ベラジョンライブk8 カジノGPUを動的に割り当てて機械学習における利用の無駄を減らす、Run:aiが日本で本格事業展開仮想通貨カジノパチンコパチンコシンフォギア 2 評価

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最新機種スロット　機械学習におけるGPUの利用を自動化・効率化できる仕組みを提供する、Run:ai（「ラン・エーアイ」と読む）というイスラエルの企業が日本で事業の本格展開を始めた。GPUリソースをプーリングし、動的な割り当てが行えるもので、貴重なGPU資源を企業内の複数チーム間で効率的に共有できるようになるという。

　Run:aiの「Run:ai Atlas Platform」（以下、Atlas）では、KubernetesにおけるNVIDIA GPUリソースのスケジューリングが行える。既に動かしているKubernetesディストリビューションにプラグインして、GPUのスケジューリングを担うことになる。Kubernetesをまだ使っていない組織は、Atlasとまとめてインストールすることもできる。ユーザーは、Jupyter Notebookなどの統合開発環境（IDE）から、インフラを意識することなく使える。

Run:aiの位置付け

　「機械学習は、コンテナ基盤で行うのが当たり前になってきた。だが、KubernetesではGPUを静的に割り当てることしかできず、利用効率が下がる。また、データサイエンスチームは、Kuberneresを直接操作したくないし、IT管理者にGPUのプロビジョニングを依頼したくもない。一方、IT管理者には、GPUの利用状況や利用率を知ることのできるツールがない」

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