Amazon EKS Auto Mode および Karpenter で EFA と配置グループをサポート

Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) の EKS Auto Mode およびオープンソースの Karpenter において、Amazon EC2 配置グループ (Placement Groups) と Elastic Fabric Adapter (EFA) のネットワークデバイス設定がサポートされました。これにより、分散トレーニングや推論などの高パフォーマンスなワークロードを、ノードプール設定から直接的に最適化できるようになります。

概要

分散学習や大規模な推論ワークロードを EKS 上で動かす際、これまでも EFA や配置グループの利用は可能でしたが、Auto Mode や Karpenter による自動的なノードプロビジョニングも併用したいという要望が多くありました。今回のアップデートで、物理的な配置戦略（クラスター/分散/パーティション）と高速ネットワークインターフェース（EFA）を宣言的に定義できるようになり、運用負荷が大幅に軽減されます。

日本国内の利用状況

リサーチ結果に基づき、東京リージョン (ap-northeast-1) および大阪リージョン (ap-northeast-3) の両方で利用可能です。国内の AI/ML ワークロードを低レイテンシーで動かす環境を構築する際、即座に導入検討が可能です。

実務上のアドバイス

• IPアドレスの節約: 「EFA専用 (EFA-only)」インターフェースを選択することで、VPC 内の IP アドレスを消費せずにフル帯域幅を確保できます。IP アドレス枯渇が懸念される大規模クラスターでは非常に有効なオプションです。
• 配置戦略の使い分け:
  • クラスター: GPU インスタンス間の通信量が多い分散学習に最適です。
  • 分散/パーティション: 故障ドメインを分離し、可用性をを重視する本番環境の推論サービスに推奨されます。

次のアクション

まずは、利用しているインスタンスタイプが EFA 対応であるかを確認し、Karpenter の NodeClass 設定で spec.networkInterfaces を試行することをお勧めします。

参考リソース

• EKS Auto Mode ユーザーガイド: https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/create-node-class.html#static-network-interfaces
• Karpenter ドキュメント: https://karpenter.sh/docs/concepts/nodeclasses/#specnetworkinterfaces