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高度な大規模言語モデル（LLM）の需要が高まるにつれ、これらのモデルを人間の嗜好や複雑なタスクに適合させるために、強化学習（RL）の統合が不可欠になっています。しかし、企業はLLM向けにRLを拡張する際に、インフラストラクチャに関する重大な課題に直面しています。これらの課題には、複数の大規模モデル間のメモリ競合の管理、高レーテンシー推論と高スループット学習フェーズの要求のバランス調整などが含まれます。

Google Cloud は、大規模な RL 特有の要件に対応するための包括的な戦略を開発しました。そのアプローチは、カスタム TPU ハードウェアからGoogle Kubernetes Engine (GKE) のオーケストレーション機能まで、あらゆるものを網羅しています。TPU や GPU を含む柔軟なコンピューティング オプションを提供し、ハードウェアからオーケストレーションまでスタック全体を最適化することで、 Google Cloud はハイブリッド RL ワークロードの妨げとなるシステム全体のレイテンシを最小限に抑えることを目指しています。

オープンソースリーダーシップへの同社のコミットメントは、Kubernetesへの貢献や、Rayのようなオーケストレーターとのパートナーシップに表れています。また、高性能ライブラリであるMaxTextとTunixをオープンソース化し、強化学習タスクに最適なツールの統合を容易にしています。さらに、最大65,000ノードをサポートできるGoogle CloudのGKE AIメガクラスタは、トレーニング後の強化学習に必要な膨大なコンピューティングリソースを管理する能力を実証しています。

RL ワークロードの導入を検討している企業にとって、 Google Cloud の既存の GKE インフラストラクチャは堅牢なソリューションとなります。CPU、GPU、TPU などの必要なハードウェア サポートを提供し、高性能ストレージ ソリューションを活用します。GKE のマネージド Kubernetes レイヤーは、大規模なリソース オーケストレーションとスケジューリングを処理し、オープン フレームワーク レイヤーは安全で分離された実行環境を提供します。RL ワークフローを構築するには、まず明確なユースケースを定義し、適切なアルゴリズムとハードウェアを選択し、GKE クラスタ内で必要なコンポーネントを構成する必要があります。