概要
https://blog.cloudflare.com/how-cloudflare-runs-more-ai-models-on-fewer-gpus/
詳細内容
## Cloudflareがより少ないGPUでより多くのAIモデルを実行する方法：技術的詳細
https://blog.cloudflare.com/how-cloudflare-runs-more-ai-models-on-fewer-gpus/
Cloudflareは、GPUを最大限活用するため、メモリオーバーコミットと軽量プロセス分離技術を実装した内部プラットフォーム「Omni」を開発し、単一GPU上で多数のAIモデルを効率的に運用する道を拓いた。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 90/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[GPU最適化, AIモデルデプロイメント, エッジAI, リソース管理, プロセス分離]]
AIモデルの多様化と利用の増加に伴い、CloudflareのWorkers AIでは、利用頻度の低いモデルが貴重なGPUリソースを占有し、非効率性が課題となっていた。この問題を解決するため、CloudflareはエッジノードでAIモデルを管理・実行する内部プラットフォーム「Omni」を開発した。これは、単一のGPUでより多くのAIモデルを効率的に稼働させるための重要な技術革新である。
Omniの中核技術は以下の通りだ。まず、スケジューラという単一の制御プレーンが複数のモデルのプロビジョニング、インスタンス生成、トラフィックルーティングを自動化し、インフラ管理の複雑さを解消する。次に、軽量プロセス分離を実現するために、各モデルをcgroupで制限された独立したPython仮想環境で実行。特にPythonライブラリがシステムの全メモリではなくモデルに割り当てられたメモリを正確に認識させるため、`fuse`を使って`/proc/meminfo`を仮想化し、モデルごとのメモリ制限を厳密に適用しOOMエラーを防ぐ。
最も画期的なのは、GPUメモリのオーバーコミットだ。CloudflareはCUDAスタブライブラリを注入し、メモリ割り当てをUnified Memory Modeに強制することで、物理容量以上のGPUメモリを割り当てることを可能にした。これにより、単一GPUで複数のモデル（例：400%のメモリ割り当てで4台分のGPUを節約）を稼働させ、大幅なリソース節約を実現。モデルが非アクティブな場合はCPUメモリにスワップアウトされるが、小規模モデルではその際のレイテンシは最小限に抑えられる。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって、この技術はWorkers AIの基盤として、AIモデルの可用性向上、推論レイテンシの最小化、運用コスト削減に直接貢献する。インフラの複雑さを意識することなく、より多様で効率的なAI機能をアプリケーションに組み込めるようになり、特にエッジでの低レイテンシAI推論が容易になる点が最大のメリットと言える。