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GPU スケジューラの順序最適化で利用率 33 ポイント改善
30秒で把握
- 1FIFO スケジューラ vs 制約考慮型アロケータで比較。同一ハードウェアで利用率 33 ポイント上昇・優先度加重出力 105% 向上。
- 2FIFO の二重コスト：リアルタイム需要の日次最大予約と到着順の無優先度配置。予約枠がバッチ処理に使用不可のため大規模スタンバイが発生。
- 3アロケータは需要を時系列曲線として扱い、優先度順配置と連続 GPU ブロック制約を実装。5 シナリオで両指標同時改善。
要約
Dharma AI は制約考慮型 GPU アロケータを構築し、FIFO スケジューラとの比較ベンチマークを実施した。同じハードウェア・同じワークロードで、GPU 利用率は最大 33 ポイント上昇し、優先度加重の出力は最大 105% 向上した。改善は新しいハードウェアによるものではなく、割り当て決定の順序を変更することで実現した。
あなたへの影響
GPU リソースを多数抱える自社クラスタを運用するチームは、現在の FIFO ベーススケジューラの制約を把握した上で、優先度ベースの再割り当てロジック導入の検討価値がある。
推奨：リアルタイムと バッチ処理の混在環境では特に効果が期待できる。