需要の規模によってGPUの使用効率に差が生じる
nishio GPUが高価なリソースで、一つのGPUで出せるスループットに限界があるので、世界全体から十分な需要があるサービス提供者は負荷を平準化して効率よくGPUを使えて、そうでないサービス提供者は低負荷時にGPUを遊ばせてしまって何倍も使用効率が落ちてしまう
負荷の平準化
gpt.iconこの文章は、GPU（グラフィックスプロセッシングユニット）の使用効率に関する問題を指摘しています。
GPUが高価なリソース: GPUは高性能な計算リソースであり、購入や維持にコストがかかります。
一つのGPUで出せるスループットに限界がある: どんなに高性能なGPUでも、一度に処理できるデータの量やタスクの数には上限があります。
世界全体から十分な需要があるサービス提供者: 世界的に大きな需要を持つサービス提供者は、多くのユーザーからのリクエストを平均してGPUに分散させることができるので、GPUの使用効率が良くなります。
低負荷時にGPUを遊ばせてしまうサービス提供者: 一方、それほど多くのユーザーからのリクエストがないサービス提供者は、GPUが十分に活用されずに無駄になる時間が増え、使用効率が低下します。
要するに、大手のサービス提供者はGPUを効率的に使用できるが、小規模のサービス提供者はGPUの能力を十分に利用できない場合が多いということを指摘しています。これは、リソースのコスト効率を最大化するための課題として捉えられます。
nishio.icon大体あってる
ChatGPTよりユーザの少ないサービスがChatGPTと同じ反応速度でレスポンスを返すためには、OpenAIよりも「ユーザあたりのGPU投資」をたくさん支払わなければならない
「規模の経済」だ