Kubernetes で GPU を使用する理由

Kubernetes は現在 GPU をサポートしており、data science、機械学習、特にディープラーニングなどのワークロードの処理を高速化するために GPU リソースを簡単に設定・使用できます。Kubernetes は GPU をリソースの一種として提供し、device プラグインにより pod が GPU などの専用ハードウェア機能にアクセスし、スケジュール可能なリソースとして公開できるようにします。GPU は K8s のすべての利点を継承しています。

コンテナ化（Containerization）: コンテナは完全な OS を必要とせず、共有 OS カーネルで実行されるため軽量です。そのため、コンテナは従来の仮想マシンよりもコンパクトで高速かつポータブルです。
マイクロサービス（Microservices）: マイクロサービスアーキテクチャを使用するアプリケーションに適しており、Kubernetes はワークロードリソースの調整と自動化を行います。ほとんどの ML プロジェクトは Python や R などのプログラミング言語で書かれており、アプリケーションは他のプログラミング言語でも書くことができます。コンテナベースのモデルはこの場合に重要な役割を果たし、開発者は異なる言語の実験を独立して実行できます。
オートスケーリング（Autoscaling）: 柔軟な自動スケーリングメカニズムは Kubernetes の最も重要かつよく言及される機能です。Kubernetes 上のアプリケーションには 3 つの自動スケール機能があります。Horizontal Pod Autoscaler（HPA）はリソース使用量に応じて利用可能な pod 数を自動的に増減させます。Vertical Pod Autoscaler（VPA）は既存の pod の CPU とメモリを自動調整します。Cluster Autoscaler は pod を起動するためのリソースがない場合に worker node 数を自動的に拡張します。
自動デプロイ（Triển khai tự động）: Kubernetes は自動デプロイソリューションを提供しており、CI/CD と組み合わせることで、アプリケーションモデルをさまざまな環境にデプロイするのが非常に簡単になります。

AI アプリケーションとサービスの数が増えるにつれ、Kubernetes での GPU 使用ニーズが高まっています。NVIDIA はコンテナ環境での GPU 使用を最適化するためのライブラリとソフトウェアを構築しています。Kubernetes での NVIDIA GPU の使用により、worker node 上の GPU コンテナの自動デプロイ、メンテナンス、スケジューリング、運用によってクラスターをシームレスに拡張できます。