GPUワークロード向けのOKEとSlurmの比較: OCIでの適切なデプロイメント・モデルの選択 (2026/08/14)

https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/oke_slurm_gpu_workloads_choose_right_deployment

投稿者：Diego Abelar Morales

 Thiago Pereira | Manager, Cloud Engineering (Noth America & LATAM OCI GPU Infrastructure)

はじめに

GPUワークロードは、現代のAI、機械学習、および高性能コンピューティング環境において中心的な役割を担うようになっています。チームがトレーニング、推論、シミュレーション、および共有GPUプラットフォームを拡張するにつれて、オーケストレーションレイヤーは重要な設計上の決定事項となります。

Oracle Cloud Infrastructureでは、組織はしばしば次の2つのアプローチを検討します。

Oracle Kubernetes Engine (OKE) は、KubernetesネイティブのAIプラットフォームおよびアプリケーション中心のGPUワークロード向けです。

Slurmは 、HPCスタイルのスケジューリング、バッチジョブ、共有キュー、および研究主導型のGPUクラスタのためのソフトウェアです。

なぜこのトピックが重要なのか

GPUインフラストラクチャは高価で、利用頻度が高く、複数のチームで共有されることが多い。適切なオーケストレーションモデルを選択することで、以下の点に影響が生じる。

• GPU利用率とプラットフォームのスケーラビリティ 
• 開発者および研究者の生産性 
• 運用上の複雑性 
• ジョブのスケジュール設定と優先順位付け 
• 既存のクラウドサービスとの統合 
• 実稼働AIワークロードのサポート 

この決定は、コンテナの実行やジョブの投入といったことだけにとどまりません。組織のAIおよびHPC戦略を最も効果的にサポートする運用モデルを選択することなのです。

OKEの概要

Oracle Kubernetes Engineは、OCIが提供するマネージドKubernetesサービスです。KubernetesネイティブのAPIとツールを使用して、コンテナ化されたワークロードのデプロイ、管理、スケーリングを可能にします。

GPUワークロードの場合、OKEは以下のような用途に最適です。

• AIおよびMLプラットフォーム 
• モデルのトレーニングとファインチューニングパイプライン 
• 推論サービス 
• MLOpsワークフロー 
• マルチテナント開発者プラットフォーム 
• GPUアクセラレーションを必要とするクラウドネイティブアプリケーション 

OKEは、Kubernetes、CI/CDパイプライン、可観測性、オートスケーリング、OCIサービス統合などを活用してGPUワークロードを標準化したいチームにとって最適なソリューションです。

Slurmの概要

Slurmは、HPC環境で広く利用されているワークロードマネージャおよびスケジューラです。バッチスケジューリング、共有コンピューティングクラスタ、ジョブキュー、予約、およびリソース割り当てポリシーに対応するように設計されています。

GPUワークロードの場合、Slurmは以下のような用途に最適です。

• 従来のHPCクラスター 
• 研究業務量 
• 大規模な研修業務 
• マルチノードシミュレーション 
• MPIワークロード 
• キューベースのGPU共有 
• スケジューラポリシーが確立されている環境 

Slurmは、ユーザーが主に共有GPUプールにジョブを送信し、アクセス、優先度、および利用率の管理にスケジューリングポリシーを利用する場合に最適なソリューションです。

OKE vs. Slurm 選択ガイド

 OKEとSlurmのGPU導入決定ガイド

OKEとSlurmのGPU導入決定ガイド

OKEは、クラウドネイティブAIプラットフォーム、永続サービス、モデルサービング、Kubernetesベースのワークフローに最適です。

Slurmは、HPCスタイルのバッチスケジューリング、研究用クラスタ、共有キュー、およびスケジューラ主導のGPU割り当てに最適です。

OKEを選ぶべき時

アプリケーション中心型およびクラウドネイティブなワークフローをサポートする必要があるGPUプラットフォームには、OKEを選択してください。

OKEがより良い選択肢となるのは、次のような場合です。

• チームは既にKubernetesを使用している 
• GPUワークロードはコンテナ化されています 
• AIワークロードには、API、サービス、パイプライン、または推論エンドポイントが含まれます。 
• プラットフォームチームはOCIとの統合を必要としている 
• CI/CDとGitOpsは運用モデルの一部です 
• 環境は、長期にわたるサービスと雇用の両方を支えるものでなければならない。 
• 開発者は、GPU を基盤とした環境へのセルフサービスアクセスを必要としている。 
• ワークロードは、Kubernetesネイティブのスケーリングとライフサイクル管理の恩恵を受ける。 

OKEは、AIワークロードが実験段階から本番環境へと移行する際に特に価値があります。

Slurmを選ぶべき時

バッチスケジューリングと共有型研究コンピューティングを中心とした環境であれば、Slurmを選択してください。

Slurmがより良い選択肢となるのは、次のような場合です。

• ユーザーはスケジューラを通じてジョブを送信する 
• ワークロードはキューベースです 
• GPUへのアクセスは、パーティション、優先順位、および予約に依存します。 
• 組織は既にHPCワークフローとジョブスクリプトを保有している。 
• 研究チームには予測可能なバッチ実行が必要です 
• MPI、シミュレーション、大規模なスケジュール済みジョブは一般的です 
• スケジューラポリシーは、アプリケーションライフサイクル管理よりも重要である。

OKEとSlurmは共存できるのか？

多くの組織にとって、OKEとSlurmは必ずしも排他的なものでは ない 。

複合モデルは、さまざまなユーザーグループとワークロードパターンに対応できます。

• 研究、シミュ​​レーション、バッチトレーニングのためのSlurm 
• AIプラットフォーム、推論サービス、パイプライン、および本番アプリケーション向けのOKE 

このアプローチにより、組織は既存のワークフローを維持しながら、OCI上に最新のKubernetesネイティブAIプラットフォームを構築することが可能になります。

アーキテクチャの決定から製品化まで

OracleのGPU関連業務の一環として、Oracle GPUクラウドアーキテクトは、AIプラットフォームチーム、HPCチーム、インフラストラクチャリーダーと連携し、ワークロードパターン、ユーザーペルソナ、スケジューリング要件、データフロー、ネットワーク、ストレージ、セキュリティ、運用成熟度を評価します。これにより、OKEベース、Slurmベース、またはハイブリッドのGPUオペレーティングモデルが顧客にとって最適かどうかを判断できます。Oracleは、 OKEベースのGPUおよびHPC環境にはOCI HPC OKEスタック、 SlurmベースのHPCおよびGPUクラスタにはOCI HPCスタックを使用して、アーキテクチャレビューと概念実証デプロイメントを実施することで、その決定を検証できます。検証では、代表的なワークロード、GPU消費量、サイジング、スケジューリング動作、可観測性、および本番環境への移行パスを評価します。

目標は、顧客が選択したプラットフォームが技術的に正しいだけでなく、それを構築、運用、利用するチームにとって持続可能なものであるという確信を与えることです。

まとめ

OKEとSlurmは、OCI上で異なるGPUオペレーティングモデルをサポートしています。OKEはKubernetesネイティブAIプラットフォーム、本番環境の推論、MLOps、クラウドネイティブアプリケーション向け、SlurmはHPCスタイルのスケジューリング、共有キュー、予約、バッチ指向の研究またはシミュレーションワークロード向けです。どちらを選択するかは、顧客がGPUプラットフォームをどのように運用するかによって異なります。セルフサービスAPI、ノートブック、パイプライン、モデルサービングエンドポイント、CI/CD、GitOpsを優先するか、パーティション、フェアシェアポリシー、予測可能なバッチスケジューリングによって管理される共有GPUプールを優先するかによって決まります。多くの大規模組織では、ハイブリッドモデルが最適です。研究、シミュ​​レーション、バッチトレーニングにはSlurmを、本番環境のAIサービス、MLOpsパイプライン、推論プラットフォーム、アプリケーションチームにはOKEを使用します。Oracleは、KubernetesベースのGPUおよびHPC環境向けのOCI HPC OKEスタックと、SlurmベースのHPCおよびGPUクラスタ向けのOCI HPCスタックを通じて、両方のアプローチの実用的な出発点を提供します。

結局のところ、OKEとSlurmのどちらを選ぶかは、万能な選択肢ではありません。ワークロードの挙動、ユーザーエクスペリエンス、スケジューリングポリシー、運用モデル、そして長期的なプラットフォーム戦略によって左右されるアーキテクチャ上の決定です。OCI、Oracleのリファレンススタック、そしてOracleのGPUアーキテクチャに関する専門知識を活用することで、お客様は現在のワークロードに最適なモデルを選択できるだけでなく、AIおよびHPC環境の成熟に合わせて柔軟に進化させることも可能です。