本記事は、Ollama・GKEのGPU共有・vClusterを組み合わせた費用対効果の高いAI運用について、実務観点で整理します。単なる速報ではなく、過去の発表・製品化の背景と、その後の運用検証から分かった制約・教訓を併記します。
1. 今回の要点と背景
OllamaをGKEで運用し、vClusterでテナント分離、GPU共有で費用対効果を高める構成です。GKEのGPU共有は、MIG（物理GPUの分割）やtime-slicing（時間分割）で、小規模LLM推論を複数テナントで共有します。vClusterは仮想Kubernetesクラスタとして、開発チームや個人開発者の管理領域を分離し、GPU利用をquotaで制御します。
確認できる事実と注意点
- OllamaはローカルLLMの推論サーバーとして、モデル起動・API呼び出しを簡素化します。
- GKE GPU共有は、小規模モデル・低同時接続で有効ですが、MIGはメモリ/演算能力の分割に上限があります。
- vClusterは制御面を分離しますが、実GPUは物理クラスタ共有のため、過負荷・優先順位・権限設計が必要です。
2. 実務へのインパクトと導入メリット
個人開発やClaude Code連携では、モデルを常時1台に固定せず、必要時のみGPUを割り当てられます。過去のGPU共有発表では「大幅削減」が強調されることがありましたが、実際の検証では、モデルサイズ・同時接続数・推論時間・メモリ割当設計で効果が大きく変わります。
実際の運用で分かったこと
- 小規模モデルの断続利用では、1GPUを複数テナントで共有するとアイドル時間を減らせる。
- 大規模モデルや長文推論では、MIG分割がメモリ不足・応答遅延を招く。
