NVIDIA、共有GPU上でのKubernetesクラスター分離技術を紹介

共有GPUインフラでのクラスター分離の課題

複数のチームが専用のKubernetesクラスターを持つと、過剰な分離が生じることがあります。特に、チーム数が増えると調整コストが上昇し、リソースの競合や管理の複雑さが増します。NVIDIAは、ハードウェアを分割せずにチームの独立性を確保する方法を提案しています。

KAI SchedulerとvClusterの役割

KAI Schedulerは、AIワークロードに最適化されたGPUリソースの割り当てを行うスケジューラです。vClusterは、仮想化されたKubernetesクラスターを提供し、各チームが独自のAPIサーバーやRBACを持つことを可能にします。これにより、物理的なハードウェアを分割せずに論理的な分離を実現します。

具体的な運用例とデモ環境

記事では、NLPチーム、ビジョンチーム、レコメンダーシステムチームがそれぞれ独自のクラスターを持ち、GPUを共有する例が示されています。NVIDIAのBrev GPUインスタンス上でデモが行われ、各チームが個別の環境で作業できることが確認されています。