拓海先生、最近部下がHPC（High Performance Computing）にAIを入れようと言ってきて困っています。そもそもユーザーがジョブに必要なメモリを見積もるのが難しいと聞きましたが、本当にそんなに問題なのですか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！端的に言うと、HPCの現場ではユーザーがジョブに必要なメモリを過小あるいは過大に申請してしまい、リソースの無駄や待ち時間の増加を招くのです。今回の論文は、そのメモリ見積りを機械学習で支援するツールを提案しているんですよ。一緒に流れを整理しましょうか。
それはありがたい。まず、技術的に何を学習させるのかを教えてください。メモリ使用量をそのまま予測するのですか。
いい質問です。要点は三つです。第一に、過去のバッチスケジューラのログを材料にして、各ジョブが実際に使ったメモリを目的変数として学習させます。第二に、ジョブの申請情報や実行環境などを特徴量に変換して学習に使います。第三に、学習モデルはコマンドラインで呼べるツールとして提供され、運用負荷を抑えつつユーザーに予測を返す仕組みです。
なるほど。これって要するにメモリの見積りを機械学習で自動化するということ？導入コストと効果は見合うのでしょうか。
その通りです。投資対効果の観点でもポイントは三つあります。第一に、既存のスケジューラログを使うため初期データ収集の負担は小さい。第二に、ツールは軽量でコマンドライン実行が基本なので運用側の負担が少ない。第三に、適切なメモリ予測はノードの無駄を減らし、結果的に待ち時間短縮とスループット向上に繋がるため効果は見込めます。
現場の私としては、ログをそのまま機械学習にかけると現場固有のクセが出てしまわないか心配です。うちの職場は古いジョブが混在しています。
懸念は正当です。ここも三つに分けて対応できます。まず前処理で古いジョブや異常値を取り除く。次に特徴量設計で環境差を明示的に表現する。最後にモデル評価を複数のワークロードで行い、過学習を防ぐ。論文でも複数の実システムのログで評価していますから、現場に合わせた調整が可能です。
ツールを入れた後、現場に浸透させる方法で気をつける点はありますか。現場は新しいものに抵抗する人が多くて。
導入のコツも三点を意識するとよいです。第一に、まずは少人数・非クリティカルなジョブで試して信頼を得る。第二に、ユーザーに透明性を示すため予測値と根拠（特徴量の簡単な説明）を提示する。第三に、運用メトリクスで改善効果を可視化し、定期的にフィードバックループを回すことです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。まとめると、過去ログを使ってメモリ使用量を学習し、軽量なツールで現場に合わせて調整しながら導入していく、ということですね。これをまず小さく試して効果が出れば拡大する、という流れで進めたいと思います。
素晴らしい理解です、田中専務！その通りです。現場の信頼を得つつ段階的に拡大すれば、投資対効果は確実に見えてきますよ。何かあればまたお手伝いしますね。
