• Practical Tips for Preventing GPU Fragmentation for Volcano Scheduler NVIDIA Technical Blog

NVIDIAがKubernetesクラスタにおけるGPUの利用効率向上に取り組んだ事例を紹介。Volcano Schedulerで発生していたGPUのフラグメンテーション問題に対し、bin-packingアルゴリズムを導入し、GPUの使用率を約90%まで改善。 課題は、gang schedulingによるリソースの同時要求と、ランダムな配置によるGPUの分散。解決策として、GPU、CPU、メモリの優先順位付け、bin-packingによる最適配置、gang schedulingとの連携を実施。これにより、リソースの可用性向上、GPU使用率の向上、コスト効率の改善を実現。

引用元: https://developer.nvidia.com/blog/practical-tips-for-preventing-gpu-fragmentation-for-volcano-scheduler/

• AIが生成する物語をかき乱して改善する「アーキトロープ」という手法について

AIが物語を生成する際、既存のデータ学習により、ありきたりで説教臭い内容になりがちです。 「アーキトロープ」は、物語の構造や展開に影響を与える語をランダムに選び、指示に追加することで、この問題を軽減する手法です。 LLM（大規模言語モデル）は、与えられた語を結びつけ、意外な展開を生み出す特性があります。 この手法は、物語のテーマやモチーフを再利用しやすい語としてまとめることで、LLMがより多様な物語を生成する手助けをします。 重要なのは、語の選定、ランダムな選択、そして物語への影響です。 この手法は、物語の構造を豊かにし、AIによる創作の可能性を広げます。

引用元: https://note.com/kogu_dev/n/nfe519a873fcc

• AIコーディングエージェント勉強会

タイトル: AIコーディングエージェント勉強会

要約： 2025年3月25日のAIコーディングエージェント勉強会資料です。AIコーディングエージェントとは、AIがコードの自動生成、補完、デバッグなどを支援するツール。 Cline, Roo Code, GitHub Copilot Agent, Amazon Q Developer 等があります。 ClineとRoo Codeは無償で入手可能、GitHub Copilotは有償。 ClineがSNSでの言及が多く、情報も豊富です。 今後は、自然言語でAIに指示し、AIが生成したコードを検証・最適化する役割が重要になります。指示を具体的に記述し、最初は小さく作って継ぎ足していくのが良いでしょう。 .clinerulesに設計標準やコーディング規約を記述します。Amazon Q Developer CLI AgentはAWS環境の運用やドキュメンティングの自動化に利用できます。 プログラマの仕事はAIによって変わりますが、AIツールを使いこなせるエンジニアの需要は高まります。

引用元: https://speakerdeck.com/nasuvitz/aikodeinguezientomian-qiang-hui

• この前買ったスティックのりのUIがあまりにもクソだったのでこうなった「セブンのコーヒーマシン現象だ」「割と自分はわかりやすいと思うけどな」

話題のスティックのり(GLOO)は、四角い形状で角まで塗りやすい反面、フタの開け方や上下が分かりにくいという声が多いようです。特に、回す部分とフタを間違えやすいという意見が多数。見た目の紛らわしさから、直感的な操作が難しい点が課題です。「セブンのコーヒーマシンみたい」という意見も。改善案として、へこみをつけるなど、触覚的な区別を付けるアイデアが出ています。

引用元: https://togetter.com/li/2532371

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