AGI時代におけるGPU Cloud SREの挑戦と進化：次世代インフラへのロードマップ / 開発者向けブログ・イベント

SREチームのキム・ドンヒョンです。いつもお世話になっております。
昨年、私はGPUリソースをクラウドで提供する「GPU Cloud」プロジェクトに参加し、その根幹を支えるインフラAPIの開発に携わる機会を得ました。この経験を通じて、お客様にGPUサービスを提供するシステムの構築、検証、そして運用に至るまでの一連のプロセスで、我々がどのような課題に直面し、それをどう解決してきたのか。そして、SRE（Site Reliability Engineering）の観点から見たとき、従来のSREの概念そのものが、AI時代に合わせていかに変革を遂げつつあるのかを肌で感じることができました。
今後、あらゆるサービスがこのような形態、つまりAIを核としたシステムへと進化していくと確信しています。だからこそ、この知見を皆様と共有することが、業界全体への大きな貢献に繋がるのではないかと考え、本記事を執筆するに至りました。

1. GPUクラウド業界が直面する、現在の技術的課題

まず、GPUクラウド業界全体が現在取り組んでいるGPUクラウドインフラの課題と、その解決策について具体的にご紹介します。

シングル環境におけるGPUスケジューリングと動的リソース割り当ての革新

クラスター化されていない単一環境において、最も根深い課題はリソースの非効率性です。

現在のGPUクラウドインフラが抱える最も大きな制約の一つが、GPUが整数単位でしか割り当てられないことに起因する、深刻なリソースの非効率性です。例えば、NVIDIA H100 80GBのGPUをリクエストした場合、実際のワークロードが必要とするメモリがわずか10GBであっても、物理GPU全体（80GB）が占有されてしまいます。ある研究によれば、実際のGPUクラスタの平均使用率は61.5%に過ぎず、特にメモリ使用率はさらに低い水準に留まっていることが指摘されています。この50-80%にも及ぶメモリの未使用問題は、コスト効率を著しく低下させる要因です。

この課題を解決するためには、NVIDIAのMIG（Multi-Instance GPU）技術や、AMD MI300XのXCD（Accelerator Complex Die）ベースの分割アーキテクチャといった次世代技術を最大限に活用した、革新的なスケジューリング戦略が不可欠となります。

【解決策：次世代GPU分割技術のアプローチ】

（１）NVIDIA MIG (Multi-Instance GPU):
MIGは、単一の物理GPUを最大7つの独立したGPUインスタンスに物理的に分割する技術です。各インスタンスは独自のメモリ、キャッシュ、コンピュートコアを持ち、ハードウェアレベルで完全に分離（アイソレーション）されるため、安定したパフォーマンスを保証します。

（２）AMD MI300XのXCDベース分割技術:
AMDのMI300Xは、8つのXCD（Accelerator Complex Die）をそれぞれ独立した論理GPUとしてOSに認識させることが可能です。これにより、192GBという広大な統合メモリを、ワークロードの要求に応じて柔軟に分割・割り当てることができます。

（３）コンテナベースのGPU共有技術 (cGPUなど):
cGPUのような技術は、GPUのメモリとコンピュート能力をコンテナ単位で仮想的に分割・管理します。これにより、単一の物理GPU上で複数のコンテナ化されたタスクを同時に実行させることが可能になり、リソースの利用密度を飛躍的に高めます。

【具体例】AGIワークロードにおけるメモリ非効率シナリオ

また、AGI（汎用人工知能）時代のワークロードは多様化し、このリソース非効率性はさらに深刻化します。

・AI推論ワークロード: GPT-3.5レベルのモデル（13Bパラメータ）の推論に必要なメモリは約26GBですが、従来のシステムでは80GBのA100 GPUが丸ごと割り当てられ、実に54GB（67.5%）ものメモリが未使用状態となります。
・小規模な実験・学習タスク: 少量のバッチサイズでモデルを実験する研究開発フェーズでは、必要なメモリは8-16GB程度であることが多いですが、最小割り当て単位が40GB以上の場合、50-75%のメモリが無駄になってしまいます。
・マルチテナント環境: 複数のユーザーがそれぞれ小規模なGPUリソースを必要とする場合でも、物理GPUを共有できないため、各ユーザーに個別のGPUを割り当てる必要があり、プロバイダー側の設備投資効率を著しく悪化させます。

これらの問題を解決するためには、ワークロードの特性に基づいたインテリジェントなリソース割り当て、すなわち「Dynamic Workload Scheduler」の実装が鍵となります。例えば、「Flex Startモード」（リソースが利用可能になり次第ジョブを開始）と「Calendarモード」（特定の開始時刻を予約）を組み合わせることで、リソースの即時利用と計画的な利用の両方をサポートします。さらに、最大7日間先の容量予約をサポートすることで、長期間にわたる大規模な学習ワークロードの安定性も保証できます。

究極的には、「動的なリソース再構成」が核心となります。MIGの動的再構成機能を活用すれば、日中は7つの小さなインスタンスで多数の推論サービスを提供し、夜間にはそれらを統合して1つの巨大なインスタンスとし、大規模な学習タスクを実行するといった、時間帯に応じた最適なリソース配分が実現できるのです。

実践的な実装への第一歩とトレードオフ

これらの技術を実運用に乗せるには、いくつかのハードルが存在します。例えば、Kubernetes環境において、これらの分割されたGPUリソースをPodに割り当てるには、NVIDIA GPU Operatorやカスタムデバイスプラグインの深い理解が不可欠です。単にGPUを要求するだけでなく、「nvidia.com/mig-1g.10gb」のように特定のMIGプロファイルを要求するPod Specを定義し、それを処理できるカスタムスケジューラの導入も視野に入れる必要があります。

モニタリングも同様に、GPU全体のメトリクスだけでなく、各GPUインスタンス単位での使用率、メモリ帯域、エラーレートを可視化することが求められます。これは、dcgm-exporter などのツールを駆使し、Grafanaダッシュボードをインスタンスレベルでドリルダウンできるよう構築する運用ノウハウが問われる領域です。

また、MIGのようなハードウェアレベルの分割は強力な分離を保証する一方、事前に定義されたプロファイルにしか分割できない静的な側面も持ちます。対照的にcGPUのような技術はより柔軟なリソース共有が可能ですが、「ノイジーネイバー（うるさい隣人）」問題を引き起こす可能性もゼロではありません。SREは、提供するサービスのSLAに応じてこれらの技術のトレードオフを理解し、最適なソリューションを選択・設計する責務を負います。

ビジネスインパクトとROI

この技術革新がもたらすビジネス価値は計り知れません。

（１）直接的なコスト削減効果:
　GPU使用率の向上: 現状の平均60%から、MIG/cGPU適用後は85%以上を目指せます。
　インフラコストの削減: 同一のワークロードを30-50%少ないGPU数で処理可能になります。
　マルチテナント収益性の向上: 単一GPUで最大7ユーザーに同時にサービスを提供でき、収益機会が最大化します。
（２）運用効率と信頼性の改善:
　各GPUインスタンスがハードウェアレベルで分離されるため、あるワークロードで発生した障害が他のワークロードに影響を及ぼすことがありません。これはSLA（Service Level Agreement）の向上と、顧客満足度の向上に直結します。

GPUクラスター環境における課題

次に、複数のGPUが連携するクラスター環境特有の課題を見ていきましょう。

異種モデル間の通信:
将来的に、OpenAIのGPTシリーズとGoogleのGeminiシリーズのような、アーキテクチャの異なるAIモデル間での協調動作が求められます。この「異文化コミュニケーション」を解決するには、主に3つのアプローチが研究されています。

　　翻訳モデル (The Interpreter): 2つのモデル間に、双方の思考（ベクトル表現）を翻訳する「ベクトル通訳」専門のAIモデルを配置する方式。
　　汎用的な意味空間 (The Lingua Franca / Esperanto): 全てのAIモデルが外部通信時に利用する、標準化された「共通言語」としてのベクトル空間を定義する方式。
　　リアルタイム意味交渉 (The Pidgin): 2つの異種モデルが対話を開始する際に、即座に簡単な「ベクトル交換」を通じて互いの意味空間を調整（アラインメント）し、その場限りの共通語（ピジン言語）を生成する方式。

クラウド間でのワークロード分散とコスト最適化:
特定のクラウドプロバイダーに依存せず、複数のクラウドにまたがってワークロードを最適に配置する戦略が重要になります。特に、AIを活用したスポットインスタンス管理は非常に効果的です。例えば、60分先の価格変動を予測し、8つ以上の多様なインスタンスプールを監視することで、オンデマンド価格の30%以下で利用できるタイミングのみスポットインスタンスを活用する戦略により、年間で200万ドル規模の直接的なコスト削減も夢ではありません。

AIエージェントに特化したメトリクスの収集と監視:
従来のCPU/メモリ使用率といったメトリクスだけでは、AIシステムの健全性を測ることはできません。OpenTelemetryをベースとした標準化を進め、agent.request.duration（エージェントの応答時間）、agent.inference.latency（推論レイテンシ）、agent.model.tokens_processed（処理トークン数）といったAIエージェント特化のメトリクスを収集し、リアルタイムでの性能分析と自動スケーリングに繋げる必要があります。

2. 近い将来に迎えるであろうシステムの姿

これらの課題を踏まえた上で、我々が近い将来に直面するであろうシステムの姿はどのようなものでしょうか。SREの各領域で、パラダイムシフトと呼ぶべき根本的な変化が訪れると予測されます。

モニタリングとオブザーバビリティ（可観測性）領域:
最も急進的な変化が予想される領域です。従来のサーバー稼働率を中心としたモニタリングから、マルチエージェントシステムの「認知的負荷」をモニタリングすることへと焦点が移ります。多数のAIエージェントが自律的に相互作用する環境で、SREはエージェント間の通信パターン、合意形成プロトコルの効率、協調作業の品質などを追跡する必要が出てきます。「レイテンシ、スループット、エラーレート、サチュレーション」という従来の「4つのゴールデンシグナル」に加えて、「AIの推論品質」「幻覚（ハルシネーション）の発生率」「意思決定の信頼度」といった新たな指標が、システムの信頼性を測る上で極めて重要になります。例えば、回答のベクトル空間における正解との距離、あるいはモデル自身が出力する信頼度スコア（Confidence Score）などがそれに当たります。

自動化領域:
「自動化の自動化」という新たなステージに突入します。AIシステム自身が高度な自己修復や最適化を行う中で、SREの役割は自動化スクリプトを書く実装者から、AIが生成する自動化プロセス全体を監督・統制する「ガバナー」へと変化します。AIが人間の10倍の速度で新たな解決策を開発・実装する環境において、人間は自動化の品質監視、暴走する自動化ループの防止、そしてより高次元な目標やポリシーを定義することに集中するようになります。

インシデント対応領域:
AIが引き起こす新たな種類の障害と、AI自身が実行する自律的な復旧プロセスの調和を管理する領域へと進化します。「エージェントの目標の不一致（Goal Mismatch）」「エージェント間の通信障害」「創発的なシステム挙動（Emergent Behavior）」といった、これまでにない障害カテゴリが登場します。対応の焦点も、従来の「サービスダウン」から「AIの回答精度低下」といった品質劣化へとシフトします。同時に、「AIインシデントコマンダー」がリアルタイムで復旧を指揮し、（例えば、AIが3つの復旧プランとそれぞれの成功確率を提示し、SREが最終承認を行うといった）各インシデント発生後はAIシステムが自律的に新たな安全装置を開発・導入するような、自己進化型のインシデント管理体制が構築されるでしょう。

リリース管理領域:
従来の定期的なデプロイサイクルから、「継続的認知デプロイメント（Continuous Cognitive Deployment）」へと進化します。AIエージェントが自身のモデルや能力を常に更新し続ける環境で、バージョン管理とは、例えば25万体のエージェント群全体の一貫性を保ちつつ、個々の専門特化も許容するという、極めて複雑なオーケストレーション作業になります。「行動的回帰テスト（Behavioral Regression Testing）」、AI能力の段階的な展開、そして稼働中のモデルを外科手術のように修正する「リアルタイムモデルサージェリー」といった、全く新しいデプロイメント技術が必須となるのです。

AIシステムの信頼性テストという新たな挑戦:
システムの信頼性を確保するための「カオスエンジニアリング」もまた、新たな次元へと進化します。単にPodを停止させたり、ネットワーク遅延を注入したりするだけでは不十分です。AGI時代には、意図的に矛盾したデータ（Semantic Fuzzing）をエージェントに与えて挙動を観察したり、エージェント間の通信路に意味的なノイズを注入したり、あるいはモデルの特定の知識レイヤーを一時的に無効化したりといった、より高度な信頼性テスト手法が求められます。SREは、システムの物理的な堅牢性だけでなく、認知的な堅牢性をもテストし、保証する役割を担うことになるでしょう。

結論として、私たちは伝統的なSREから「AI-Enhanced SRE」への進化を迫られています。Google SREが提唱する「運用業務（トイル）は50%未満に」という原則は、AGI環境では「10-20%」へと大幅に縮小されるべきであり、残りの作業はAIによる自己治癒システム（Self-Healing System）が担うべきです。これは単なる自動化のレベルを超え、知的な意思決定と予測的な最適化を内包する概念です。

3. もう少し先の未来、GPU Cloud業界の姿

「もう少し先の未来」と述べましたが、AIの指数関数的な成長を鑑みれば、それは決して遠い話ではありません。実際、一部のAI研究シナリオ（AI-2027シナリオなど）では、すでにAGI時代の到来が語られています。

このシナリオによれば、2027年3月に登場するであろう「Agent-3」は、トップレベルの人間のコーダーと比較して30倍の性能を持ち、その20万個のコピーが協調して仮想企業のように活動すると予測されています。ソフトウェアはもはや人間が直接記述するものではなく、AIが生成・保守・進化させる時代が到来するのです。これは、SREの役割を根底から覆す変化を意味します。

このような超知能サービスを提供するためには、数万個のH100相当のGPUと、17.8TBものHBM4eメモリを搭載した特殊な推論チップを必要とする、前例のない規模のインフラが求められます。

（１）物理的には、31,250～71,429個のGPUで実現可能と試算されます。
（２）現実的には、この規模のインフラを個々の企業が自前で構築・運用することは事実上不可能です。
（３）経済的には、GPUクラウドサービスを利用することが唯一の実行可能な選択肢となります。

この超知能時代において、セクション1で指摘した整数単位でのGPU割り当てに起因するリソースの非効率性は、さらに致命的な問題となります。NVIDIA MIGやAMD MI300Xの分割アーキテクチャを駆使した革新的なスケジューリング戦略の重要性は、ますます高まるでしょう。

超知能AIエージェントのインフラ要件とSREの課題

究極的には、超知能AIエージェントの安定運用こそが、AIを提供する企業の競争力の源泉となります。これを実現するため、SREは以下の課題に直面します。

– 異種GPUスケジューリングと動的リソース割り当ての革新:
NVIDIA H100 Hopper、AMD MI300X、Intel XeHPCといった特性の異なるGPUが混在する環境で、ワークロードを最適に配置する能力が問われます。例えば、H100のFP8精度サポートと第2世代MIGは大規模言語モデルの学習に最適化されている一方、MI300Xの5300GB/sという驚異的なメモリ帯域幅は、推論集約型のワークロードで真価を発揮します。SREは、これらの特性を理解し、ワークロードを動的に最適なハードウェアに割り当てるスケジューラを設計・運用する必要があります。

– AIワークロード（対話 or 推論）の特性に基づいたインテリジェントな割り当て:
AGIエージェントのタスクに応じたオーダーメイドのリソース割り当て戦略が不可欠です。例えば、低レイテンシが最重要となる対話型AIエージェントにはH100を優先的に割り当て、高いスループットが求められるデータ分析・推論エージェントにはMI300Xの広帯域メモリを活用するなど、きめ細やかな制御が求められます。

4. SREエンジニア自身の変化：AI-Enhanced SREへの転換

これまでの議論を踏まえ、最後に最も重要な問い、すなわち「私たちSREエンジニア自身は、この変化の時代にどう適応していくべきか」について考察します。

答えは明確です。伝統的なSREから「AI-Enhanced SRE」への進化が不可欠です。

Google SREの有名な原則に、次のようなものがあります。

「どんなSREであれ、自分の時間の50%以上を『トイル（Toil、骨の折れる単純作業）』に費やすべきではない。もし50%を超えたら、そのトイルを止め、その時間を『食器洗い機（自動化システム）』を構築するために使うべきだ。」

これは、SREが常に進化し、より賢くなることを強制する、非常に重要なルールです。AGI時代において、この原則はさらに先鋭化します。SREが手作業で行う運用業務の上限は50%から10-20%にまで引き下げられ、残りの80-90%はAI自身が担うべきです。

これは、より平易な言葉で言えば、SREがこれまで手作業で行ってきた反復的な「火消し」役の9割近くをAIに委ね、その代わりとなる「知的AIロボット」を構築・管理・監督する「設計者」へと役割を変えなければならない、ということを意味します。

今、私たちが始めるべきこと

この「AI-Enhanced SRE」への転換は、一朝一夕には実現しません。私たちは今から、新しいスキルセットの習得を意識的に始める必要があります。

– AI/ML基盤への深い理解: これまでのインフラ知識に加え、PyTorchやTensorFlowといったフレームワークがどのようにGPUリソースを消費するのか、KubeflowやMLflowといったMLOpsパイプラインがどのように動作するのかを理解することが不可欠です。
– 高度なプログラマビリティ: シェルスクリプトや簡単な自動化ツールにとどまらず、KubernetesのカスタムオペレーターやスケジューラーをGoやPythonで自ら開発できるレベルのプログラミング能力が求められます。
– 分散システム理論の深化: マルチエージェントシステムは、本質的に高度な分散システムです。RaftやPaxosといった合意形成アルゴリズムや、CAP定理といった基本理論への深い理解が、将来のシステムのトラブルシューティングに役立ちます。

データ分析と統計学の素養: AIが生成するメトリクスやアラートが本当に正しいのかを判断し、AIの意思決定を監査するためには、統計的な思考に基づいたデータ分析能力が必須となります。

おわりに

AGI時代は、SREにとってこれまでにない挑戦であると同時に、前例のない機会でもあります。私たちは、単なるインフラの守り手ではなく、AIという新たな知性と協働し、未来のシステムを形作るアーキテクトになるのです。この技術的変革の最前線に立ち、信頼性という普遍的な価値を、新たな次元で実現していくこと。それが、これからのSREに課せられたエキサイティングな使命だと信じています。

さあ、一緒に未来への準備を始めましょう。