組織が AI ワークロード向けの GPU インフラに数十億ドルを投資し続ける中、監視と可観測性の能力に重大なギャップが生じています。新しいセルフホスト型プラットフォームである Neurox は、Kubernetes 環境向けに特別に設計された包括的な GPU 監視を提供することでこの問題の解決を目指しています。
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| この画像は、Kubernetes 環境での GPU モニタリングをサポートする Neurox Control Helm Chart の GitHub リポジトリを示しています |
GPU 可観測性の問題
AI インフラの急速な成長により、既存の監視ソリューションの重大な限界が露呈しています。テクノロジーコミュニティでの議論によると、現在のツールは GPU の使用率、所有権、コストに関する基本的な質問に答えることができません。DCGM_FI_DEV_GPU_UTIL のような従来のメトリクスは GPU で何が起きているかを示すことはできますが、なぜそうなっているかを示すことはできません - これにより、チームはリソースの活用不足、アプリケーションの設定ミス、または CPU 処理にサイレントにフォールバックするジョブなどの問題を診断できなくなっています。
「GPU の可観測性は壊れています... 企業が GPU に数十億ドルを投じているにもかかわらず、基本的な質問に簡単に答える方法がありません：私の GPU で何が起きているのか？誰がそれらを使用しているのか？このプロジェクトはいくらかかっているのか？」
ほとんどの組織は現在、 Prometheus 、 Grafana 、および kubectl スクリプトを使用してソリューションを継ぎ合わせており、GPU インフラの断片的なビューを作成しています。このアプローチは、チームがマルチクラウド環境全体でメトリクス、 Kubernetes の状態、および財務データの関係を理解する必要がある場合に不十分です。
Neurox の GPU 監視へのアプローチ
Neurox は、包括的な可観測性を提供するために3つの重要なデータソースを組み合わせています：NVIDIA SMI からの GPU ランタイム統計、 Kubernetes の状態からの実行中のポッド情報、および Kubernetes の状態からのイベントを含むノードデータです。この統合により、チームはポッド状態の失敗、不正なスケジューリング、および GPU リソースを適切に利用していないアプリケーションなどの問題を追跡できます。
このプラットフォームは、組織内のさまざまな役割に合わせた専用ダッシュボードを提供しています。研究者はワークロード画面で作成から完了までのワークロードを監視でき、財務チームはレポート画面でチームやプロジェクト別にグループ化されたコストデータにアクセスできます。この役割ベースのアプローチは、GPU インフラを扱う管理者、開発者、研究者、および財務監査人のさまざまなニーズに対応しています。
Neurox プラットフォームの要件:
- Kubernetes と CLI 1.29+
- Helm CLI 3.8+
- 12 CPU
- 24 GBのRAM
- 120 GBの永続ボリュームストレージ
- 少なくとも1つの GPU ノード
- インターネットからアクセス可能なIngress
主な機能:
- リアルタイムの GPU 使用率モニタリングとアイドル状態の GPU に対するアラート
- アプリケーション/チーム/プロジェクト別のコスト内訳
- AWS、GCP、Azure、およびオンプレミスインフラストラクチャ全体の統合ビュー
- Kubernetesに対応：ノードメトリクスを実行中のポッド、ジョブ、所有者に接続
- GPU ヘルスチェック
デプロイメントの柔軟性とデータプライバシー
Neurox のアーキテクチャの重要な側面は、コントロールプレーンとワークロードコンポーネントの分離です。このプラットフォームは、機密データを組織のインフラ内に保持するためにセルフホストソフトウェアとして設計されています。GPU クラスタのストレージが限られているチームのために、 Neurox は分割デプロイメントモデルを提供しています - コントロールプレーンは永続的なストレージを持つ任意の Kubernetes クラスタ（ EKS 、 AKS 、または GKE など）にインストールでき、軽量なワークロードエージェントのみが GPU クラスタで実行される必要があります。
この柔軟性により、ドキュメントに記載されている 120GB の永続的ストレージ要件に関する懸念が解消され、ローカルストレージが限られているベアメタル GPU クラスタにもソリューションが実行可能になります。このアーキテクチャはまた、ワークロードデータを安全に保ちながら、将来的にクラウドホスト型コントロールプレーンオプションの可能性も提供します。
Neurox は最大 64 個の GPU を監視するための無料枠を提供しており、これは多くの個人、学術、および軽商用ケースをカバーしています。現在はオープンソースではありませんが、同社は将来的にこの道を検討していることを示しており、プライバシーとコストの懸念がオープンソースの代替案への関心を促進していることを認識しています。
AI インフラがマルチクラウド環境全体で複雑さと規模を増し続けるにつれて、 Neurox のような目的に特化した可観測性ツールは、大規模な GPU 投資を最適化しようとする組織にとってますます重要になる可能性があります。