競合のない容量：AIネイティブチームのためのマルチテナントGPUクラスタ設計ガイド
マルチテナントGPUクラスタにより、AIネイティブ企業はチーム間でコンピューティング容量を共有しつつ、分離性と制御を維持できます。このガイドでは、コア設計原則、一般的な障害モード、およびTogether AIが実際にマルチテナンシーを実装する方法について説明します。
AIネイティブ企業では、チーム数の増加に伴いGPUコンピューティングへの需要が急増しています。しかし、各チームに独立したクラスタを割り当てるだけではリソースの遊休と浪費を招きます。マルチテナントGPUクラスタ設計は、複数のチームが同一のハードウェアを共有しつつ必要な分離性を維持することを可能にします。
成功するマルチテナントクラスタには、プールされた容量、テナント分離、セルフサービスアクセスという3つのコア要件が同時に満たされる必要があります。プールされた容量はGPUリソースを一元管理して遊休を排除し、テナント分離は各チームに専用ノード、ストレージ、認証情報を提供します。セルフサービスアクセスにより、チームは容量を直接予約し、迅速に環境を起動できます。
インフラストラクチャは2層構造を採用します。下層は共有のコントロールプレーン、高性能ストレージ、ネットワーク（InfiniBandやイーサネット）であり、上層はテナントごとに作成された分離された仮想環境で、専用GPUノード、ストレージボリューム、および選択可能なオーケストレーション層（KubernetesまたはSlurm）を含みます。この設計により、経済的なスケールメリットと専用クラスタのような体験を両立します。
単一のチームが全GPU容量を消費するのを防ぐため、システムは割り当てベースの配分メカニズムを実装する必要があります。管理者はチームごとにGPU数、総支出、予約ウィンドウの上限を設定し、スケジューラが強制します。割り当てを超える場合、システムは自動的にオンデマンドレートへのバーストをサポートし、手動承認は不要です。
さらに、マルチテナントプラットフォームは柔軟な設定オプションを提供し、チームが予約時にオーケストレーション層、CUDAドライババージョン、共有メモリサイズなどを指定できるようにし、一律のデフォルトを強制しないようにする必要があります。ハードウェアの健全性に関しては、自動受け入れテストとオンデマンドの健全性チェックが不可欠であり、ノード障害が他のテナントに影響を与えないようにします。Together AIの実践は、適切に設計されたマルチテナントアーキテクチャにより、AIネイティブ企業がパフォーマンスを犠牲にすることなく、データセンター級の単位経済性とセルフサービス速度を実現できることを示しています。
マルチテナントクラスタは、基礎モデルトレーニング、ファインチューニング、推論、研究などの異種ワークロードを持つ複数のAIチームが同時に実行される場合に最も価値を発揮します。AIネイティブ組織にとって、プール化を支持する計算結果は明白です。重要な問題はインフラを共有するかどうかではなく、AIプラットフォームが分離をどの程度うまく強制するかです。そしてプロセスがシームレスに機能するとき、パブリッククラウドのパフォーマンス妥協なしにデータセンターの単位経済性と、AIネイティブチームが期待するセルフサービスの速度を得ることができます。
Togetherのマルチテナントクラスタは、共有のGPUインフラを必要とするが共有の頭痛は避けたいAIネイティブ組織のために特別に構築されています。容量をプールし、チームを分離し、モデルが要求する速度で進みましょう。