AI企業におけるGPUの利用は航空業界の飛行機の利用に似ている。空き時間のコストと効率性の課題が、企業がGPUを効果的に利用することを困難にしている。この状況はGPU管理の重要性を強調し、企業がこの分野でより効果的な戦略を構築する必要があることを示している。

GPUのコストは、資金調達、減価償却、電力、冷却などの要因により継続的に増加している。しかし、これらのコストに見合うパフォーマンスは、GPUが実際に利用されている時間に依存している。そのため、GPUの効果的な利用は、企業がコストを抑制し、効率性を向上させるのに役立つ。

GPU管理は、企業がGPUを効果的に利用するための学問的な分野となっている。この分野は、企業がGPUをどのように利用するか、どのワークロードをどのGPUで実行するか、そしてこれらのワークロードをどのように優先順位付けするかを決定するのを支援する。これにより、企業はGPUをより効率的に利用し、コストを抑制し、効率性を向上させることができる。