超高効率AI計算基盤向けKubernetesスケジューラとkube-scheduler-evaluatorの検討

このように、kube-scheduler-evaluatorを用いることで、大規模なシナリオを用いたスケジューラの柔軟で容易かつ迅速な評価が可能となります。kube-scheduler-evaluatorはOSSとして公開されており、単なる評価ツールとしてだけでなく、CIで実行されるなど、スケジューラ開発プロセスに組み込まれる存在となることを目指しています。 まとめ インターン期間中には、中間発表や最終発表として社内で成果を発表する機会があり、社員の方々から多くのフィードバックをいただきました。また、データセンター見学や経営陣との交流会、シャッフルランチなど、他のイベントもあり、インターン生や社員の方々との交流を深めることができました。会社全体やチームの雰囲気は非常に和やかで、メンターをはじめとする社員の方々は皆、とても気さくに接してくださいました。 インターンを通して、Kubernetesスケジューラや機械学習基盤について多くを学ぶことができました。また、技術的な側面を超えて、PFNが取り組んでいる様々な事業についての理解を深めることができました。 最後に、メンターの石原さん、サブメンターの藪内さん、同じチームの皆さん、EMの小松さんをはじめ、多くの方々に深く感謝いたします。このような貴重な機会をいただき、ありがとうございました。 謝辞 本成果は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業（JPNP20017）」の委託業務の一環として得られたものです。 * 本文および画像中に記載されている会社名、製品名、ロゴ等は、一般に各社の登録商標または商標です。 Posted 「超高効率AI計算基盤に向けたKubernetesスケジューラとkube-scheduler-evaluatorの検討」は、Preferred Networks Tech Blogに最初に掲載されました。

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