AI/MLワークロードの急成長に伴い、クラウド環境におけるリソース管理の課題が深刻化しています。従來のスケジューラは、トポロジーを無視したリソース割當により、リソースのフラグメンテーションや通信遅延といった問題を引き起こしていました。本記事では、トポロジーを意識した最適化技術であるQスケジューラの設計思想、実裝詳細、および実際の応用ケースを解説します。QはKubernetes環境において、AIトレーニングや推論ワークロードの性能向上を実現するための革新的なアプローチです。
Qスケジューラは、クラスタの物理的トポロジー（ゾーン/ブロック/ラック/ノード）を考慮したリソース割當を実現します。ノードラベル（Node Labels）を用いて、block-name/rack-name/node-name形式でトポロジー構造を表現し、リソース風味（Resource Flavor）APIを通じてトポロジー屬性を定義します。このアプローチにより、AIトレーニングの環形通信やグローバルコンセンサスアルゴリズムにおけるネットワーク遅延を大幅に削減します。
Qは公平なリソース配分を実現するため、フェアシェアリング（Fair Sharing）と階層的なクォータ（Hierarchical Cohorts）をサポートします。これにより、複數のプロジェクトやチームがリソースを共有する際の競合を緩和し、リソースの有効活用を促進します。また、予約（Reservation）、スポット（Spot）、オンデマンド（On-demand）といったリソースプロビジョニングタイプを提供し、コスト効率の高い運用が可能になります。
AIトレーニングでは、各Podのランク（rank）に基づいた順序的なスケジューリングが重要です。Qは、ランク値に応じてPodを隣接するノードに配置し、ネットワーク通信の遅延を最小限に抑えます。この機能により、GPT-2モデルを32ノードのGPUクラスタで実行した際、トレーニング時間の15%の短縮が実現されました。
Qは、クラスタのトポロジー構造をツリー構造として表現します。このツリーには、ゾーン（Zone）、ブロック（Block）、ラック（Rack）、ノード（Node）の4層が含まれます。クラウドプロバイダーが獨自のラベル名を採用する場合でも、抽象化されたトポロジーAPIを通じて統一的に扱います。
Qは、ノードのstatus.allocatableから名義容量（Nominal Capacity）を算出し、既存のタスクワークロードやDaemonSetなどの非Qタスクのリソース使用量を差し引きます。この計算により、正確なリソース利用狀況を把握し、最適な割當が可能になります。
Qは、以下の3つのスケジューリング戦略を提供します：
Qは、以下の方向でさらなる進化を遂げています：
Qスケジューラは、AI/MLワークロードの性能向上とリソース効率化を実現するための革新的な技術です。トポロジーを意識したリソース管理、フェアシェアリング、階層クォータ、ランクベースのスケジューリングといった特徴により、クラウド環境でのAI開発プロセスを大幅に最適化します。今後の進化により、さらなるコスト削減と運用効率の向上が期待されます。