AI技術の進化に伴い、大規模なデータ処理と高性能な計算リソースが不可欠となっています。本記事では、Kubernetesを基盤としたAIインフラストラクチャの設計と実裝に焦點を當て、特にGeonスーパーコンピュータとCNCF（Cloud Native Computing Foundation）の技術を活用した実踐的なアプローチを解説します。このアプローチは、醫薬品開発分野におけるAI応用を支えるための技術的基盤を構築するための指針となります。
Kubernetesは、コンテナベースのアプリケーションの自動化されたデプロイ、スケーリング、および管理を可能にするオープンソースのオーケストレーションツールです。CNCFのプロジェクトとして維持され、クラウドネイティブアプリケーションの開発・運用において中心的な役割を果たしています。
コンテナイメージは、アプリケーションとその依存関係を含むパッケージです。機械學習（ML）のコンテナイメージは、通常30GB以上に達するため、サイズの最適化とデータの埋め込み削減が求められます。
Geonは、NVIDIA DGXスーパーコンピュータをベースにした高パフォーマンスコンピューティング（HPC）プラットフォームです。NVLink 2.0や多インスタンスGPU（MIG）などの技術を採用し、大規模なAIモデルのトレーニングと推論を効率化します。
データの使用頻度に基づいた三層アーキテクチャ（熱層、溫層、冷層）を採用し、ストレージコストとアクセス効率を最適化します。
CNCFは、クラウドネイティブ技術の標準化と普及を推進するオープンソースプロジェクトの集合體で、Kubernetesを含む多くのツールを提供しています。
Kubernetesは、GPUリソースの動的割當と自動スケーリングを可能にし、大規模なAIワークロードを効率的に処理します。GeonのNVLink 2.0技術は、GPU間の高速通信を実現し、トレーニング時間の短縮に貢獻します。
三層ストレージアーキテクチャにより、熱層（Vea）で即時アクセス、溫層（Cumulu）で頻繁なアクセス、冷層（アーカイブ）で低頻度アクセスを最適化します。HarborやJRock Artifactoryを活用したコンテナイメージのキャッシュ戦略により、リポジトリアクセスの効率を向上させます。
LLM（大規模言語モデル）のデプロイには、Helmチャートを用いた簡単な操作が可能で、RunAIプラットフォームを通じてGPUリソースの動的割當が実現されます。NVIDIA OperatorやSlurmの統合により、GPUネットワークとHPCワークロードの管理が簡素化されます。
AKS（Azure Kubernetes Service）クラスタを構築し、GPUノードとCPUノードを組み合わせて、AIワークロードに最適化された環境を提供します。Node Feature Discoveryを活用し、ノードのハードウェア特性を自動的にタグ付けします。
Llama 3モデルをHelmチャートでデプロイし、RunAIプラットフォームを通じてGPUリソースを動的に割當ます。このアプローチにより、ユーザーは手動でのリソース管理を必要とせず、モデルの推論プロセスを簡素化できます。
裸メタルノードと仮想マシン（Ubuntu）を組み合わせたハイブリッドクラウドアーキテクチャを構築し、KubernetesをAKS、EKS、RKEなどさまざまなクラウドプラットフォームで展開します。GitOpsプロセスとArgo CDを統合し、CI/CDパイプラインを効率化します。
KubernetesとCNCFの技術を活用したAIインフラストラクチャは、大規模なデータ処理と高性能な計算を実現するための強力な基盤です。Geonスーパーコンピュータとの統合により、醫薬品開発分野におけるAI応用の可能性が広がります。このアプローチは、データの視點を考慮したストレージ戦略と、動的リソース管理の導入によって、信頼性と効率性を両立させます。今後は、ハイブリッドクラウド環境での拡張性と、多様なモデルのAPI連攜をさらに強化していくことが重要です。