GPUスケーリングとは何でしょうか？
GPUスケーリングとは、グラフィックス処理装置（GPU）を活用して、計算負荷の高いワークロード全体でパフォーマンスを加速・拡張するプロセスを指します。企業環境において、GPUスケーリングにより、タスクを複数のGPUコアやノードに分散させることで、より大規模なデータセットの処理、より深い機械学習モデルのトレーニング、複雑な可視化のレンダリング、高スループットのビデオストリームの管理が可能となります。このスケーリングは、単一システム内でも、また現代的なデータセンター内のGPUクラスター間でも実現できます。
消費者向けコンテキストにおいては、「GPUスケーリング」という用語が、表示解像度を合わせるためのアスペクト比の調整を指す場合もある点にご留意ください。ただし、企業向けおよびデータセンターでの利用においては、GPUスケーリングは主にGPUアクセラレーションによるパフォーマンスのスケーリングを指します。
GPUスケーリングの仕組みについて
GPUスケーリングは、計算タスクを1つ以上のGPUに分散させることで、パフォーマンスを加速し、より大規模または複雑なワークロードを処理します。これは、複数のGPUを搭載した単一のサーバー内で行われることもあれば、GPUがクラスタ化され相互接続されて統合リソースとして機能する分散システム全体で行われることもあります。
GPUのスケーリングの中核をなすのは並列処理です。順次処理向けに最適化された少数の強力なコアを持つCPUとは異なり、GPUには数千もの小型コアが搭載されており、多数の演算を同時に実行するよう設計されています。この特性により、深層学習の推論や学習、研究開発シミュレーション、3Dレンダリング、リアルタイム動画トランスコーディングといったタスクに最適です。
垂直スケーリング
垂直GPUスケーリングとは、単一システムにより高性能なGPUまたは追加のGPUを追加する手法です。このアプローチにより演算密度が向上し、CPUとGPU間の大容量メモリ帯域幅と高速なGPU間通信を必要とする高性能ワークロードに最適です。
水平スケーリング
水平方向のGPUスケーリングは、高速ネットワークを介して複数のGPU対応システムまたはノードを接続します。この手法により、多数のサーバーにまたがる分散トレーニングおよび処理が可能となり、データセンターやクラスター全体でのスケーラビリティを実現します。NVIDIA NVLink、InfiniBand、RDMA over Converged Ethernet（RoCE）などの技術は、高スループットかつ低遅延の相互接続をサポートするために一般的に使用されます。
ソフトウェア・オーケストレーション
ワークロードのスケーリングは、専用のソフトウェアスタックおよびフレームワークを通じて管理されます。CUDA、OpenCL、ならびにベンダー最適化ライブラリがタスクの実行を担当し、Kubernetesなどのオーケストレーションツール（GPU対応スケジューリング機能付き）がワークロードをノード間で効率的に分散させます。これらのプラットフォームにより、パフォーマンスと信頼性を維持しつつ、ワークロードの要求に応じた動的なリソース配分が保証されます。
GPUスケーリングのためのインフラストラクチャおよびハードウェア要件
エンタープライズ環境におけるGPUスケーリングを実現するには、現代のアクセラレータに伴う高い電力需要、熱管理、データスループットに対応するために特別に設計されたシステムが必要です。スケーラブルなパフォーマンスを確保するためには、ハードウェアアーキテクチャが高密度コンピューティング、効率的な冷却戦略、低遅延の相互接続をサポートしていることが求められます。
ラックマウントサーバーは、GPUスケーリングに頻繁に利用されるシステムです。これらのプラットフォームは、通常1Uから4Uの高さ範囲で、NVIDIA H100/H200AMD MI300などの高性能GPUを複数搭載することが可能です。
高密度マルチGPUシステムは、ラック単位あたりの最大性能を実現するよう最適化されています。これらのサーバーは単一シャーシ内に最大10基以上のGPUを搭載可能であり、AIモデルのトレーニング、科学計算、リアルタイム分析などで広く活用されています。高密度GPU構成では、負荷下においてもバランスの取れた熱環境と安定した性能を維持するため、慎重なシステム設計が求められます。
ブレードおよびモジュラーシステムは、GPUの導入において柔軟なアプローチを提供します。これらのアーキテクチャは、演算処理、ストレージ、ネットワークをモジュラーコンポーネントに分離し、データセンターが特定のワークロードの要求に基づいてリソースを拡張することを可能にします。集中冷却および管理機能もまた、大規模な導入環境においてより効率的な運用を支援します。
GPUの消費電力と密度が増加するにつれ、従来の空冷方式では不十分な場合があります。高性能環境においては、熱管理とシステム安定性の維持を目的として、水冷ソリューションの導入が拡大しております。これらのソリューションは、大規模な導入環境においてエネルギー効率の向上と持続可能性の実現にも寄与します。
高速相互接続技術は、ノード間におけるGPUの水平スケーリングを実現する上で極めて重要な役割を果たします。InfiniBand、RoCE（RDMA over Converged Ethernet）、NVLinkといった技術は、分散トレーニングやリアルタイムシミュレーション、その他の並列計算タスクに必要な低遅延・高帯域幅通信をサポートします。
GPUスケーリングの活用事例とメリット
GPUスケーリングは、パフォーマンス、効率性、スケーラビリティが不可欠な現代のコンピューティング環境において重要な役割を果たします。GPUを活用してデータを並列処理することで、組織は幅広いワークロードにおいてスループットを劇的に向上させ、処理時間を短縮することが可能です。
人工知能と機械学習
深層学習モデルのトレーニングには、膨大な計算能力と大規模なデータセットが必要となることが多くございます。GPUスケーリングにより複数のGPUを連携させて動作させることで、トレーニング時間を短縮し、数十億のパラメータを有するモデルの構築が可能となります。これは特に自然言語処理、コンピュータビジョン、生成AIにおいて極めて重要でございます。
高性能コンピューティング (HPC)
科学研究、工学、シミュレーション分野において、GPUスケーリングは複雑な数学的モデリング、分子動力学、気象予測、計算流体力学を支援します。これらのワークロードは、GPUが提供する並列処理能力とメモリ帯域幅の恩恵を受けています。
リアルタイム動画処理およびストリーミング
GPUスケーリングは、高解像度ビデオのトランスコーディング、リアルタイムレンダリング、ストリーミング処理において不可欠です。メディア企業では、複数のビデオストリームを同時に処理し、低遅延かつ高品質な出力を確保するため、GPU加速システムを採用しております。
データ分析と可視化
大規模な分析プラットフォームでは、GPUアクセラレーションを活用することで、CPUのみを使用するシステムよりも迅速にビッグデータセットを処理します。金融、医療、サイバーセキュリティなどの分野において、GPUスケーリングにより迅速なデータ分析、リアルタイム可視化、そしてより速い意思決定が可能となります。
効率性の向上と総所有コストの削減
並列タスクをGPUにオフロードすることにより、システムは操作あたりの消費電力が低減され、ワットあたりの性能が向上します。これにより、特にデータセンター環境において、リソースの効率的な活用と総所有コスト（TCO）の低減が実現されます。
よくあるご質問
- 仮想化環境においてGPUスケーリングは利用可能でしょうか？
はい。現代の仮想化プラットフォームはGPUパススルーおよびマルチインスタンスGPU（MIG）をサポートしており、データセンターやクラウド環境において仮想マシン間でGPUリソースを共有またはスケーリングすることが可能です。 - GPUスケーリングはエネルギー効率にどのような影響を与えますか？
並列ワークロードをGPUにオフロードすることで、システムはより少ないリソースでタスクを迅速に完了できます。これにより、ワットあたりの性能が向上し、データセンター全体のエネルギー消費量が削減されます。 - すべてのアプリケーションはGPUスケーリングの恩恵を受けられるのでしょうか？
GPUスケーリングを活用するには、アプリケーションが並列処理向けに設計または最適化されている必要があります。AI、HPC、動画処理などのワークロードはスケーリング効果が高い一方、シリアルタスクでは大きな恩恵を得られない可能性があります。