![Amazon.co.jp: 自民党の統一教会汚染 追跡3000日: 鈴木エイト: 本](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/25aed30c7f1954aabaec087f69f73dff7e085e9d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51iI22Wi1CL._SL500_.jpg)
本投稿はPFN2022 夏季国内インターンシップに参加された江平智之さんによる寄稿です。 はじめに PFN2022 夏季国内インターンシップに参加していた江平智之です。現在修士1年で、大学では分散システムやクラウド技術について研究しています。 今回のインターンシップでは、「JP04. Kubernetesにおけるコンテナ実行環境の改善」というテーマでコンテナ起動時間の高速化に取り組みました。 背景 PFNでは機械学習基盤としてKubernetesクラスタを使用しており、リサーチャやエンジニアはKubernetesクラスタ上のPod内で機械学習やシミュレーションなどの計算を行っています。スケジューラによってノードにアサインされた後にPod内にコンテナが起動されますが、ノード上にコンテナイメージのキャッシュがない場合にコンテナ起動が遅いという問題がありました。計算はPFNの研究開発における主要
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