1枚のGPUで複数のAIタスクを並列処理：実運用から学んだVRAM割り当ての教訓
先週、私はクライアントに毎日YouTube Shortsを提供することを約束してしまいました。しかし、私たちのレンダリングマシン（Mac Mini M4 Pro、16GB GPU）がそのスケジュールに対応できないことが判明しました。この問題は、試行錯誤を繰り返すことで実際に解決できました。今日は、VRAM管理と単一マシンでのタスクキューイングについてお話しします。
GPUリソースの共有
最初は、すべてのAIタスクが同じマシン上で実行されるため、16GBのVRAMで十分だと考えていました。しかし、分析を進めるにつれて、状況は単純ではないことがわかりました。私たちのバックグラウンドプロセス（金市場の監視とMetaTrader 5でのフォレックス取引）は7.5GBものリソースを消費しており、他のタスクに使えるVRAMはわずか4.45GBしか残っていませんでした。
この制約から、限られたGPUリソースでもチームのワークフローをスムーズに保つための効率的なキュー管理システムを開発する必要が生じました。
モデル読み込みの問題
私が直面した問題の一つは、画像生成のためのモデル読み込みに必要な時間でした。適切なキュー管理が導入される前には、タスクのたびにモデルを再読み込みする必要があり、コールドスタートでのモデル読み込みに398秒（ほぼ7分）もかかっていました。
毎日更新が必要なYouTube Shortsにとって、この時間は許容できるものではありませんでした。VRAMを増やさずにこの時間を短縮する方法を見つける必要がありました。
機能するFIFOキュー
いくつかの方法を試した結果、FIFO（先入れ先出し）キューが最善であることがわかりました。タスクは到着順に並べられ、その順序で処理されます。FLUXのレンダリングは画像ごとに33〜36秒かかりますが、このキューイングによりモデル読み込み時間が大幅に削減されました。なぜなら、モデルは一度だけ読み込まれ、連続して処理されるからです。
プロセスのチューニング
プロセスのチューニングが最も重要でした。タスクをカテゴリー分けし、優先度が高く緊急度の高いタスクに優先的にリソースを割り当てるようにしました。バックグラウンドプロセスは、ユーザーアクティビティが少ない時間帯に実行されるように設定し、他のタスクへの影響を最小限に抑えました。
さらに、アイドル時は省電力モードでモデルを動作させ、レンダリングが必要な時だけフルパフォーマンスに切り替えるように調整しました。これにより、マシンの電力消費と発熱が軽減されました。
結果
システムを改善した後、約束したスケジュール通りにYouTube Shortsを提供できるようになりました。画像ごとの平均レンダリング時間は33〜36秒で、モデル読み込みは1日の開始時に一度だけ行われます。以前の各タスクでの再読み込みと比較して、効率が大幅に向上しました。
最も重要なのは、マシンの制約と利用可能なリソースを理解し、それらの環境に適応するようにプロセスを調整することです。マシンを限界まで押し詰めるのではなく、現実的な範囲内で最適化することが鍵です。
教訓と次のステップ
この経験から学んだ教訓は、リソース管理はハードウェアの問題だけでなく、効率的なプロセスとキュー管理の問題でもあるということです。将来的には、追加のGPUや高VRAMを必要とするタスク向けのクラウドサービスの利用を検討するかもしれません。しかし現時点では、FIFOキューイングとプロセスチューニングにより、効率的に作業を行うことができています。
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