Runとは何ですか？
Run:ai（ラン・エーアイ）は、AI開発のための仮想化プラットフォームです。データサイエンティストやAIエンジニアが複数のモデルを同時に効率よく訓練できるように設計されており、GPUリソースを最大限に活用できます。従来のように「誰かがGPUを使っているから待たされる」といった無駄をなくし、チーム全体の生産性を飛躍的に向上させます。
このプラットフォームは、Kubernetes上に構築されており、クラウドやオンプレミス環境どちらにも対応。企業が抱えるAIプロジェクトの規模が大きくなっても、柔軟かつスケーラブルにリソースを管理・配分できるのが大きな特長です。
Runの特徴は何ですか？
- GPU仮想化: 1つの物理GPUを複数のユーザーで共有可能にし、リソースの無駄を削減
- 優先順位ベースのスケジューリング: 緊急度や重要度に応じてジョブを自動で最適なタイミングで実行
- マルチクラウド対応: AWS、Azure、GCP、オンプレミスなど、異なる環境を統一的に管理
- リアルタイムの可視化ダッシュボード: GPU使用率やジョブ状況を一目で把握可能
- 自動スケーリング: ワークロードに応じて自動でリソースを増減
- セキュアなマルチテナンシー: 複数チームが安全に同じインフラを共有可能
Runの使用例は何ですか？
- 大規模な深層学習モデルを複数チームで並行して訓練したい企業
- クラウドとオンプレミスのハイブリッド環境でAI開発を進めている組織
- GPUコストを抑えつつ、AI実験の回転速度を上げたいスタートアップ
- MLOpsパイプラインを本格導入したいデータサイエンス部門
- 季節的な需要変動に対応するため、柔軟なリソース配分が必要な研究機関
Runの使い方は？
- KubernetesクラスターにRun:ai Operatorをインストール
- チームやプロジェクトごとに「プロジェクト」を作成し、GPUクォータを設定
- データサイエンティストが
runai submitコマンドでジョブを送信 - 優先度や必要なGPU数を指定して、自動スケジューリングを活用
- ダッシュボードでリアルタイムにジョブ進捗とリソース使用状況を確認
- 必要に応じて、クラウドプロバイダーとの連携設定を行い、自動スケーリングを有効化
