近年、AIトレーニングと推論の需要が急激に増加しており、特に分散型トレーニングと推論が主流となっています。これに伴い、インフラのスケーラビリティとパフォーマンスへの要求が高まっています。このような背景の中で、VolcanoプロジェクトはKubernetesをベースにした高パフォーマンスAIの排程技術として注目を集めています。本記事では、Volcanoプロジェクトの技術的特徴、実裝方法、およびその利點と課題について詳しく解説します。
Volcanoプロジェクトは、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）に所屬するオープンソースプロジェクトであり、AIワークロードの排程を最適化するためのフレームワークです。Kubernetesのスケジューラと連攜し、高パフォーマンスなAIアプリケーションのリソース管理を可能にします。特に、異質なハードウェア環境におけるネットワーク構造の抽象化や、大規模なトレーニングジョブの効率的な実行が特徴です。
Volcanoは、ネットワーク構造を抽象化する「ハイパーノード（Hyper Node）」という概念を導入しています。この抽象層により、ユーザーはネットワークの階層構造（例：データセンター內のネットワーク、GPU専用ネットワーク）に応じて節點群を定義できます。これにより、高通信要件を持つPodグループを同一階層に配置し、トレーニングや推論の効率を向上させます。
Volcanoは、バッチジョブ、Podグループ、ジョブフローなどのAPIを提供し、TensorFlowやPyTorchなどのAIフレームワーク、Hadoopなどのビッグデータツールと統合可能です。これにより、データサイエンティストは複雑なインフラ管理を必要とせず、簡潔なAPIを通じてAIワークロードを管理できます。
ハードウェアベンダーと協力し、ネットワーク構成を自動的に検出する機能を備えています。これにより、ハイパーノードの定義が自動生成され、ネットワークの狀態（例：スイッチの接続狀態）を監視することが可能になります。
ハイパーノードの設計により、ネットワーク性能（例：GPUネットワーク接続）に基づいて節點群を階層化します。例えば、1階層では同じスイッチに接続された節點を、2階層では複數スイッチを跨った節點群を定義できます。ユーザーはネットワーク構造の制限（例：最大階層）を設定し、高通信要件のPodグループを最適な階層に配置します。
Volcanoは、リソースの再利用と回復をサポートする「Qリソース管理モデル」を採用しています。これにより、部門間でのリソース配分戦略を実現し、リソースの有効活用が可能になります。また、故障発生時の復舊には、作業全體の再起動や特定Podの再起動などの多層戦略を採用し、超時刻セマンティクスを導入して復舊の優先順位を調整します。
Volcanoは、GPUメモリとGPU數のAPIを提供し、複數のPodが単一のGPUカードを共有できるようにします。これにより、リソース利用率が向上し、低使用率のAI推論などに適した柔軟なリソース配置が可能になります。
「Global」サブプロジェクトを通じて、複數クラスタ間での排程をサポートしています。多テナント優先度排程や公平なリソース共有、作業優先度管理を実現し、Qリソースモデルを基盤に階層的なリソース配分戦略を採用しています。
WorkSet APIを統合し、GPUリソースの柔軟な複製設定（Deployment/StatefulSet）を実現します。これにより、マイクロサービスのGPU排程効率が向上します。
異なるQリソースに応じた差別化された排程戦略を導入し、リソース利用率とサービスレベルの保障を向上させます。
故障回復機能の継続的な最適化と、コミュニティからの貢獻・フィードバックの受入れを進めています。
Volcanoプロジェクトは、クラウドネイティブAIにおける高パフォーマンス排程技術として、ネットワーク構造の抽象化、柔軟なリソース管理、多クラスタ排程などの特徴を備えています。特に、異質なハードウェア環境での効率的なリソース利用や、データサイエンティストの負擔軽減が大きな利點です。今後は、分散型推論や多テナント戦略の改善を通じて、さらなるパフォーマンス向上が期待されます。実裝時には、ネットワーク構造の最適化とコミュニティとの連攜が重要です。