この記事では、企業や政府機関がデータ駆動型分析を用いて労働力、財務、および規制された意思決定プロセスを効率良く行うために必要なサーバーレスGPUアーキテクチャを提案しています。特に、TabNetモデルを利用した単一ノードのサーバーレスGPUランタイムと、Big Data as a Service (BDaaS)の設計を組み合わせた新しい展開設計が示されています。このアプローチでは、GPUの加速によるスループット向上、サーバーレスの柔軟性によるコスト削減、そしてIL4/FIPS準拠のための特徴マスクの解釈性を利用しています。実際のHRやBLSデータセットでのベンチマーク試験では、GPUパイプラインがスパークベースラインと比較して最大4.5倍のスループット、98倍の低遅延、そして90%のコスト削減を達成したことが示されています。この研究は、安全で解釈可能、かつコスト効率の良いサーバーレスGPU分析の実用性を強調しています。