2026年02月28日
## 要約：
LLMの導入において、推論ワークロードの多様性からGPUの利用効率が課題となります。NVIDIA Run:ai と NVIDIA NIM は、これらの多様なワークロードに合わせてGPUリソースを動的に割り当て、利用率を最大化するためのソリューションを提供します。これにより、コスト削減とパフォーマンス向上を実現します。
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## 翻訳：
LLMを導入する組織は、異なるリソース要件を持つ推論ワークロードに課題を抱えています。小規模な埋め込みモデルはわずかなギガバイトしか使用しないかもしれませんが、大規模な言語モデルはGPUの大部分を消費する可能性があります。従来の方法では、GPUリソースの割り当てが固定されているため、使用されていないリソースが発生し、コストが増加します。NVIDIA Run:ai は、これらの多様なワークロードに合わせてGPUリソースを動的に割り当て、GPUの利用率を向上させます。NVIDIA NIM は、Run:ai と連携して、より効率的なリソース管理を可能にします。これにより、LLMの推論タスクにおけるコスト削減とパフォーマンス向上を実現し、組織はAIの可能性を最大限に引き出すことができます。
[📰 原文はこちら](https://developer.nvidia.com/blog/maximizing-gpu-utilization-with-nvidia-runai-and-nvidia-nim/)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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