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| 講演名 | 2026-03-04 15:15 広域分散計算基盤における分散キャッシュ情報を考慮したジョブスケジューリング方式の検討 ○加納浩輝・柴山直也・佐々木健太郎（トヨタ自動車）  NS2025-266 |
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| 抄録 | （和） | 広域分散計算基盤における AI 学習では，WAN 越しの遠隔データアクセスが GPU のアイドル時間を増大させ，学習時間の主要なボトルネックとなる．この課題に対し，複数拠点に同一データを配置する分散キャッシュは有効な手段である．その効果を最大化するには，既にデータがキャッシュされている拠点において，同一データを利用するジョブが再実行されることが重要である． そこで本論文では，分散キャッシュ情報を考慮したジョブスケジューリング方式を提案する．提案方式の特徴は，各拠点で動的に変化するキャッシュ内容を直接扱うのではなく，「キャッシュ許可拠点」と呼ぶ静的な制約情報を導入する点にある．キャッシュ許可拠点とは，各データセットをキャッシュとして保持可能な拠点の集合であり，データセットの利用状況に基づいて事前に定義される．ジョブスケジューラは，ユーザが指定したデータのキャッシュが許可された拠点にのみ学習ジョブを割り当てる．これにより，同一データセットを利用するジョブが限られた拠点に集約され，拠点間での冗長なキャッシュ配置を抑制する．さらに，事前に定義された静的情報のみをスケジューラが考慮するため，キャッシュとスケジューラを疎結合に保った実装が可能となる． Kubernetes 上に本手法を実装し，IOWN APN により接続された東京—沖縄間の広域分散環境で評価した結果，複数の AI 学習ジョブから成るワークロード全体の実行時間を 15% 削減できることを確認した． |
| （英） | In wide-area distributed infrastructures for AI training, remote data access over wide-area networks increases GPU idle time and becomes a major bottleneck for training performance.Distributed caching, where the same data is placed across multiple sites, is an effective approach to address this issue.To maximize its benefit, jobs that use the same data need to be executed repeatedly at sites where the data is already cached. This paper proposes a job scheduling method that takes distributed cache information into account.The key feature of the proposed method is the introduction of a static constraint, called cache-permitted sites, instead of directly handling dynamically changing cache contents at each site.Cache-permitted sites are defined as the set of sites where each dataset is allowed to be cached, and they are determined in advance based on dataset usage.The scheduler assigns training jobs only to sites where caching of the required datasets is permitted.As a result, jobs using the same datasets are concentrated at a limited number of sites, which suppresses redundant cache placement across sites. Furthermore, by considering only statically defined information, the cache system and the scheduler can be implemented in a loosely coupled manner. We implemented the proposed method on Kubernetes and evaluated it in a wide-area distributed environment between Tokyo and Okinawa connected by IOWN APN.The results show that the proposed method reduces the total execution time of an AI training workload by 15%. |
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| キーワード | （和） | 分散キャッシュ / ジョブスケジューラ / Kubernetes / / / / / |
| （英） | Distributed cache / Job scheduler / Kubernetes / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 385, NS2025-266, pp. 268-273, 2026年3月. | |
| 資料番号 | NS2025-266 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (NS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NS2025-266 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN NS |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 沖縄県市町村自治会館 |
| 開催地（英） | Okinawa-Ken Shichoson Jichi Kaikan |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2026-03-IN-NS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 広域分散計算基盤における分散キャッシュ情報を考慮したジョブスケジューリング方式の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Job Scheduling in Wide-Area Distributed Computing Infrastructures with Awareness of Distributed Cache Information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分散キャッシュ / Distributed cache |
| キーワード(2)（和/英） | ジョブスケジューラ / Job scheduler |
| キーワード(3)（和/英） | Kubernetes / Kubernetes |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加納 浩輝 / Hiroki Kano / カノウ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | トヨタ自動車株式会社 (略称： トヨタ自動車) Toyota Motor Corporation (略称： TMC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柴山 直也 / Naoya Shibayama / シバヤマ ナオヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | トヨタ自動車株式会社 (略称： トヨタ自動車) Toyota Motor Corporation (略称： TMC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐々木 健太郎 / Kentaro Sasaki / ササキ ケンタロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | トヨタ自動車株式会社 (略称： トヨタ自動車) Toyota Motor Corporation (略称： TMC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-04 15:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2025-266 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.385 |
| ページ範囲 | pp.268-273 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-25 (NS) |
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