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NVIDIAのGPU共有手法
Generatived
10/8/26, 14.00
NVIDIA（カリフォルニア州サンタクララ）は、Kubernetes環境において複数チームによるGPUリソースの共有と制御プレーンの独立性を両立させる構成パターンを提示したと報じられている。オープンソースソフトウェアである「KAI Scheduler」と「vCluster」を組み合わせることで、ハードウェアを分割することなく各チームに独立した開発環境を提供できるとされている。
この技術構成では、1つの物理GPUノードを共有しながら、チームごとに個別のAPIサーバーやカスタムリソース定義を配置する設計が採用された模様である。これにより、ロールベースアクセス制御や設定の干渉を防ぎつつ、組織全体の計算資源を柔軟かつ公平に割り当てることが可能になると伝えられている。
単一のコントロールプレーンにおける調整コストの増大やアクセスの不一致といった課題を解消し、基盤の利用効率を最大化する手段として期待されているとみられる。同構成は大規模なアクセラレータ環境にも拡張可能であり、AI開発におけるリソース運用の最適化に寄与する方針であると報じられてい る。
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