GPUファームウェアとドライバー管理：10,000台以上のGPUフリートの維持

2025年12月11日更新

2025年12月アップデート： ByteDanceは、ストラグラーGPUが分散学習ジョブ全体を遅延させることを学び、自動障害検出と迅速な復旧機能を構築している。R580ドライバーブランチ（2025年8月）がPascal/Voltaアーキテクチャをサポートする最後のバージョンとなる。CUDA 12はV100サポートの最終版であり、CUDA 13以降ではPascal/Voltaのコンパイルが削除される。新しいCDMM機能により、GB200プラットフォームでGPUメモリ管理がOSからドライバーへ移行される。

単一のストラグラーGPUが、数千ノードにわたる分散学習ジョブ全体を遅延させる可能性がある。ByteDanceは、数万台のGPUを持つクラスター規模では、ソフトウェアとハードウェアの障害は例外的ではなくほぼ不可避になることを身をもって学んだ。[^1] 大規模モデル学習における障害とスローダウンのコストは法外に高いため、同社は最小限の人的介入で自動障害検出と迅速な復旧を可能にする堅牢な学習フレームワークを構築した。[^2] エンタープライズ規模でGPUフリートを管理するには、ほとんどの組織が本番インシデントで問題に直面するまで過小評価している、ファームウェアとドライバーのライフサイクル管理に対する体系的なアプローチが必要である。

NVIDIAはデータセンターGPU向けに3つの異なるドライバーブランチを維持している：新機能をテストするアーリーアダプター向けのNew Feature Branch、最大1年のサポート付きでパフォーマンス強化を提供するProduction Branch、そして3年の延長サポートで安定性を優先するLong-Term Support Branchである。[^3] 2025年8月にリリースされたR580ドライバーブランチは、Pascal（P4およびP100）とVolta（V100）アーキテクチャをサポートする最後のバージョンとなる。[^4] 古い世代のGPUを運用している組織は、NVIDIAが新しいドライバーブランチでアーキテクチャサポートを縮小するにつれて、強制的な移行決定に直面する。

ドライバー互換性マトリックス

すべてのCUDAツールキットリリースには最小ドライバーバージョンが必要であり、クラスターが複数のGPU世代を組み込むにつれて互換性マトリックスはより複雑になる。CUDAドライバーは後方互換性を提供するため、特定のCUDAバージョンでコンパイルされたアプリケーションは後続のドライバーリリースでも動作し続ける。[^5] 前方互換性はより困難である：CUDAツールキットのアップグレードには、古いGPUアーキテクチャをサポートしない可能性のあるドライバーアップグレードが必要になることが多い。

R580ドライバーでは、GB200プラットフォーム向けにCoherent Driver-Based Memory Management（CDMM）が導入され、GPUメモリ管理がオペレーティングシステムからドライバーへ移行した。[^6] NVIDIAは、潜在的なメモリ過剰報告の問題を解決するために、KubernetesクラスターでCDMMを有効にすることを推奨している。CDMMのような機能は、ドライバーアップデートがパフォーマンスだけでなく、基本的なインフラストラクチャの動作にますます影響を与えることを示している。

本番環境向けドライバーと開発向けドライバー

NVIDIAは開発の便宜のためにCUDA Toolkitにドライバーをバンドルしているが、特にTesla GPUでは、本番環境でバンドルドライバーを使用しないよう明確に警告している。[^7] 本番デプロイメントには別途ドライバーのインストールと管理が必要であり、開発環境では隠れている運用上の複雑さが増す。

CUDAライブラリバージョンがインストールされているNVIDIAドライバーと互換性がなくなると、GPUノードがワークロードに利用できなくなる。[^8] 解決にはドライバーのアップグレードが必要だが、実行中のジョブを中断せずに数千ノードにわたってドライバーをアップグレードするには、ほとんどの組織が十分に計画していない慎重なオーケストレーションが必要である。

アーキテクチャ非推奨タイムライン

CUDA Toolkit 12はPascalとVoltaアーキテクチャをサポートする最後のバージョンとなる。[^9] NVIDIAはCUDA Toolkit 13.0以降、これらのアーキテクチャのオフラインコンパイルとライブラリサポートを削除した。まだV100フリートを運用している組織は具体的な期限に直面している：CUDA 12を無期限に使い続けるか、計算能力としてはまだ有効なハードウェアを廃止するかである。

非推奨サイクルは業界全体に計画プレッシャーを生み出している。V100 GPUは多くの推論ワークロードを効率的に処理できるが、ドライバーとツールキットの制約によりソフトウェアオプションがますます制限される。エンタープライズITチームは非推奨のアナウンスを追跡し、ハードウェア更新計画にアーキテクチャのライフサイクルを織り込む必要がある。

スケールでのフリート管理

数千ノードにわたるGPUドライバーの管理には、数十台の開発者ワークステーションの管理とは根本的に異なるツールとプロセスが必要である。エンタープライズ環境でのワークロードミックスは多様であり、GPUは動的な共有を通じて複数のチームにサービスを提供する必要がある。[^10] ドライバー管理はバージョン競合を起こさずに多様な要件に対応する必要がある。

NVIDIA Fleet Command

NVIDIA Fleet Commandは、元々エッジ環境向けに設計されたが、データセンターフリートにも適用可能な、分散GPUデプロイメントの集中管理を提供する。[^11] このプラットフォームは、リモートシステムプロビジョニング、無線アップデート、監視とアラート、および数千の拠点にわたるアプリケーションログ機能を提供する。

Fleet Commandはゼロトラストアーキテクチャで動作し、プライベートアプリケーションレジストリ、転送中および保存時のデータ暗号化、セキュアメジャードブートを含む多層セキュリティを備えている。[^12] マネージドセキュリティモデルは自動バグ修正とパッチによる常時監視を提供し、専任のGPUインフラストラクチャチームを持たない組織の運用負担を軽減する。

このプラットフォームは、ドライバーバージョンと構成の中央制御を維持しながら、分散拠点全体でAIデプロイメントをスケールする。組織はフリート全体のドライバーバージョンを可視化でき、実行中のワークロードへの影響を最小限に抑えながらアップデートをオーケストレーションできる。

Kubernetes GPU Operator

NVIDIA GPU Operatorは、Kubernetesクラスター内でのGPUドライバーのインストールと管理を自動化し、すべてのアクティブなNVIDIAデータセンター本番ドライバーをサポートする。[^13] このオペレーターは、CUDAツールキットのデプロイメント、デバイスプラグイン構成、監視セットアップと並行してドライバーのライフサイクルを処理する。

NVIDIAは、GPUワークロードを実行するKubernetes環境で自動カーネルアップデートを無効にすることを推奨している。[^14] unattended-upgradesパッケージは、インストールされているGPUドライバーと互換性のないバージョンにLinuxカーネルをアップグレードする可能性があり、警告なしにGPUノードが利用不能になる。この推奨は、カーネルバージョン、ドライバーバージョン、およびGPU可用性の間の緊密な結合がエンタープライズ運用を複雑にすることを示している。

カスタムドライバー要件

大企業は、デフォルトでテレメトリが無効化されたカスタムドライバーを要求することが多い。[^15] 一部の組織はNVIDIAアプリケーションを完全にファイアウォールで遮断し、検証済みのドライバーダウンロード以外のすべての送信接続をブロックしている。2024年に不正なオーバーレイを通じてリモートコード実行を可能にするエクスプロイトが発見されたことで、セキュリティ監視が加速し、多くの組織がバグ修正以外のセキュリティへの影響についてドライバーの変更ログを分析するようになった。

平均的な企業は、新しいドライバーブランチを検証とデプロイメントの前に約18ヶ月間デフォルトとして保持する。[^16] NVIDIAのリリースと企業での採用の間のラグは、本番デプロイメント前に必要な広範なテストを反映している。組織は、特定のワークロードポートフォリオ全体で互換性を検証せずに最新のドライバーを単純にデプロイすることはできない。

監視と異常検出

ByteDanceのMegaScaleフレームワークは、GPUフリート監視へのエンタープライズグレードのアプローチを示している。ジョブの初期化後、エグゼキューターは各GPUで学習プロセスを生成し、監視デーモンはリアルタイムの異常検出のために中央ドライバープロセスに定期的なハートビートを送信する。[^17] 異常が発生するかハートビートがタイムアウトすると、人的介入なしに自動復旧手順がトリガーされる。

パフォーマンス低下検出

GPUはマルチGPUジョブに深刻な影響を与える様々なパフォーマンス低下や障害を経験する。[^18] 低下は完全な障害を引き起こさないかもしれないが、分散ワークロード全体のボトルネックになるほどスループットを低下させる。強化された診断による継続的な監視により、組織は低下したGPUが本番学習の実行に影響を与える前に特定できる。

一般的な低下指標には、メモリエラー、サーマルスロットリング、クロック速度の低下などがある。監視システムはフリート内のすべてのGPUでこれらのメトリクスを追跡し、注意が必要なユニットについてオペレーターに警告する必要がある。10,000台以上のGPUを管理する組織は手動検査に頼ることができない。自動検出とアラートが不可欠になる。

復旧自動化

障害復旧時間は学習コストに直接影響する。10,000台のGPUで実行されているジョブが失敗し、完全な再起動が必要な場合、最後のチェックポイント以降のすべてのノードの計算時間が失われる。ByteDanceは、スケールでの手動介入が遅すぎてコストがかかりすぎることから、自動障害検出と迅速な復旧を特別に設計した。[^19]

復旧自動化には、チェックポイント頻度とチェックポイントオーバーヘッドのバランスを取るチェックポイント戦略が必要である。より頻繁なチェックポイントは障害後の失われた作業を減らすが、ストレージ帯域幅を消費し学習を中断する。組織は観測された障害率と復旧時間要件に基づいてチェックポイントポリシーを調整する必要がある。

エンタープライズデプロイメントパターン

成功するGPUフリート管理は、複数のプラクティスを一貫した運用パターンに組み合わせる。

段階的ロールアウト

ドライバーアップデートは、フリート全体の同時アップデートではなく、段階的ロールアウトを通じてデプロイされる。組織は非本番クラスターで新しいドライバーをテストし、その後、重要度の低いジョブから始めて本番ワークロードに徐々に拡大する。段階的アプローチにより、互換性の問題が重要な学習実行に影響を与える前にキャッチできる。

ドライバーアップデートが予期しない問題を引き起こした場合、ロールバック機能が不可欠である。組織は、影響を受けたノード全体で以前のドライバーバージョンに迅速に戻す能力を維持する必要がある。コンテナベースのデプロイメントは、迅速なイメージ切り替えを可能にすることでロールバックを簡素化するが、ベアメタルデプロイメントにはより慎重な計画が必要である。

バージョン標準化

フリート全体のドライバーバージョン標準化は運用を簡素化するが、ワークロード要件と競合する可能性がある。一部のアプリケーションは特定のドライバーバージョンでより良いパフォーマンスを発揮し、他のアプリケーションは新しいリリースでのみ利用可能な機能を必要とする。組織は標準化の利点とワークロード固有の最適化ニーズのバランスを取る必要がある。

マルチテナント環境は、異なるチームが異なるドライバーバージョンを必要とする場合、追加の複雑さに直面する。異なるドライバー構成を持つKubernetesノードプールはバージョン要件を分離できるが、このアプローチは管理オーバーヘッドを増加させ、スケジューリングの柔軟性を低下させる。

認証と検証

NVIDIA Certified Systemsは、Kubernetesオーケストレーションを使用するNVIDIA Cloud Nativeコアソフトウェアスタック上で認証テストを受ける。[^20] 認証は、サーバーがRed Hat OpenShift、VMware Tanzu、NVIDIA Fleet Commandを含む主要フレームワークと連携することを検証する。プラットフォームレベルのセキュリティ分析は、ハードウェア、デバイス、システムファームウェア、および保護メカニズムをカバーする。[^21]

Trusted Platform Module（TPM）機能検証により、セキュアブート、署名済みコンテナ、暗号化ディスクボリュームが有効になる。[^22] 規制環境でGPUインフラストラクチャをデプロイする組織は、コンプライアンス実証を簡素化するために認証システムを優先すべきである。

インフラストラクチャデプロイメントの専門知識

エンタープライズフリート全体でGPUファームウェアとドライバーを管理するには、ソフトウェア構成を超えて物理インフラストラクチャにまで及ぶ専門知識が必要である。ドライバーの互換性は、適切なハードウェア構成、冷却パフォーマンス、電力供給に依存する。不十分な冷却によるサーマルスロットリングはドライバーの問題と同じ症状を引き起こし、根本原因の分析を複雑にする。

Introlの550人のフィールドエンジニアネットワークは、GPUフリート管理が最も重要なハイパフォーマンスコンピューティングデプロイメントを専門としている。[^23] 同社は2025年のInc. 5000で14位にランクインし、3年間で9,594%の成長を達成しており、プロフェッショナルGPUインフラストラクチャサービスへの需要を反映している。[^24] 組織が10,000台以上のGPUにスケールする場合、プロフェッショナルデプロイメントにより物理インフラストラクチャが信頼性の高い

[翻訳のため内容を切り捨て]