NVIDIA H100 GPUは最大7つのマルチインスタンスGPU（MIG）パーティションをサポートしており、マルチテナントまたは混合ワークロード向けに7つの独立したインスタンスに分割できます。この機能はH100のアーキテクチャを活用してリソースの柔軟性と効率性を最大限に高め、7がドキュメント上の最大数です。

ハードウェア要因（GPUの種類、メモリサイズ、CPU-GPU間の通信速度など）を独立変数、モデルのパフォーマンス指標（トレーニング時間、精度など）を従属変数として回帰分析を行うことが、傾向や関係性を特定する最も効果的な方法です。回帰分析は各要因の影響を定量化し、相関関係と統計的有意性を明らかにします。これは、NVIDIA GPU上でのAIトレーニングにおける複雑な相互作用を理解する上で非常に重要です。オプションA（ヒートマップ）は1つの関係性（通信速度と時間）のみを視覚化しており、より広範な傾向を捉えられていません。オプションB（散布図）はGPUの種類とパフォーマンスに限定されており、多因子分析が欠けています。オプションC（棒グラフ）は平均値を示していますが、関係性は示していません。NVIDIAのパフォーマンス最適化ガイドでは、ハードウェア分析に回帰分析などの統計的手法を推奨しており、このアプローチに沿っています。

オンプレミスのGPUリソ​​ースはデータ主権を提供し、パブリッククラウドソリューションとは異なり、機密データが組織の管理下に留まり、現地の規制を遵守することを保証します。

決定係数（R二乗）は、精度と汎化性能のバランスが取れた回帰モデルを選択する際に優先すべき性能指標です。R二乗は、従属変数（売上）の分散のうち、独立変数によって説明される割合を0から1の範囲で示します。R二乗値が高いほど適合度が高いことを示しますが、交差検証などの手法と組み合わせることで、過学習を防ぎ、新しいデータへの汎化能力も反映します。これは、実世界での展開に向けた堅牢なモデル評価を重視するNVIDIAのAI開発におけるベストプラクティスと一致しています。
平均二乗誤差（MSE）（A）は予測誤差を定量化するが、汎化性能を直接評価するものではない。
精度（B）は分類用であり、回帰用ではありません。交差エントロピー損失（D）は分類タスク用であり、ここでは関係ありません。NVIDIAの「ディープラーニング・インスティテュート（DLI）」トレーニングおよび「AIインフラストラクチャと運用」資料では、回帰モデルの選択にR二乗値を使用することを推奨しています。

AGIとは、複数の領域にわたる柔軟で人間レベルの推論能力を備えた知能を指す。