GPUスケーリングとは何ですか？

GPUスケーリング

GPUスケーリングとは、グラフィックス GPU （処理ユニット）は、計算負荷の高いワークロード全体のパフォーマンスを高速化および拡張します。エンタープライズ環境では、GPUスケーリングにより、複数のGPUコアまたはノードにタスクを分散することで、システムはより大規模なデータセットを処理し、より高度な機械学習モデルをトレーニングし、複雑な視覚化をレンダリングし、高スループットのビデオストリームを管理できるようになります。このスケーリングは、単一のシステム内、または最新のデータセンター内のGPUクラスタ全体で実現できます。

消費者向け用途では、「GPUスケーリング」という用語は、ディスプレイ解像度に合わせてアスペクト比を調整することを指す場合もあることに注意が必要です。しかし、企業やデータセンター用途では、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向上を指します。

GPUスケーリングの仕組み

GPUスケーリングは、計算タスクを1つまたは複数のGPUに分散させることで、パフォーマンスを向上させ、より大規模または複雑なワークロードを処理する仕組みです。これは、複数のGPUを搭載した単一のサーバー内、あるいはGPUがクラスタ化され相互接続されて単一のリソースとして機能する分散システムにおいて実現できます。

GPUスケーリングの中核をなすのは並列処理です。少数の強力なコアがシーケンシャル処理に最適化されているCPUとは異なり、GPUは多数の演算を同時に実行するように設計された数千個の小型コアを備えています。そのため、ディープラーニングなどのタスクに最適です。推論 そしてトレーニング研究開発シミュレーション、3Dレンダリング、リアルタイムビデオトランスコーディングなど。

垂直スケーリング

垂直GPUスケーリングとは、より強力なGPUまたは追加のGPUを単一のシステムに追加することです。このアプローチは演算密度を高め、ハイパフォーマンス 大規模なワークロードを必要とするメモリー CPUとGPU間の帯域幅、およびGPU内部の高速通信。

水平方向のスケーリング

水平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。この方法により、分散処理が可能になります。トレーニング 多数のサーバーにまたがる処理により、データセンターやクラスター全体にスケーラビリティが実現します。NVIDIA NVLink などのテクノロジー、 InfiniBand 、およびコンバージドRDMAイーサネット (RoCE)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よく使用されます。

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とフレームワークによって管理されます。CUDA、 OpenCL 、およびベンダー最適化ライブラリがタスクの実行を処理し、KubernetesなどのGPU対応スケジューリング機能を備えたオーケストレーションツールがワークロードをノード間で効率的に分散します。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ながら、ワークロードの要求に応じてリソースが動的に割り当てられます。

関連製品およびソリューション

関連リソース

GPUスケーリングのためのインフラストラクチャとハードウェア要件

企業環境におけるGPUスケーリングを実現するには、最新のアクセラレータに求められる高い電力、熱管理、データスループットの要求を満たすように特別に設計されたシステムが必要です。ハードウェアアーキテクチャは、高密度コンピューティング、効率的な冷却戦略、低遅延インターコネクトをサポートし、スケーラブルなパフォーマンスを確保する必要があります。

ラックマウントサーバーは、GPUスケーリングによく使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、高さが1Uから4Uの範囲で、複数のGPUを収容できます。ハイパフォーマンス NVIDIA H100/H200などのGPUまたはAMD インスティンクト MI300。

高密度マルチGPUシステムは、ラックユニットあたりのパフォーマンスを最大化するように最適化されています。これらのサーバーは、1つのシャーシに最大10個以上のGPUを搭載でき、AIモデルで一般的に使用されています。トレーニング科学計算やリアルタイム分析など。高密度なGPU構成では、負荷がかかった状態でも熱バランスを保ち、安定したパフォーマンスを維持するために、慎重なシステム設計が求められます。

Bladeシステムとモジュラーシステムは、GPU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、コンピューティング、ストレージ、ネットワークをモジュール式のコンポーネントに分離することで、データセンターが特定のワークロード需要に基づいてリソースを拡張できるようにします。また、集中冷却および管理機能により、大規模な導入においてもより効率的な運用が可能になります。

GPUの消費電力と密度が増加するにつれて、従来の空冷では不十分になる可能性がある。液体冷却ソリューションはますます採用されている。ハイパフォーマンス 熱管理とシステム安定性の維持のための環境整備。これらのソリューションは、大規模展開におけるエネルギー効率と持続可能性の向上にも貢献します。

高速インターコネクトは、ノード間でのGPUの水平スケーリングを実現する上で重要な役割を果たします。 InfiniBand RoCE (RDMA over ConvergedイーサネットNVLinkは、分散システムに必要な低遅延・高帯域幅通信をサポートします。トレーニングリアルタイムシミュレーション、およびその他の並列コンピューティングタスク。

GPUスケーリングのユースケースとメリット

GPUスケーリングは、パフォーマンス、効率性、拡張性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、企業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、処理時間を短縮できます。

人工知能と機械学習

トレーニング ディープラーニングモデルは、多くの場合、膨大な計算能力と大規模なデータセットを必要とします。GPUスケーリングにより、複数のGPUが連携して動作し、処理を高速化します。トレーニング これは、数十億のパラメータを持つモデルを可能にすることで、特に自然言語処理、コンピュータビジョン、および生成AI 。

ハイパフォーマンス コンピューティング（HPC）

科学研究、工学、シミュレーションにおいて、GPUスケーリングは複雑な数理モデリング、分子動力学、気象予報、計算流体力学をサポートします。これらのワークロードは並列処理とメモリー GPUが提供する帯域幅。

リアルタイムビデオ処理とストリーミング

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、ストリーミングといったワークロードに不可欠です。メディア企業は、GPUアクセラレーションシステムを使用して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実現しています。

データ分析と可視化

大規模分析プラットフォームは、GPUアクセラレーションを利用して、CPUのみのシステムよりも高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では、GPUスケーリングによって、迅速なデータ分析、リアルタイムの可視化、そしてより迅速な意思決定が可能になります。

効率の向上とコスト削減TCO

並列タスクをGPUにオフロードすることで、システムは操作あたりの消費電力を削減し、ワットあたりのパフォーマンスを向上させます。これにより、リソースの利用効率が向上し、総所有コストが削減されます（ TCO特にデータセンター環境では、

よくある質問

  1. 仮想化環境においてGPUスケーリングは使用可能ですか？
    はい。最新の仮想化プラットフォームはGPUパススルーとマルチインスタンスGPU（MIG）をサポートしており、データセンターと仮想環境の仮想マシン間でGPUリソ​​ースを共有または拡張できます。クラウド 環境。
  2. GPUの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るのか？
    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より高速にタスクを完了でき、ワットあたりのパフォーマンスが向上し、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。
  3. すべてのアプリケーションがGPUスケーリングの恩恵を受けられるのか？
    GPUスケーリングのメリットを享受するには、アプリケーションを並列処理向けに設計または最適化する必要があります。AI、HPC、ビデオ処理などのワークロードはスケーリング性に優れていますが、逐次処理タスクでは大きなメリットが得られない場合があります。