數位雙生（Digital Twins）技術は、物理的なシステムをデジタル空間でリアルタイムに再現し、シミュレーションや最適化を実現する重要な技術として注目されています。特に、AIコンテナのテストにおいて、ハイブリッドクラウドとHPC（High-Performance Computing）環境の統合が求められる背景があります。本記事では、數位雙生アプリケーションにおけるAIコンテナのテストフレームワークとして、KubernetesベースのInterlinkとDaggerの技術的詳細、分散型機械學習の統合、テストプロセスの設計、および実際の応用例を解説します。
Interlinkは、Kubernetes APIを介してスーパーコンピュータ、量子コンピュータ、仮想マシン（VM）などの異質な後端リソースを統合するプラグインシステムです。この技術により、Podの実行に際して仮想ノード技術を採用し、Kubernetesのインターフェースを統一的に提供します。これにより、ユーザーは異なるクラウド環境やHPCリソースを一貫して操作できるようになります。
Daggerは、再現可能なソフトウェアランタイムを構築するためのツールで、可観測性やキャッシュメカニズムを內蔵しています。LLM（Large Language Model）との統合により、ワークフローの効率が向上します。また、モジュール化された設計により、CIパイプラインやサンドボックス環境での実行が可能になります。
PyTorch、TensorFlow、Rayなどのフレームワークを統合し、データ並列（Data Parallelism）とモデル並列（Model Parallelism）のトレーニングをサポートしています。これにより、大規模言語モデル（LLM）の分散型トレーニングニーズに応えることができます。
Ray Tuneを採用し、多ノード並列実行を可能にし、MLflowと統合してモデルメタデータ管理を行います。これにより、トレーニングプロセスの最適化が実現されます。
Dagger Pipelinesを活用し、CI/CDフローを構築します。DockerからSingularityコンテナへの変換を実施し、HPC環境での端到端テストを実行します。テスト範囲には、データ並列トレーニングのランク割當、コレクティブ通信操作（AllGather、Barrier）、超パラメータ最適化の統合が含まれます。
torchrunなどのツールを用いて、ローカルとHPC環境でのテストを実行し、PyTorchやRayなどのフレームワーク、クラウドやスーパーコンピュータなどの後端での互換性を確保します。
水文モデルのAI最適化により、乾燥警報の精度が向上し、検証損失が75%低下しました。
Virgo幹渉計データをAIモデルでノイズ除去し、重力波信號解析を支援しました。
Interlinkの抽象レイヤーにより、多様な後端リソースを統合管理し、ソフトウェアの移植性を確保します。
Daggerによるコンテナ化とCI/CD統合により、異なる環境での実行結果の一貫性が保証されます。
分岐型フレームワークのエネルギー消費を評価し、計算リソースの使用効率を最適化します。
GitHub Actions、Dagger Pipelines、Interlinkサービスを活用し、クラウドとスーパーコンピュータリソースを連攜させます。
コンテナ構築とテスト
HPCリソーススケジューリング
本記事では、數位雙生アプリケーションにおけるAIコンテナのテストフレームワークとして、InterlinkとDaggerの技術的詳細、分散型機械學習の統合、テストプロセスの設計、および実際の応用例を解説しました。ハイブリッドクラウドとHPC環境の統合により、柔軟で効率的なテストアーキテクチャが実現され、さまざまな分野での応用が可能になります。今後の課題として、リソース最適化と拡張性検証のさらなる進展が求められます。