Runway AI、研究用 GPU の遊休時間を活用する仕組みを公開

記事の3ポイント

1. 1

   需要の日内変動特性

   グローバルユーザー層を持つ同社でも、トラフィックは北米の勤務時間（午前中からピーク）に集中し、夜間にはピークの半分以下まで低下する。

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   動的リソース割当戦略

   同社は需要サイクルに合わせて生産用ファームを調整し、夜間の余剰容量を研究イニシアチブへ貸し出す仕組みを採用している。

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   キューイング理論の活用

   キューイング理論を用いて割当を最適化することで、生産用待機列の短縮と夜間の研究用 GPU 増加を両立させている。