Kubernetesは現代のクラウドコンピューティングにおいて不可欠なプラットフォームとして注目を集めていますが、AI技術の進化に伴い、GPUやAIチップの有効活用が新たな課題となっています。特に、AIモデルのトレーニングや推論には高性能な計算リソースが不可欠であり、GPU利用率の向上や異質なチップ環境の管理が求められます。本記事では、Kubernetes環境におけるAIチップの管理とスケジューリングに焦點を當て、Hamiアーキテクチャの設計と実裝戦略を解説します。
Kubernetesはコンテナーオーケストレーションの枠組みであり、リソースの自動管理やスケーリングを実現します。しかし、従來のKubernetesはGPUやAIチップの共有や複數ベンダーの統合管理をサポートしていませんでした。これにより、GPUの利用率低下やスケジューリングの複雑さといった課題が生じていました。HamiはCNCF（Cloud Native Computing Foundation）のサンドボックスプロジェクトとして、AIチップの仮想化とリソース管理を可能にする非侵入型の中間層を提供します。
HamiはGPUやAIチップのリソースを動的に共有し、利用率を90%以上に向上させます。これにより、複數のタスクが同一リソースを共有しながら実行可能となり、リソースの浪費を抑えることができます。たとえば、2つのタスクがそれぞれ2GBのGPUメモリを必要とする場合、Hamiは2GBのリソースを共有し、殘りの22GBを他のタスクに割り當てます。
CUDAバージョン10.2以上とNVIDIAドライババージョン440以上をサポートし、デバイスタイプの指定やブラックリスト・ホワイトリスト管理を実現します。これにより、特定のチップ（例：A100）のみを使用するなど、柔軟なリソース管理が可能になります。
環境変數を用いてタスクの優先度を設定し、高優先度タスクが実行中に低優先度タスクを一時停止します。これにより、重要なジョブが優先的に処理されることが保証されます。
NVIDIAや華為昇騰などのチップで自動的に最適なMIG構成（例：1GB/10GB）を検出し、手動での指定を必要としません。これにより、リソースの有効活用が可能になります。
ネットワークのトポロジー情報を活用し、GPU間の通信コストを最小化します。これにより、複數ノード間でのAIトレーニングタスクの効率的な実行が可能になります。
中國のクラウドサービスプロバイダー（例：UCloud）や企業（例：PNセキュリティ、銀行）では、Hamiを導入しGPU利用率を向上させています。また、NVIDIAや華為昇騰などの異質なチップを統合管理し、一貫したリソース管理が可能となっています。
Hamiの主な利點は、GPU利用率の向上、柔軟なスケジューリング、異質なチップ環境の統合管理です。しかし、CUDAバージョンやドライバの互換性を確保する必要があり、一部の環境では設定が複雑になる可能性があります。
HamiはKubernetes環境におけるAIチップ管理の革新をもたらす重要な技術です。GPU利用率の向上と柔軟なスケジューリングにより、企業は計算リソースを効率的に活用できます。今後の展開として、さらなる異質チップのサポートやWeb UIの開発が期待されています。Kubernetes環境でAIを活用する際には、Hamiのようなアーキテクチャの導入が重要な選択肢となるでしょう。