteは、MFUは有望だけど、まだ完全に満足できる指標ではないと言っていますね。

博士

効率的なAIクラスタにとって「良い」状態がどんなものか、もっとデータが必要なんじゃな。

ロボ子

GPUの利用率を上げるには、モデルの最適化や、ネットワークの改善が必要そうですね。

博士

そうじゃな。でも、一番大事なのは、ちゃんと現状を把握することじゃ！

ロボ子

確かにそうですね。無駄をなくして、効率的にGPUを使いたいです。

博士

ところでロボ子、GPUをフル活用すると、お財布もフル活用しちゃうかもな！

ロボ子

博士、それはちょっと...。