Nutanixが、フランスのRyax Technologiesを買収すると、Techzineが23日（現地時間）に報じた。Ryaxのオーケストレーションおよびスケジューリング技術を、次期「Nutanix Kubernetes Platform（NKP）」と「Nutanix Enterprise AI（NAI）」に統合し、企業のGPU活用効率の引き上げを図る。

報道によると、今回の統合により、AIワークロードをコスト面または電力効率の面で有利なハードウェアへ自動配置できるようにする。GPUリソースの最適配分を進めることで、企業のAI運用基盤の効率化を支援する狙いだ。

NKPに組み込まれるRyaxの機能は、利用データの分析に軸足を置く。過去のリソース使用パターンを学習し、ジョブの実行ごとにGPU割り当てを調整する仕組みだ。

実行中にメモリ不足によるエラーが発生した場合には、GPUメモリを追加で割り当てたうえで自動再起動する機能も備える。あわせて、1基のGPUを複数のコンテナで共有する機能や、実行時にのみGPUリソースを確保するサーバレスGPU機能も提供する。

Nutanixによると、Ryaxの社内テストでは、実行ごとのリソース調整を適用した結果、ディープラーニングのジョブを30回実行した場合のノード使用時間が62％減少し、処理完了までの速度は5.7％向上した。

一方、NutanixはNAIに、ワークロード全体を制御するグローバル・メタ・スケジューリング層を実装する計画だ。このレイヤーは、学習、バッチ処理、推論の各ジョブを、性能、コスト、電力効率の目標に応じて振り分け、NVIDIAやAMDの機器、パブリッククラウド、SlurmベースのHPCクラスターに割り当てる。

Techzineによれば、各クラスターにはハードウェアの電力モデルに基づくスコアを付与し、想定されるエネルギー消費が最も少ない環境へワークロードを配置できるという。