【ITニュース解説】Part 5: Tips for Optimizing GPU Utilization in Kubernetes

KubernetesでGPUを効率的に利用するための最適化は、監視、最適化、ガバナンスを同時に進める体系的なアプローチが求められる。

まず、現状分析として、さまざまなワークロードタイプにおけるGPUの使用率を測定し、最も利用されていないリソースとワークロードを特定する。現在のコストと無駄なパターンを計算し、チームの使用パターンと要件を把握する必要がある。ベースラインメトリクスには、ワークロードタイプ別の平均GPU使用率、チームおよびプロジェクト別のGPU時間あたりのコスト、コールドスタートの頻度と期間、リソース共有の機会と制約を含める。Kubernetesのデプロイメントとして実行されているワークロードの使用パターンを観察すると、レプリカ数を減らすことが可能になる。レプリカ数の削減は、ワークロードが使用するメモリの削減につながる。ポッド内のコンテナの1つが推論サービスをホストしており、チームはそれをスケールダウンし、必要性を検証できた。検証後、ワークロードは大幅にスケールダウンされた容量で再導入された。GPUデバイスを利用するコンテナのGPU VRAM使用率も観察する。

次に、最適化の優先順位付けを行う。影響の大きい最適化の機会には、アイドル期間の長い研究ワークフロー、コールドスタートが頻繁な推論ワークロード、チェックポイントを使用せずにオンデマンドインスタンスで実行されるトレーニングワークロード、および利用率の低い専用GPUノードが含まれる。基本的な監視とアラートの実装、明らかに過剰にプロビジョニングされたワークロードの適切なサイジング、トレーニングワークロードへのスポットインスタンスの有効化、および利用率の低いリソースの統合など、即時のROIを提供するクイックウィンがある。

リソースガバナンスのフレームワークには、GPUリソース割り当ての承認プロセス、定期的な使用状況のレビューと最適化の評価、コスト割り当てとチャージバックのメカニズム、および開発チーム向けのトレーニングとベストプラクティスが含まれる。継続的な改善プロセスは、定期的な監視と最適化のレビュー、テクノロジーの採用（チェックポイント/リストア、MIGなど）、ワークロードパターンの分析と最適化、およびコスト効率のベンチマークとターゲットに焦点を当てる必要がある。

KubernetesにおけるGPUの利用不足は、最新のクラウド環境における最もコストのかかるインフラストラクチャ最適化の機会の1つである。CPUやメモリの最適化とは異なり、GPUの最適化は、アプリケーションのパフォーマンスと信頼性を向上させながら、毎月数万または数十万ドルのコストを削減できる可能性がある。GPU効率への道は、さまざまなMLワークロードタイプの独自の特徴を理解し、基本的な使用率メトリクスを超える包括的な監視を実装し、ワークロード固有の最適化戦略を採用する必要がある。チェックポイント/リストアやCRIU-GPUなどのテクノロジーは、信頼性を維持しながら、費用対効果の高いコンピューティングオプションをより積極的に使用できるようにすることで、GPUインフラストラクチャの経済性を変革している。

ワークロード固有の戦略、包括的な監視、および体系的なガバナンスに焦点を当てた戦略的なアプローチを採用する組織は、通常、アプリケーションのパフォーマンスと開発者の生産性を向上させながら、40〜70％のコスト削減を達成する。重要なのは、GPUの最適化を戦術的なコスト削減の試みではなく、戦略的なイニシアチブとして扱うことである。AI/MLワークロードの重要性と規模が増し続けるにつれて、GPU効率は重要な競争上の優位性になる。これらの最適化戦略を今日習得する組織は、明日、AIインフラストラクチャを費用対効果の高い方法で拡張できるようになる。