コストの懸念にかかわらず、GPUを低価格で消費する企業のほぼ半数は、CleftMLなどのツールに、部分的なGPU共有を通じて効率を向上させることを促した。 Nearly half of enterprises waste millions on underused GPUs despite cost concerns, prompting tools like ClearML to boost efficiency via fractional GPU sharing.

2025-2026年度におけるコストの統制と効率の優先にかかわらず,GPUの生産能力の低減により、事業のほぼ半数が何百万もの無駄遣いをしていることを、新しいクリアML報告書が明らかにしている。 A new ClearML report reveals that nearly half of enterprises are wasting millions due to underutilized GPU capacity despite prioritizing cost control and efficiency in 2025–2026. 35%はGPUの設備稼働率の向上を目指すが,44%は手作業の割り当てに頼っているか,形式的戦略が欠如しており,AI開発の遅延を生じている. While 35% aim to improve GPU utilization, 44% still rely on manual workload assignment or lack formal strategies, creating delays in AI development. コストマネジメントは53%の最高課題であり,データ,モデル,計算の支配は,多くの人々にとって重要な優先事項である. Cost management is the top challenge for 53%, and governance of data, models, and compute is a key priority for many. CleMLは,非効率な対応をするため,AMDジェネレータ GPUの分割に関する部分的なGPUのサポートを拡張し,複数のワークロードが自動化された中央管理機能を持つ単一のGPUで同時に動作できるようにしている. To address inefficiencies, ClearML has expanded support for fractional GPU partitioning on AMD Instinct GPUs, enabling multiple workloads to run simultaneously on a single GPU with automated, centralized management. シリコンアグノスティックプラットフォームは 資源効率を向上させ,空いた容量削減し,異質な環境をサポートし, インフラコストを増加させずに 企業による収益率を最大限に高めます. The silicon-agnostic platform improves resource efficiency, reduces idle capacity, and supports heterogeneous environments—helping enterprises maximize ROI without increasing infrastructure costs.