GPUスケジューリング（じーぴーゆーすけじゅーりんぐ）
最終更新：2026/4/27
GPUスケジューリングは、GPUのリソースを複数のタスクに割り当てるプロセスである。
別名・同義語 GPUタスクスケジューリングGPUリソース管理
ポイント
GPUスケジューリングは、深層学習や科学計算などの並列処理において、GPUの性能を最大限に引き出すために不可欠な技術である。適切なスケジューリングにより、処理時間短縮やスループット向上を図ることができる。
GPUスケジューリングとは
GPUスケジューリングは、GPU（Graphics Processing Unit）のリソースを効率的に利用するために、複数のタスク（ジョブ、カーネルなど）をGPUに割り当てるプロセスです。GPUは、多数のコアを持ち、並列処理に特化しているため、複数のタスクを同時に実行することで高い処理能力を発揮します。しかし、GPUリソースは限られているため、どのタスクをいつ実行するかを決定するスケジューリングが重要になります。
GPUスケジューリングの目的
GPUスケジューリングの主な目的は以下の通りです。
- スループットの最大化: GPUが常に稼働し、単位時間あたりに処理するタスクの数を最大化します。
- レイテンシの最小化: 個々のタスクの処理時間を短縮し、応答性を向上させます。
- 公平性の確保: 複数のユーザーやアプリケーションがGPUリソースを公平に利用できるようにします。
- リソースの効率的な利用: GPUのメモリ、コア、帯域幅などのリソースを最大限に活用します。
GPUスケジューリングの種類
GPUスケジューリングには、いくつかの種類があります。
- 静的スケジューリング: タスクの実行順序とリソース割り当てを事前に決定します。実装が容易ですが、タスクの実行時間やリソース要求が変動する場合、効率が低下する可能性があります。
- 動的スケジューリング: タスクの実行状況に応じて、実行順序とリソース割り当てをリアルタイムで調整します。より複雑ですが、タスクの変動に対応でき、効率的な処理が可能です。
- 優先度ベースのスケジューリング: タスクに優先度を割り当て、優先度の高いタスクから実行します。重要なタスクを優先的に処理したい場合に有効です。
- フェアシェアスケジューリング: 各ユーザーやアプリケーションにGPUリソースを公平に割り当てます。複数のユーザーがGPUを共有する場合に有効です。
GPUスケジューリングの課題
GPUスケジューリングには、いくつかの課題があります。