クラウド環境において、GPU は希少で価値のある計算リソースです。GPU のオンデマンドでの取得には不確実性が伴い、リソースが時間内に利用できない場合、重大なビジネス運用が中断または遅延する可能性があります。この問題に対処するため、Alibaba Cloud Container Service ACS (Alibaba Cloud Container Service) Serverless Kubernetes は、GPU アプリケーションに確定的なリソース保証を確保するための 2 つのリソース予約モードを提供します。
GPU Pod 容量予約 (Pod レベルの予約)
仕組み: インスタンス予約は、ワークロード指向の標準化された容量予約です。Pod の仕様 (例: 2×A10 GPU、16 vCPU、32 GiB メモリ) と予約する Pod の数 (例: 12) を指定する必要があります。プラットフォームは、これらの特定の仕様を持つ 12 個の Pod を正確に収容できる計算容量を予約します。
提供される決定性: これは「ワークロード容量の決定性」を提供します。作成リクエストを開始するたびに、システムが指定された仕様で 12 個の Pod を実行する能力を保証することを確信できます。これにより、容量計画が大幅に簡素化されます。基盤となるノードの仕様やリソースの断片化について心配する必要はありません。アプリケーションの Pod 要件にのみ集中すればよいのです。
シナリオ:
均一なワークロード: アプリケーション (大規模な分散トレーニングやオンライン推論サービスなど) が同一仕様の多数の Pod で構成されている場合、このモードが最良の選択です。
簡素化された操作: 基盤となるリソース計画の複雑さをプラットフォームに完全にデリゲートし、アプリケーションレベルの容量要件にのみ集中したい場合。
GPU-HPN 容量予約 (ノードレベルの予約)
仕組み: このモードは、ACS の基盤となるリソースプール内で、専用の GPU 計算ノード容量を予約し、ロックします。これらのリソースはアカウント専用にロックされ、新しい GPU Pod を作成する必要があるときに、それらをホストするためのアクティブなハードウェアリソースが常に存在することを保証します。これにより、リソースプールの制約による Pod スケジューリングの失敗 (Pending ステータス) を回避できます。
提供される決定性: これは「物理リソースの決定性」を提供します。スケールアウトが必要なときに、基盤となるインフラストラクチャ (GPU ノード) が確実に利用可能であることを保証します。これらのノード上で、異なる仕様の Pod をどのようにスケジュールし、組み合わせるか (「ビンパッキング」として知られています) を決定できます。
シナリオ:
異種混合のワークロード: 同じリソースプール内でさまざまな仕様の GPU Pod を実行する必要がある場合、このモードは最大限の柔軟性を提供します。
きめ細かいリソースコントロール: カスタムスケジューリングポリシー (Taints/Tolerations、Node Affinity など) を使用して、パフォーマンスの最適化やリソースの隔離のために Pod の物理的なレイアウトを正確に制御したい場合。
まとめと比較
属性 | GPU Pod 容量予約 (Pod レベル) | GPU-HPN 容量予約 (ノードレベル) |
予約オブジェクト | 特定の仕様を持つ Pod の数。 | 基盤となる GPU 計算ノードの容量。 |
予約の粒度 | 論理ワークロード (例: 1A10GPU8C16G の Pod 12 個)。 | 物理ノードリソース (例: 2 つの P16EN ノード)。 |
保証レベル | ワークロード容量の決定性。 | 物理ノードリソースの決定性。 |
柔軟性 | 低い (特定の Pod 仕様にバインドされる)。 | 非常に高い (柔軟な仕様の Pod を実行可能)。 |
管理の複雑さ | 低い (プラットフォームがリソースのマッチングを処理)。 | 高い (ノード管理イベントへの応答が必要)。 |
選択の推奨 |
| 複雑で可変な仕様を持つ中規模から大規模のアプリケーション。 |
適切な予約モードを選択することで、決定性に対するさまざまなビジネス要件に基づいて GPU リソース取得のリスクを効果的に軽減し、AI アプリケーションの安定的で信頼性の高い運用を保証できます。