GPUメモリプーリングと共有：マルチテナントクラスターにおける利用率の最大化

2025年12月11日更新

2025年12月アップデート： 75%以上の組織がピーク負荷時にGPU利用率70%未満を報告。GPT-4は25,000台のA100で学習されたが、平均利用率はわずか32-36%。NVIDIA MIGにより、A100/H100あたり最大7つの分離インスタンスが可能に。タイムスライシングにより、単一GPU上で10の推論ジョブを実行し、最大90%のコスト削減を実現。MIGはマルチテナントセキュリティのためのハードウェアレベルのメモリ分離を提供。

NVIDIA Multi-Instance GPU（MIG）技術は、単一のA100またはH100 GPUを最大7つの分離インスタンスに分割し、それぞれが専用の高帯域幅メモリ、キャッシュ、コンピュートコアを持ちます。[^1] この機能により、高価なアクセラレータはモノリシックなリソースから、複数のワークロードに同時に対応する柔軟なプールへと変換されます。よくあるシナリオを考えてみましょう：MLチームが10の推論ジョブを実行しており、それぞれが強力なA100 GPUのごく一部しか必要としない場合です。効率的な共有がなければ、10台の別々のA100 GPUをプロビジョニングすることになり、大幅な過剰支出につながります。GPUタイムスライシングにより、これら10のジョブを単一のA100 GPU上で実行でき、GPUインフラストラクチャで最大90%のコスト削減を実現します。[^2]

GPUへの前例のない投資にもかかわらず、ほとんどの企業はそれらを効果的に活用できていません。State of AI Infrastructure at Scale 2024レポートによると、75%以上の組織がピーク負荷時にGPU利用率70%未満を報告しており、最も価値のある企業リソースの大部分がアイドル状態にあることを意味します。[^3] GPT-4が25,000台のA100で学習された際、平均利用率はわずか32-36%であり、学術的な監査ではGPU使用率が20%から80%の間で変動していると報告されています。[^4] メモリプーリングと共有技術は、複数のワークロードがGPUリソースを効率的に共有できるようにすることで、この利用率ギャップに対処します。

GPU共有戦略の理解

GPU共有には、分離、オーバーヘッド、柔軟性の間で異なるトレードオフを持つ複数の技術が含まれます。

Multi-Instance GPU（MIG）

MIGは、保証されたリソースを持つ分離されたGPUインスタンスを作成するハードウェアベースのパーティショニングを提供します。[^5] 各パーティションは、他のパーティションがアクセスできない専用のメモリとコンピュート容量を受け取ります。この分離により、すべてのユーザーにアクセラレーテッドコンピューティングリソースを拡張しながら、サービス品質（QoS）を確保します。

NVIDIA A100 GPUには、MIGパーティションが割り当てる7つのコンピュートスライスと8つのメモリスライスが含まれています。[^6] パーティショニングプロセスは、これらのリソースをインスタンス間でどのように分割するかを決定します。一般的な構成には、7つの1g.5gbインスタンス（1コンピュートスライス、5GBメモリ）や、メモリ集約型ワークロード用のより少数の大きなインスタンスが含まれます。

MIG混合戦略は、リソースパーティショニングにおいて最大の柔軟性と効率性を提供します。クラスター管理者は、すべてのコンピュートスライスとメモリスライスを活用して、実際のワークロード要件に適合させることができます。[^7] 混合戦略は、ワークロードのリソースニーズが異なる本番環境で最も人気のあるMIGユースケースを代表しています。

タイムスライシング

タイムスライシングは、CPUがプロセス間で時間を共有する方法と同様に、複数のプロセス間で高速に切り替えることでGPUを共有します。[^8] 各プロセスは、実際には他のワークロードとサイクルを共有しながら、排他的なGPUアクセスを認識します。このアプローチは、MIGサポートを欠く古いGPU世代でも機能します。

タイムスライシングは、より広範な共有機能のためにメモリとフォールト分離を犠牲にします。[^8] タイムスライスされたプロセスの1つでメモリエラーやクラッシュが発生すると、同じGPUを共有する他のプロセスに影響を与える可能性があります。この低減された分離は、本番推論サービングよりも開発環境や非クリティカルなワークロードに適しています。

組織はMIGとタイムスライシングを組み合わせて、MIGパーティション内でタイムスライシングを適用することで、さらに細かい共有を実現できます。[^8] この組み合わせにより、MIGがテナント間の分離を提供し、タイムスライシングが各テナントのパーティション内の利用率を最大化するシナリオが可能になります。

Virtual GPU（vGPU）

vGPU技術は、ソフトウェアで強制される分離を持つ仮想化GPUアクセスを提供します。[^9] この仮想化により、コンテナだけでなく仮想マシン間での共有が可能になり、従来のエンタープライズ仮想化インフラストラクチャをサポートします。vGPUには、コンテナネイティブなアプローチでは不要なライセンスとドライバーサポートが必要です。

GPU仮想化とプーリング技術は、リソース利用率を向上させ、コストを削減し、マルチテナントの需要を満たすための効果的な手段となっています。[^9] vGPU、MIG、タイムスライシングはそれぞれ、分離要件、ハードウェア機能、インフラストラクチャアーキテクチャに基づいて異なるシナリオに適しています。

Kubernetes統合

Kubernetesは、GPUワークロードオーケストレーションの支配的なプラットフォームとなり、ネイティブGPU共有サポートが急速に成熟しています。

NVIDIA GPU Operator

NVIDIA GPU Operatorは、Kubernetesクラスター全体でGPUドライバーのインストール、デバイスプラグインのデプロイ、モニタリングを自動化します。[^10] このオペレーターはGPUライフサイクル管理を簡素化し、各ノードでの手動設定なしに一貫したGPU可用性を確保します。

GPU Operatorを通じたMIG構成により、宣言的なパーティション管理が可能になります。管理者が希望するMIG構成を指定すると、オペレーターがパーティションを自動的に作成・維持します。この自動化により、構成ドリフトを防止し、クラスター運用を簡素化します。

デバイスプラグイン構成

Kubernetesデバイスプラグインは、GPUリソースをスケジューラーに公開します。標準構成では、各GPUを個別のリソースとして提示します。MIG対応デバイスプラグインは、個々のMIGインスタンスをスケジュール可能なリソースとして公開し、特定のパーティションへのPod配置を可能にします。[^11]

戦略の選択により、デバイスプラグインがMIGデバイスをどのように提示するかが決まります。単一戦略は、パーティショニングに関係なく、GPUごとに1つのデバイスを公開します。混合戦略は、すべてのMIGインスタンスを独立して公開し、最大の柔軟性を実現します。[^7] 本番デプロイメントでは通常、リソース効率のために混合戦略が使用されます。

リソースクォータと制限

Kubernetes ResourceQuotasは、名前空間ごとのGPU消費を制限し、チーム間での公平な共有を可能にします。[^12] 組織は、チーム予算、プロジェクトの優先順位、または容量計画モデルに基づいてクォータを設定します。クォータの強制により、単一のチームがクラスターのGPUリソースを独占することを防止します。

LimitRangesは、Podごとのデフォルトおよび最大GPUリクエストを設定します。デフォルトにより、明示的なGPUリクエストのないPodにも適切なリソースが確保されます。最大値により、他のワークロードのスケジューリングを妨げる過剰なGPU割り当てを個々のPodがリクエストすることを防止します。

メモリプーリングアーキテクチャ

単一GPUの共有を超えて、メモリプーリングは複数のGPUとノード間でリソースを拡張します。

ユニファイドメモリとNVLink

NVIDIA Unified Memoryは、CPUとGPUメモリにまたがる単一のアドレス空間を提供します。[^13] アプリケーションは、デバイス間の転送を明示的に管理することなくメモリにアクセスできます。ランタイムは、アクセスパターンに基づいてデータ移動を自動的に処理します。

NVLinkインターコネクトにより、複数のGPU間での高帯域幅メモリアクセスが可能になります。NVLink接続されたGPU間でのメモリプーリングにより、有効メモリ容量が単一GPUの制限を超えて拡張されます。単一GPUのメモリ容量を超える大規模モデルは、複数のGPUからプールされたメモリを使用して実行できます。

CXLメモリプーリング

Compute Express Link（CXL）は、PCIeファブリック全体でのメモリプーリングを可能にします。[^14] CXLメモリは、CPUとアクセラレータの両方からアクセス可能な追加のメモリ層として表示されます。この技術により、GPUアップグレードなしでメモリ容量を拡張できます。

AIワークロード用のCXLメモリプーリングはまだ新しい技術ですが、有望な容量拡張パスを提供します。GPUインフラストラクチャを計画している組織は、将来のメモリプーリングオプションのためにCXL互換性を考慮すべきです。

ソフトウェアメモリ管理

DeepSpeedやMegatron-LMなどのフレームワークは、オフロード、アクティベーションチェックポイント、メモリ効率の良いアテンションなどの技術を通じて、ソフトウェアベースのメモリ最適化を実装しています。[^15] これらのアプローチにより、メモリ要件が削減され、特定のハードウェア上でより大きなモデルを実行したり、利用可能なメモリをより効率的に共有したりできます。

vLLMや類似の推論フレームワークは、推論中のメモリ利用率を向上させるためにPagedAttentionと連続バッチングを実装しています。[^16] これらのメモリ最適化により、同じGPUハードウェア上でより多くの同時リクエストを処理でき、有効利用率が向上します。

マルチテナントの考慮事項

マルチテナントGPU共有は、シングルテナントリソース管理を超えた課題をもたらします。

分離要件

テナントによって必要な分離レベルは異なります。開発環境では、最小限の分離で共有リソースを許容できる場合があります。本番推論では、隣接するワークロードがパフォーマンスや信頼性に影響を与えないという、より強力な保証が必要です。

MIGは、マルチテナント本番ワークロードに適したハードウェアベースの分離を提供します。[^1] メモリ分離により、あるテナントが別のテナントのデータにアクセスすることを防止します。コンピュート分離により、隣接するアクティビティに関係なく、専用の処理能力を確保します。

サービス品質

マルチテナントクラスターには、競合時に公平なリソース割り当てを確保するQoSメカニズムが必要です。[^17] QoS強制がなければ、アグレッシブなワークロードが隣接するワークロードのGPUサイクルを枯渇させる可能性があります。アドミッションコントロールとスケジューリングポリシーにより、テナント間の公平性を維持します。

優先度クラスにより、異なるサービスレベル要件を持つワークロード間の差別化が可能になります。バッチ学習ジョブはプリエンプションを受け入れることができますが、推論ワークロードには保証されたリソースが必要です。優先度システムにより、クリティカルなワークロードを保護しながら、効率的なリソース使用が可能になります。

チャージバックとアカウンティング

マルチテナントクラスターには、チームや顧客間でのコスト配分のための使用量アカウンティングが必要です。GPU利用率メトリクスにより、消費量ベースのチャージバックモデルが可能になります。このアカウンティングにより、チームは実際のリソース消費に比例したコストを負担することが保証されます。

メータリングの粒度はチャージバックの精度に影響します。GPUレベルのメータリングでは、タイムスライシングが多くのワークロードを多重化する場合、過小請求になります。MIG対応のメータリングは、消費を特定のインスタンスに帰属させ、共有GPUの精度を向上させます。

実装ガイダンス

GPU共有を実装する組織は、利用率の向上と運用の複雑さのバランスを取る構造化されたアプローチに従うべきです。

アセスメントと計画

ワークロードの特性評価により、共有の機会を特定します。メモリバウンドのワークロードは、要件に適合したMIGパーティショニングの恩恵を受けます。コンピュートバウンドのワークロードは、タイムスライシングを通じてより良い利用率を達成できる可能性があります。この分析により、技術の選択が導かれます。

利用率ベースラインの測定により、改善の可能性が確立されます。ベースライン利用率が高い組織は、アイドル容量が大幅にある組織よりも共有からの利益が少なくなります。この測定により、共有インフラストラクチャへの投資が正当化されます。

段階的なロールアウト

分離要件が最も低い開発環境から共有を開始します。チームは本番ワークロードをリスクにさらすことなく、共有メカニズムに慣れることができます。この経験が本番デプロイメントの決定に情報を提供します。

次にバッチ学習ワークロードに拡大します。学習ジョブは通常、レイテンシに敏感な推論よりも可変的なパフォーマンスを許容します。バッチワークロードの拡大により、運用上の自信が構築されます。

推論共有は最後にデプロイし、レイテンシモニタリングに細心の注意を払います。推論ワークロードには最も厳格なパフォーマンス要件があります。本番検証により、広範なデプロイメントの前に共有がレイテンシSLAに違反しないことを確認する必要があります。

プロフェッショナルサポート

GPU共有の実装には、Kubernetes、NVIDIAソフトウェア、ワークロード最適化にまたがる専門知識が必要です。ほとんどの組織は、デプロイメントを加速し、一般的な落とし穴を回避するプロフェッショナルサポートの恩恵を受けます。

Introlの550人のフィールドエンジニアは、GPU共有とリソースプーリングインフラストラクチャを実装する組織をサポートしています。[^18] 同社は、3年間で9,594%の成長を遂げ、2025 Inc. 5000で14位にランクインしており、プロフェッショナルインフラストラクチャサービスへの需要を反映しています。[^19]

257のグローバルロケーションにまたがるマルチテナントクラスターには、地理に関係なく一貫した共有プラクティスが必要です。[^20] Introlは

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