AI時代において、GPUは欠かすことのできない重要なインフラです。しかし、GPUは高価で供給が不足しており、活用方法によって運用効率が大きく左右されます。本ホワイトペーパーでは、GPUを安定的かつ効果的に活用するためのモニタリングの必要性、運用の差別化要素、リソース管理戦略、モニタリング手法、そしてWhaTapでのアプローチを提示します。

Chapter 1. AIインフラとGPUの戦略的価値

• AI時代におけるGPUの戦略的意義
• 爆発的に増加するGPU需要
• 高コスト/希少リソースがもたらす運用課題

Chapter 2. GPUモニタリングの必要性

• GPUリソース配分の問題と使用の不均衡
• 無駄を減らし効率を高めるモニタリング
• 事例：NERSC Perlmutterスーパーコンピュータ

Chapter 3. GPUモニタリングは何が違うのか

• GPUと従来インフラ管理方式の違い
• クラウド/ベアメタル方式の限界
• AIワークロード特化型モニタリングの必要性

Chapter 4. GPUリソース管理戦略

• 高性能GPU_導入の効果と限界
• vGPU/MIGなどのリソース分割方式
• MIGによる物理的分離と安定性の確保

Chapter 5. GPUモニタリング手法

• ジョブスケジューラベースの管理と予測
• コンテナベースのオブザーバビリティアプローチ
• メトリクス/トレース/ログの統合分析

Chapter 6. WhaTapにおけるGPUモニタリングのアプローチ

• MIG/Kubernetes環境の統合モニタリング
• GPUトレンドおよびインベントリベースの管理
• Pod単位の追跡とリアルタイム異常検知

Chapter 7. GPUモニタリング、AIガバナンスの出発点

• 生成AIの拡大と不確実性の管理
• GPU運用戦略とコスト最適化
• ガバナンス構築における出発点