進化し続けるAIと機械学習の分野、特に大規模言語モデル(LLM)のトレーニングでは、GPUリソースをマルチテナント環境で戦略的に管理することが重要になります。
このホワイトペーパーでは、8基のNVIDIA H100 GPUを搭載したSupermicroサーバーで40個のAI/MLジョブを実行するシナリオを通じて、Federator.ai GPU Boosterの実証効果とLLMトレーニングのGPUリソース管理に与える効果について解説します。