NVIDIA CUDA 13.4によるKubernetesでのメモリ強制型GPU共有
NVIDIA CUDA 13.4とKubernetesによるGPUメモリ強制共有のアーキテクチャ
NVIDIA CUDA 13.4のリリースにより、Kubernetes環境におけるGPU共有の仕組みは大きなパラダイムシフトを迎えた。従来のGPU共有手法では、MIG（Multi-Instance GPU）によるハードウェア分割、メモリ制限のない単なるタイムスライシング、あるいはMPS（Multi-Process Service）によるアドレス空間の分離とコンピュート共有（sm-sharing）が主流であった。しかし、タイムスライシングではメモリオーバフローによるOOM（Out of Memory）クラッシュやメモリの奪い合いを防ぐことができず、MIGは動的なバースト（容量の動的拡張）や柔軟な分割に制約があった。
CUDA 13.4では、アプリケーションに対して透過的に機能する**厳格なメモリ境界の強制機能（Memory Boundary Enforcement）**が導入された。これにより、各ワークロードは要求した正確なメモリ量（Guaranteed Minimum）を確保できるだけでなく、空きリソースに応じてバースト可能な最大値（Maximum Limit）を設定することが可能となった。プロセスが割り当てられたメモリ上限を超過してアロケーションを試みた場合、従来の小型GPU上と同様に即座にエラーとなり、他のコンテナのメモリ空間を侵害することが完全に防止される。
GPU Fractioning OperatorとKAI Schedulerによるオーケストレーション
CUDA層でのメモリ強制機能が提供された一方で、Kubernetesクラスターがこれを大規模に活用するためには、各ノード上でのデーモン管理、コンテナ起動前のメモリ制限・コンピュートモードの適用、そしてGPU全体ではなく「フラクション（分割単位）」ごとのメトリクス計測を担う仕組みが必要となる。この課題を解決するのが、オープンソースのGPU Fractioning Operatorである。
GPU Fractioning Operatorは、NVIDIA GPU Operatorと並行して各ノード上で動作し、以下の主要な責務を果たす：
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全てのGPUノード上でのMPSデーモンのセットアップと監視
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PodコンテナのYAMLアノテーションに記述されたメモリ制限およびコンピュートモードの適用
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分割されたフラクションごとのきめ細やかなメモリ・演算使用量の計測
これと連携するのが、GPU共有モード「NvFractions」を実装したKAI Scheduler（v0.18.0以降）である。KAI Schedulerは、ワークロードを配置する最適なGPUを選択し、以下のようなPodアノテーションを生成・書き込む。GPU Fractioning Operatorはこれらのアノテーションを読み取り、ノード側のハードウェアおよびドライバ設定を構成する。
nvidia.com/container.<name>.gpu-memory.request/gpu-fraction: 確保すべき保証メモリ量（または割合）nvidia.com/container.<name>.gpu-memory.limit: 負荷に応じて拡張可能な上限メモリ量nvidia.com/container.<name>.gpu-compute.mode: タイムスライシング（デフォルト、独立したエラー ドメイン）またはsm-sharing（並列実行、単一エラー ドメイン）の選択gpu-fraction-num-devices: 跨いで利用するGPUデバイス数
この仕組みにより、開発者はYAMLマニフェスト内で絶対的なメモリサイズ（例: 40Giから60Giへのバースト）や演算モードを明示的に指定でき、インフラ管理者はGPUの遊休容量を極限まで削減しつつ、マルチテナント環境での安定稼働を実現できる。
開発者・エンジニア視点での考察
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メモリ超過時の挙動の予測可能性向上: 従来のソフトな共有方式では、ネイバープロセスのメモリリークが自プロセスの巻き添えOOMを引き起こすリスクがあった。CUDA 13.4のハードウェア・ドライバ協調型メモリエンフォースメントにより、コンテナ単位で厳格なメモリウォールが築かれるため、バッチ処理や推論サービングのSLA（サービス品質保証）を安全に担保できる。
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静的リクエストと動的バースト（Burstable）の柔軟な両立: 推論サーバーなどにおいて、平常時は最小保証メモリ（Request）で省リソース化しつつ、トラフィック急増時には空きメモリ領域へ動的にバースト（Limit）させられる仕様は、GPUクラスタの平均利用効率（Utilization）を劇的に向上させる実用的なアプローチである。
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エラー ドメインのトレードオフを意識したモード選択:
time-slicing（デフォルト）はコンテナごとに独立したエラー隔離（Error Isolation）を維持する一方、sm-sharingは全ストリーミングマルチプロセッサ（SM）を常時並列稼働させてスループットを最大化する代わりに単一エラー ドメインを共有する。ワークロードの信頼性要件に応じてこのコンピュートモードをYAMLで自在に切り替えられる点は、プラットフォームエンジニアにとって非常に強力な武器となる。
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