【ITニュース解説】GPU Scheduling for Large-Scale Inference: Beyond “More GPUs”

AI技術の急速な進化に伴い、大規模なAIモデルが私たちの生活の様々な場面で利用されるようになった。これらのモデルは、膨大なデータを学習し、画像認識、自然言語処理、音声認識など、複雑なタスクを実行する。このようなAIモデルを動かす上で中心的な役割を果たすのがGPU（Graphics Processing Unit）である。GPUは、一度に多くの計算を並行して処理する能力に優れており、AIの学習（モデルをデータから知識を習得させるプロセス）と推論（学習済みのモデルが新しいデータに対して予測や判断を行うプロセス）の両方で不可欠な存在となっている。

しかし、近年のAIモデルは非常に巨大化しており、その推論を実行する際には新たな課題に直面している。多くの人が、AIモデルの処理速度や能力を向上させたい場合、「もっと多くのGPUを使えば良い」と考えがちである。確かに、GPUの数を物理的に増やすことは全体の計算能力を向上させる一つの手段ではある。だが、この「もっと多くのGPU」という単純な解決策だけでは、大規模推論におけるすべての問題を効率的に解決できるわけではない。

主な課題はいくつかある。第一に、大規模なAIモデルは、一つのGPUのメモリでは収まりきらないほど膨大なメモリを消費することがある。このような場合、モデルを分割して複数のGPUに配置する必要があるが、その分割方法が非効率的だと、GPU間のデータ通信に時間がかかり、かえって処理が遅くなってしまう。第二に、複数のユーザーやアプリケーションから同時に推論リクエストが届く状況では、GPUが特定の処理を待っている間に他のリクエストを処理できない「アイドル時間」が発生しやすくなる。これは貴重なGPUリソースの無駄遣いであり、システム全体の処理効率を大きく低下させる。第三に、GPUは一度に複数のデータをまとめて処理する「バッチ処理」に最適化されているが、実際の推論リクエストはそれぞれ異なるタイミングで、異なるバッチサイズ（一度に処理するデータの数）で届くことが多い。これらの多様なリクエストを効率的に一つのバッチにまとめ、GPUに渡すことは非常に難しい。

このような課題を解決し、GPUリソースを最大限に活用するために登場するのが「GPUスケジューリング」という技術である。スケジューリングとは、限られた計算リソース（この場合はGPUの計算能力やメモリ）を、複数のタスクやリクエストにどのように割り当てるかを計画し、実行するプロセスを指す。大規模推論におけるGPUスケジューリングの目的は、GPUの利用率を最大化し、単位時間あたりに処理できる量（スループット）を向上させつつ、ユーザーからのリクエストに対する応答時間（レイテンシー）を最小限に抑えることにある。

GPUスケジューリングを実現するための具体的なアプローチは多岐にわたる。まず、「モデルの分割と分散」がある。これは、巨大なAIモデルが単一のGPUに収まらない場合に、モデルの一部を複数のGPUに分割して配置し、それらが連携して推論を行うように管理する。モデルをどのように分割するか、どのGPUにどの部分を割り当てるか、そして分割されたモデル間で効率的にデータをやり取りするかといった点を最適化することで、巨大なモデルでも複数のGPUを連携させて高速に処理できるようになる。

次に、「リクエストのバッチングと動的割り当て」も重要だ。GPUは、個々の小さなリクエストを一つずつ処理するよりも、複数のリクエストをまとめて大きな「バッチ」として処理する方が効率的である。スケジューリングシステムは、個別に届く推論リクエストを賢く収集し、適切なタイミングでこれらを一つのバッチにまとめ上げてGPUに送信する。このとき、バッチサイズを大きくしすぎると、バッチが完了するのを待つ時間が長くなり、レイテンシーが増加する可能性がある。そのため、スケジューリングシステムは、リクエストの到着状況やGPUの現在の負荷に応じて、最適なバッチサイズを動的に決定し、柔軟に調整する必要がある。これを「動的バッチング」と呼ぶ。

さらに、「リソースの共有とマルチテナンシー」もスケジューリングの重要な側面である。複数のユーザーやアプリケーションが同じGPUクラスターを共有する環境では、スケジューリングシステムは、それぞれのニーズや重要度に応じてGPUリソースを公平かつ効率的に割り当てる必要がある。例えば、優先度の高いリクエストにはより多くの計算リソースを迅速に割り当て、そうでないリクエストは少し待機させる、といった制御が可能になる。これにより、GPUの利用率を高め、運用コストの削減にも貢献する。

これらのスケジューリング技術を組み合わせることで、GPUが計算を行わない「アイドル時間」を最小限に抑えることができる。GPUは非常に高速な計算機だが、データ転送待ちやCPUからの処理指示待ちなどで、一時的に計算を停止してしまうことがある。スケジューリングシステムは、常にGPUに処理すべきタスクが存在するように、リクエストのキュー（待ち行列）を管理し、リソースの割り当てを最適化することで、GPUが常にフル稼働に近い状態で計算を続け、その最大限のパフォーマンスを引き出すことを目指す。

このように、GPUスケジューリングは、単にGPUの数を物理的に増やすだけでなく、既存のGPUリソースをより賢く、効率的に活用するための不可欠な技術である。これは、限られた予算の中で高性能なAIシステムを構築し、多くのユーザーにサービスを提供する上で非常に重要なアプローチとなる。システムエンジニアを目指す者にとって、このようなリソース管理と最適化の考え方は、AI分野に限らず、あらゆる大規模なコンピューターシステムを設計・構築する上で必要不可欠なスキルとなるだろう。今後のAIシステムの発展は、このような高度なスケジューリング技術の進化に大きく依存していると言える。