はじめに
AI/MLワークロードの実行において、GPU故障やノードダウンなどのインフラ障害は、トレーニング中斷やリソース浪費を引き起こす主な課題です。この問題に対応するため、透明チェックポイント技術が注目されています。本記事では、この技術がKubernetesと統合され、AI/MLワークロードのレジリエンスを向上させる仕組み、実裝方法、およびそのメリット・課題を詳しく解説します。
透明チェックポイントの定義と特徴
核心概念
透明チェックポイントは、アプリケーションの狀態をプラットフォーム層で自動的にキャプチャし、復元する技術です。この技術により、アプリケーションのコード変更なしに、斷點からの再トレーニングやワークロードの移動が可能になります。
透明チェックポイントとモデルチェックポイントの違い
モデルチェックポイントは、モデルのパラメータのみを保存しますが、透明チェックポイントはアプリケーション全體の狀態（メモリ、ファイル、GPUメモリ、KVキャッシュなど）を保存します。
キャラクター
- 非侵入性：アプリケーションコードの変更不要
- プラットフォーム層での管理：Kubernetesのオーケストレーターやスケジューラーが処理
- 狀態保存範囲：アプリケーションメモリ、GPUメモリ、KVキャッシュを含む
現在の課題と解決策
主な課題
- GPU故障やノードダウンによるトレーニング中斷
- ポッド起動時の大規模モデルロードの遅延
- GPU利用率の低さ（一部ユーザーでは30%未満）
現在の解決策
- GPUヘルスチェックとノードリセット
- モデルチェックポイント（定期的なモデル狀態保存）
- Q、Volcano、多GPU戦略などのツール
限界
- 復元時間の長さとリソースの浪費
- 手動での復元ロジック設定による複雑さ
透明チェックポイント技術の実裝
核心技術
- Creo開源プロジェクト：Linuxプラットフォームのアプリケーションのチェックポイントと復元をサポート
- Kubernetesとの統合：1.30バージョンでコンテナチェックポイント機能をサポートし、Creoと統合
- GPUチェックポイント：NVIDIAとの協業でGPUレイヤーのチェックポイントを実裝し、AMD GPUにも対応
最適化技術
- 非同期チェックポイント：チェックポイント生成時の中斷時間を30〜100倍削減
- 圧縮技術：チェックポイントの體積を1:5に圧縮
- インクリメンタルチェックポイント：スポットインスタンスのプリエンプションなど、短時間の中斷に最適化
- リソース管理：チェックポイント生成時の計算とメモリの消費を削減
アプリケーションシナリオとメリット
トレーニングシナリオ
- ノード障害時の最近のチェックポイントからの復元により、再トレーニングを迴避
- 分散トレーニングにおけるノード異常時の狀態同期をサポート
推論シナリオ
- KVキャッシュの狀態を保存し、再計算を迴避（復元時間は再計算時間より短くする必要がある）
リソース利用率の向上
- 快速な移動と復元により、GPU利用率を向上させ、閒置コストを削減
技術的制限と考慮事項
チェックポイントのサイズ
- インフラ層のチェックポイントはアプリケーション層のチェックポイントより大きい（ライブラリや補助関數を含む）
復元條件
- マシンの設定（メモリサイズなど）と一致する必要がある
セキュリティとライセンス
- Creoはプライベートモードで実行が必要で、第三者ライセンス管理を考慮
- 一時ファイル（ephemeral files）をチェックポイントに含める必要がある
バランスの取る點
- チェックポイント頻度とコストのバランス（低頻度はリソースを節約するが復元時間が長くなる）
今後の方向性
Kubernetesエコシステムとの統合
- Q、Jobsetなどのツールと統合し、幅広いアプリケーションシナリオをサポート
コミュニティ協力
- チェックポイント技術の標準化を推進し、異質GPUやクロスプラットフォームの互換性問題を解決
パフォーマンス最適化
- チェックポイント生成と復元の時間とリソース消費をさらに削減
技術目標
- チェックポイント中斷時間を30〜100倍削減
- チェックポイントの空間佔有量を5:1の圧縮率で削減
- 計算とメモリリソースの消費を削減
- GPU分節化とクロス環境移動をサポート
- AI/MLワークロードのレジリエンスと継続実行能力を向上
実裝方法
チェックポイント技術
- 非同期チェックポイント：中斷時間を削減
- 圧縮技術：5:1の圧縮率を達成
- インクリメンタルチェックポイント：短時間のプリエンプション信號処理をサポート
- 2段階GPUチェックポイントプロセス：
- GPUサブミットの一時停止（プロセスIDレベル）
- メモリをシステムメモリに転送
- システムメモリとGPUメモリを永続ボリュームに統合
- 復元プロセス：2段階の転送を逆順で実行
分散アーキテクチャコンポーネント
- コーディネーター（Coordinator）：ネットワーク関係の自己発見またはJob Set APIによるノードメンバーシップ発見
- シンクロナイザー（Synchronizer）：ノード間のチェックポイント操作の同期
- Webhookメカニズム：チェックポイントの保存パス（永続ボリュームなど）を指定
セキュリティ考慮
- ノード內のすべてのPodにアクセスするため、プライベートモードで実行が必要
- 第三者ライセンスマネージャーと一時ファイルチェックポイントの処理
- 一時ファイルとメモリオーバーフローのデータの保護
作業セット移動（Job Set Migration）
- タイプ1：スケジューラー移動：全體のPodを他のノードに移動
- タイプ2：ノードメンテナンス移動：障害ノードのワークロードを熱バックアップノードに移動
- 予測的ノード障害検出とQ ProjectとJob Set APIの自動化をサポート
自動化フロー
- Operatorの実裝：無縁の中斷とホットスタートをサポート
- Q Projectとの統合：Job Set APIを介した自動化
- メンテナンスシェルスクリプトの自動実行
- 移動フロー：
- メンテナンスシェルスクリプトでノード名を指定
- コンテナを終了し、置き換えコンテナを起動
- チェックポイントと復元プロセスを継続
- ワークロードの継続性を維持（例：PyTorch分散トレーニング）
デモフロー
- 手動デモ：3ノード環境（マスター + 2ワーカー）で定期チェックポイントと手動移動
- 自動化デモ：OperatorとQ Projectで自動移動
- チェックポイントの保存場所：NFSディレクトリ
後続計畫
- チェックポイントの開銷と拡張性のさらなる最適化
- RDMAネットワーク接続とPrometheusの統合
- CUDAとCreoleコミュニティとの協力で機能を強化
- コミュニティの參加による評価と使用ケースフィードバックのオープン
透明チェックポイントとAI/MLワークロードのレジリエンスソリューション
デモ內容
- Operatorを通じて透明チェックポイントとホットスタートメカニズムを実裝し、分散PyTorch AI/MLワークロードの狀態復元をサポート
- Kubernetes環境下でGPUノード上で実行されるバッチタスク（例：Batch 1000）が無縁に復元実行可能
次のステップ
- パフォーマンス最適化：チェックポイントプロセスの開銷を減らし、全體の実行効率を向上
- バックエンドネットワーク統合：RDMAなどの高効率接続技術の導入とTelemetryおよびPrometheusの統合
- エコシステム協力：CUDAおよびCreoleコミュニティとの協力で機能を強化
- オープンソース貢獻：標準化とコミュニティ発展のためのコード貢獻
呼びかけ行動
- 使用ケースやフィードバックの提供を奨勵し、技術の検証と改善に貢獻
- スケジューラーコミュニティおよびオーケストレーターコミュニティと協力し、チェックポイント協調メカニズムとスポットインスタンスの統合可能性を探る
- より大規模な環境での技術の実証可能性を検証し、技術の成熟度を継続的に推進