KubernetesにおけるGPUクラスター拡張の前に：成果とパフォーマンスを効果的に測定する方法

Kubernetesプラットフォーム上でAIワークロードを管理する技術チームは、GPUクラスターの枯渇やバッチジョブのキュー増大といった圧力に絶えず直面しています。GPUインフラの拡張は多くの場合、最も迅速な解決策に見えますが、キューの増大はタイミングの不備やモデルのサービング能力、あるいはハードウェアとモデルの選択効率の悪さを反映している可能性があります。リソースの追加購入やプロビジョニングを決定する前に、チームは成功指標、期限、そして成果を出すための真のコストを定義する必要があります。

利用率と実質的なスループットの区別

課題は単にリソースを稼働させることにとどまりません。割り当てられたGPU、使用中のGPU、そして価値ある成果を生み出す作業単位は、それぞれ全く異なる概念です。これらの状態間の関係を理解することで、チームは既存の容量をより効果的に活用できるようになります。

期限の定義：チャットボットのようなサービスは24時間体制の継続的な応答を必要としますが、モデル評価タスクは特定の内部リリース期限に関連付けられています。
品質目標：すべての推論サービスは、特定の品質しきい値と応答時間の目標を持つべきです。単に応答が完了しただけでは、顧客が求める目標を達成したとは限りません。

柔軟なスケジューリングによる需要ピークの抑制

スケジューリングの柔軟性は、インフラを即座に拡張することなく制約を緩和するのに役立ちます。例えば、バッチジョブ用に4つのGPUが一定期間利用可能で、それぞれ2つのGPUを必要とする4つのタスクがある場合、それらを同時に実行するには8つのGPUが必要になります。しかし、期限をずらして最初の2つのタスクを先にスケジュールし、その後に残りの2つをスケジュールすれば、既存のリソースだけで期限内にすべての作業を完了させることが可能です。

チームはKueueのようなツールを活用して、アドミッションコントロールやポリシーの制御ポイントを提供できます。ただし、タスクを早期に開始して後で停止させる必要性を防ぐために、期限と要件を正確に定義し、表現することが前提となります。

持続可能なサービス容量の測定とパフォーマンステスト

GPUアクティビティの急増は、利用可能な追加スループットの量を反映するものではありません。そのため、持続可能な容量を測定するには、ハードウェアとサービス設定を固定した状態で負荷テストを実施し、品質要件と許容可能な遅延率を維持できる最高持続レートに達するまでリクエストレートを変化させる必要があります。

また、OpenCostのようなツールから得られるコストデータを実際の成果やサービスと紐付け、検証済みの成果物あたりのコストを算出することも必要です。これにより、コストと効率のバランスが取れた運用モデルを実現できます。

このアプローチは実務上、何を変えるのでしょうか？

チームの焦点は、単なるハードウェア消費率の追跡から、実際のビジネス成果に関連する支出効率の評価へとシフトします。この転換は、不要な追加ハードウェアへの資本投資を回避するのに役立ち、リソースの追加を要求する前に、モデルの効率化やスケジューリング設定の最適化を促進します。

KubernetesにおけるGPUクラスター拡張の前に：成果とパフォーマンスを効果的に測定する方法