要旨：計算ノートブックはセッション全体にわたってGPUを占有しますが、GPUが計算を行うのはセルが実行中であり、それ以外の時間はアイドル状態となります。サーバーレスな実行方式では、セル間でGPUを解放できますが、新しいワーカー上で蓄積されたノートブックの状態を再構築するには、各GPUセルごとに大きなコストが伴います。本論文では、対話型ノートブック向けのサーバーレスGPUプラットフォームであるLooseLeafを提案します。LooseLeafは、各セルの状態とインポートクロージャー、すなわちそのセルが必要とする最小限の変数およびパッケージを導出します。5,000件の実際のノートブックに対する分析から、これらのクロージャーは非常に小さく、ユーザーによるセルの編集によっても準備にかかる時間は数秒程度であることが示されました。LooseLeafは、ユーザーがセルを編集している間に、これらのクロージャーを用いてGPUワーカーを準備します。実行後、ワーカーは更新後の状態を数秒以内に保存するため、各セルの実行後にGPUを再利用可能です。LooseLeafは、可視的な遅延なしにGPUセルの95〜98％を起動し、固定セッションと同等の対話性を実現するとともに、最先端のノートブックプラットフォームに比べてGPU時間数を32〜55％削減します。
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