投稿者 global-ai-media 
生成AIの導入がPoC（概念実証）から実運用フェーズへ移行する中、企業にとって深刻な課題となっているのがGPUリソースの不足とコスト増大です。本記事では、NVIDIA Run:aiが提唱する「GPUフラクショニング（GPU分割）」技術に焦点を当て、限られた計算資源でLLM（大規模言語モデル）の推論スループットを最大化する手法と、日本企業が意識すべきインフラ戦略について解説します。
高騰するGPUリソースと企業のジレンマ
現在、世界中の企業が生成AI活用を進める中で、高性能なGPU（H100やA100など）の確保は依然として困難であり、調達コストやクラウド利用料も高止まりしています。特にLLMの推論（Inference）環境において、IT部門は「固定された限られた在庫」の中でやりくりを強いられています。
多くの企業で見られる非効率な構成として、1つのモデルや1つの小規模なワークロードに対して、高性能なGPUを1枚丸ごと専有させてしまうケースが挙げられます。LLMは確かに大量のVRAM（ビデオメモリ）を消費しますが、常時100%の計算能力を使っているわけではありません。ユーザーからのリクエストがないアイドル時間や、計算負荷の低い処理中にもGPUを占有し続けることは、ROI（投資対効果）の観点から大きな損失となります。
GPUフラクショニングによる解決策
この課題に対する有効な技術的アプローチが、NVIDIA Run:aiなどが提供する「GPUフラクショニング（GPU Fractioning）」です。これは、物理的に1枚のGPUを論理的に分割し、複数のワークロードやモデルで共有する技術です。
例えば、48GBや80GBのメモリを持つハイエンドGPUを、複数の小さな「区画（Fraction）」に分割します。これにより、1枚のGPU上で複数の小規模LLMを同時に稼働させたり、開発環境と推論環境を共存させたりすることが可能になります。元記事のNVIDIAの開発者ブログによれば、この手法を適切に実装することで、トークンスループット（単位時間あたりの処理量）を劇的に向上させることができるとしています。
これはサーバー仮想化（Virtualization）の概念をGPUに応用したものと言えますが、AIワークロード特有の遅延（レイテンシ）要件やメモリ管理を考慮した高度な制御が必要です。
メリットと実装上の注意点
GPUフラクショニングの最大のメリットは、リソース利用率（Utilization）の向上とコスト削減です。特に、日本国内でも導入が進む社内向けRAG（検索拡張生成）システムや、特定のタスクに特化した小規模言語モデル（SLM）の運用においては、必ずしもフルパワーのGPUを必要としない場面が多く、分割活用の恩恵を大きく受けられます。
一方で、リスクや限界も理解しておく必要があります。物理リソースを共有するため、適切に分離（アイソレーション）が行われない場合、ある処理の負荷が別の処理のパフォーマンスに影響を与える「ノイジーネイバー（うるさい隣人）」問題が発生する可能性があります。特に、顧客向けのリアルタイムチャットボットなど、低遅延が絶対条件となるサービスにおいては、分割によるオーバーヘッドやリソース競合が許容範囲内かを慎重に検証する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGPUフラクショニングの事例は、日本のAI実務者に対して以下の重要な示唆を与えています。
1. 「とりあえずハイスペック」からの脱却とコスト意識
日本企業は「念のため」とオーバースペックなインフラを用意しがちですが、AI活用が全社規模に広がるにつれ、インフラコストは経営を圧迫します。GPUリソースを「占有」から「共有」へシフトし、稼働率を高めるMLOps（機械学習基盤の運用）体制の構築が急務です。
2. RAGや特化型モデルへの適用
現在、日本の実務現場では汎用的な巨大モデルよりも、社内規定集やマニュアルを参照させるRAGや、特定の業務に特化した中・小規模モデルのニーズが高まっています。これらはGPU分割との相性が良く、1つの物理サーバーで複数の業務アプリを支える集約密度の向上が期待できます。
3. オンプレミス回帰とハイブリッド戦略
データガバナンスやセキュリティの観点から、一部の基盤をオンプレミス（自社保有）やプライベートクラウドに置く日本企業も増えています。限られた自社リソースを最大限に活用するために、Run:aiのようなリソースオーケストレーションツールの導入や、Kubernetesベースの基盤整備は、今後の競争力を左右する技術投資となるでしょう。