AI学習タスクの安定稼働を実現するために、GPUリソースが不足し、高価になるという問題をどう解決するか？

2025-09-10

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ソリューション：SkyPilotのGPUスケジューリングとコスト最適化機能の活用

背景：NVIDIA A100のようなハイエンドGPUは、クラウド地域によって最大300%の価格差があり、しばしば在庫切れの問題に直面する。

コア・プログラム
1. スポット・インスタンスは自動的に管理されるタスク開始時に追加--use-spotパラメータを使用すると、システムは自動的に60-90%の低価格のSpotインスタンスを使用し、障害が発生した場合に再スケジューリングする。
2. グローバル・リソース・ビュー実施sky show-gpus全クラウドリージョンのGPUタイプ/価格/在庫をリアルタイムで表示
3. 耐障害性メカニズム希望するGPUが在庫切れの場合、システムが自動的にこれを試みます：
  - 同じプラットフォームの他の地域
  - その他のクラウド・サービス・プロバイダー
  - 同様の性能を持つ代替GPUモデル
実践への提言
- 次のような代替リソースをYAMLで設定する。accelerators: [A100:1, T4:2]優先順位はA100、次いでT4交換2回を示す
- 長時間のミッションの場合は、次のようなペアリングをお勧めします。--cloud spot-check-interval 300パラメータは5分ごとにスポット・インスタンスの状態をチェックする
- 利用するresources.disk_sizeゾーン変更によるデータ損失を避けるため、大容量の一時ストレージを設定する。

効果：実用的なテストにより、このアプローチにより、100時間のA100トレーニングタスクのコストを$300から$50に削減でき、タスク成功率を98%以上に維持できることが示された。