Beschleunigtes Training durch verteiltes Rechnen
Im Kern ist SageMaker HyperPod darauf ausgelegt, das Training von Machine-Learning-Modellen drastisch zu beschleunigen. Dies wird erreicht, indem Rechenlasten auf intelligente Weise über ein riesiges Netzwerk leistungsstarker Prozessoren verteilt und parallelisiert werden. Zu diesen Prozessoren können AWS-eigene Trainium-Chips gehören, die speziell für maschinelles Lernen entwickelt wurden, oder Hochleistungs-GPUs. Dieser verteilte Ansatz verkürzt die Trainingszeiten erheblich und ermöglicht es Unternehmen, schneller zu iterieren und ihre KI-Innovationen schneller auf den Markt zu bringen.
Aber HyperPod ist mehr als nur rohe Geschwindigkeit. Es beinhaltet eine intelligente Schicht von Ausfallsicherheit. Das System überwacht ständig die zugrunde liegende Infrastruktur und achtet wachsam auf Anzeichen von Problemen. Wenn ein Problem erkannt wird, leitet HyperPod automatisch Reparaturverfahren ein. Entscheidend ist, dass Ihre Arbeit während dieses Reparaturprozesses automatisch gespeichert wird, um eine nahtlose Wiederaufnahme des Trainings zu gewährleisten, sobald das Problem behoben ist. Diese integrierte Fehlertoleranz minimiert Ausfallzeiten und schützt wertvollen Trainingsfortschritt. Es überrascht nicht, dass eine signifikante Mehrheit der SageMaker KI-Kunden HyperPod für ihre anspruchsvollsten Trainings-Workloads einsetzt.
Entwickelt für die Anforderungen moderner KI
Moderne KI-Workloads zeichnen sich durch ihre Komplexität und ihren Umfang aus. SageMaker HyperPod wurde speziell entwickelt, um diese Herausforderungen direkt zu meistern. Es bietet eine persistente und hochoptimierte Cluster-Umgebung, die speziell auf verteiltes Training zugeschnitten ist. Dies bedeutet, dass die Infrastruktur immer verfügbar und bereit ist, die intensiven Berechnungen zu bewältigen, die für das Training großer, komplexer Modelle erforderlich sind. Dies bietet nicht nur eine Lösung für das Training im Cloud-Maßstab, sondern auch ein attraktives Preis-Leistungs-Verhältnis, wodurch die Entwicklung fortschrittlicher KI zugänglicher wird.
Über das Training hinaus beschleunigt HyperPod auch die Inferenz, den Prozess der Verwendung eines trainierten Modells, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Dies ist entscheidend für die Bereitstellung von KI-gestützten Anwendungen, die in Echtzeit auf Benutzeranfragen oder sich ändernde Bedingungen reagieren können. Durch die Optimierung von Training und Inferenz bietet HyperPod eine Komplettlösung für den gesamten KI-Lebenszyklus.
Auswirkungen in der realen Welt: Von Startups bis zu Großunternehmen
Die Auswirkungen von SageMaker HyperPod sind in der gesamten KI-Landschaft offensichtlich. Führende Startups wie Writer, Luma AI und Perplexity nutzen HyperPod, um ihre Modellentwicklungszyklen zu beschleunigen. Diese agilen Unternehmen nutzen HyperPod, um die Grenzen des Möglichen mit KI zu verschieben und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die ihre jeweiligen Branchen verändern.
Aber nicht nur Startups profitieren davon. Auch große Unternehmen wie Thomson Reuters und Salesforce nutzen die Leistungsfähigkeit von HyperPod. Diese großen Organisationen nutzen HyperPod, um komplexe KI-Herausforderungen in großem Maßstab zu bewältigen und Innovation und Effizienz in ihren gesamten Abläufen voranzutreiben.
Sogar Amazon selbst hat SageMaker HyperPod verwendet, um seine neuen Amazon Nova-Modelle zu trainieren. Diese interne Einführung demonstriert die Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit der Plattform. Durch die Verwendung von HyperPod konnte Amazon die Trainingskosten erheblich senken, die Infrastrukturleistung verbessern und Monate an manuellem Aufwand einsparen, der sonst für die Cluster-Einrichtung und das End-to-End-Prozessmanagement aufgewendet worden wäre.
Kontinuierliche Innovation: Entwicklung mit der KI-Landschaft
SageMaker HyperPod ist kein statisches Produkt; es ist eine sich ständig weiterentwickelnde Plattform. AWS führt kontinuierlich neue Innovationen ein, die es Kunden noch einfacher, schneller und kostengünstiger machen, KI-Modelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Dieses Engagement für kontinuierliche Verbesserung stellt sicher, dass HyperPod an der Spitze der KI-Infrastrukturtechnologie bleibt.
Tiefe Infrastrukturkontrolle und Flexibilität
SageMaker HyperPod bietet persistente Cluster mit einem bemerkenswerten Maß an Infrastrukturkontrolle. Entwickler können sich sicher über SSH mit Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)-Instanzen verbinden. Dies ermöglicht den direkten Zugriff auf die zugrunde liegende Infrastruktur und ermöglicht fortschrittliches Modelltraining, Infrastrukturmanagement und Debugging. Dieses Maß an Kontrolle ist unerlässlich für Forscher und Ingenieure, die ihre Modelle feinabstimmen und ihre Trainingsprozesse optimieren müssen.
Um die Verfügbarkeit zu maximieren, unterhält HyperPod einen Pool dedizierter und zusätzlicher Instanzen. Dies geschieht ohne zusätzliche Kosten für den Benutzer. Die zusätzlichen Instanzen werden in Bereitschaft gehalten und können im Falle eines Knotenausfalls eingesetzt werden. Dies minimiert Ausfallzeiten bei kritischen Knotenersetzungen und stellt sicher, dass das Training ununterbrochen fortgesetzt werden kann.
Benutzer haben die Flexibilität, ihre bevorzugten Orchestrierungstools zu wählen. Sie können vertraute Tools wie Slurm oder Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) zusammen mit den auf diesen Tools aufbauenden Bibliotheken verwenden. Dies ermöglicht eine flexible Jobplanung und Compute-Freigabe, sodass Benutzer ihre Infrastruktur an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen können.
Die Integration von SageMaker HyperPod-Clustern mit Slurm ermöglicht auch die Verwendung von NVIDIA’s Enroot und Pyxis. Diese Tools bieten eine effiziente Container-Planung in performanten, nicht-privilegierten Sandboxes. Dies erhöht die Sicherheit und Isolation und verbessert gleichzeitig die Ressourcenauslastung.
Das zugrunde liegende Betriebssystem und der Software-Stack basieren auf dem Deep Learning AMI. Dieses AMI ist vorkonfiguriert mit NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN und den neuesten Versionen von PyTorch und TensorFlow. Dies macht eine manuelle Einrichtung und Konfiguration überflüssig und spart Benutzern wertvolle Zeit und Mühe.
SageMaker HyperPod ist auch in die verteilten Amazon SageMaker KI-Trainingsbibliotheken integriert. Diese Bibliotheken sind für die AWS-Infrastruktur optimiert und ermöglichen eine automatische Verteilung der Arbeitslast auf Tausende von Beschleunigern. Dies ermöglicht ein effizientes paralleles Training und reduziert die Trainingszeiten für große Modelle drastisch.
Integrierte ML-Tools für verbesserte Leistung
SageMaker HyperPod geht über die Bereitstellung reiner Infrastruktur hinaus; es enthält auch integrierte ML-Tools zur Verbesserung der Modellleistung. Beispielsweise hilft Amazon SageMaker mit TensorBoard, die Modellarchitektur zu visualisieren und Konvergenzprobleme zu beheben. Dies ermöglicht es Forschern und Ingenieuren, ein tieferes Verständnis ihrer Modelle zu erlangen und potenzielle Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
Die Integration mit Observability-Tools wie Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus und Amazon Managed Grafana bietet tiefere Einblicke in die Clusterleistung, den Zustand und die Auslastung. Dies rationalisiert die Entwicklungszeit durch Echtzeitüberwachung und -warnung, sodass Benutzer Probleme, die auftreten können, schnell identifizieren und beheben können.
Anpassung und Anpassungsfähigkeit: Maßschneiderung für spezifische Bedürfnisse
SageMaker HyperPod ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte Bibliotheken und Frameworks zu implementieren. Dies ermöglicht es, den Dienst auf spezifische KI-Projektanforderungen zuzuschneiden. Dieses Maß an Personalisierung ist in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft unerlässlich, in der Innovation oft das Experimentieren mit modernsten Techniken und Technologien erfordert. Die Anpassungsfähigkeit von SageMaker HyperPod bedeutet, dass Unternehmen nicht durch Infrastrukturbeschränkungen eingeschränkt sind, was Kreativität und technologischen Fortschritt fördert.
Aufgabenverwaltung und Ressourcenoptimierung
Eine der größten Herausforderungen bei der KI-Entwicklung ist die effiziente Verwaltung von Rechenressourcen. SageMaker HyperPod begegnet diesen Herausforderungen mit seinen Task-Governance-Funktionen. Diese Funktionen ermöglichen es Benutzern, die Beschleunigerauslastung für Modelltraining, Feinabstimmung und Inferenz zu maximieren.
Mit nur wenigen Klicks können Benutzer Aufgabenprioritäten definieren und Grenzwerte für die Nutzung von Rechenressourcen für Teams festlegen. Nach der Konfiguration verwaltet SageMaker HyperPod automatisch die Aufgabenwarteschlange und stellt sicher, dass die wichtigsten Arbeiten die erforderlichen Ressourcen erhalten. Diese Reduzierung des Betriebsaufwands ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Personalressourcen für innovativere und strategischere Initiativen umzuverteilen. Dies kann die Kosten für die Modellentwicklung um bis zu 40 % senken.
Wenn beispielsweise eine Inferenzaufgabe, die einen kundenorientierten Dienst unterstützt, dringend Rechenkapazität benötigt, aber alle Ressourcen derzeit ausgelastet sind, kann SageMaker HyperPod nicht ausgelastete oder nicht dringende Ressourcen neu zuweisen, um die kritische Aufgabe zu priorisieren. Nicht dringende Aufgaben werden automatisch angehalten, Prüfpunkte werden gespeichert, um den Fortschritt zu erhalten, und diese Aufgaben werden nahtlos fortgesetzt, wenn Ressourcen verfügbar werden. Dies stellt sicher, dass Benutzer ihre Recheninvestitionen maximieren, ohne laufende Arbeiten zu beeinträchtigen.
Dies ermöglicht es Unternehmen, neue generative KI-Innovationen schneller auf den Markt zu bringen.
Intelligentes Ressourcenmanagement: Ein Paradigmenwechsel
SageMaker HyperPod stellt einen Paradigmenwechsel in der KI-Infrastruktur dar. Es geht über die traditionelle Betonung der reinen Rechenleistung hinaus und konzentriert sich auf intelligentes und adaptives Ressourcenmanagement. Durch die Priorisierung einer optimierten Ressourcenzuweisung minimiert SageMaker HyperPod Verschwendung, maximiert die Effizienz und beschleunigt Innovationen – und das alles bei gleichzeitiger Kostensenkung. Dies macht die KI-Entwicklung für Unternehmen jeder Größe zugänglicher und skalierbarer.
Kuratierte Modelltrainingsrezepte
SageMaker HyperPod bietet jetzt über 30 kuratierteModelltrainingsrezepte für einige der heute beliebtesten Modelle, darunter DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral und Mixtral. Diese Rezepte ermöglichen Benutzern einen schnellen Einstieg, indem sie wichtige Schritte wie das Laden von Trainingsdatensätzen, die Anwendung verteilter Trainingstechniken und die Konfiguration von Systemen für Checkpointing und Wiederherstellung nach Infrastrukturausfällen automatisieren. Dies ermöglicht Benutzern aller Kenntnisstufen von Anfang an ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis für das Modelltraining auf AWS-Infrastruktur zu erzielen und Wochen manueller Evaluierung und Tests zu eliminieren.
Mit einer einfachen einzeiligen Änderung können Benutzer nahtlos zwischen GPU- oder AWS Trainium-basierten Instanzen wechseln, um das Preis-Leistungs-Verhältnis weiter zu optimieren.
Diese Rezepte ermöglichen es Forschern, ein schnelles Prototyping durchzuführen, wenn sie Foundation Models anpassen.
Integration mit Amazon EKS
Durch die Ausführung von SageMaker HyperPod auf Amazon EKS können Unternehmen die erweiterten Planungs- und Orchestrierungsfunktionen von Kubernetes nutzen, um Rechenressourcen für AI/ML-Workloads dynamisch bereitzustellen und zu verwalten. Dies bietet eine optimale Ressourcenauslastung und Skalierbarkeit.
Diese Integration verbessert auch die Fehlertoleranz und Hochverfügbarkeit. Mit Selbstheilungsfunktionen ersetzt HyperPod automatisch ausgefallene Knoten und sorgt so für die Kontinuität der Arbeitslast. Die automatisierte GPU-Zustandsüberwachung und der nahtlose Knotenersatz sorgen für eine zuverlässige Ausführung von AI/ML-Workloads mit minimalen Ausfallzeiten, selbst bei Hardwareausfällen.
Darüber hinaus ermöglicht die Ausführung von SageMaker HyperPod auf Amazon EKS eine effiziente Ressourcenisolierung und -freigabe mithilfe von Kubernetes-Namespaces und Ressourcenkontingenten. Unternehmen können verschiedene AI/ML-Workloads oder Teams isolieren und gleichzeitig die Ressourcenauslastung im gesamten Cluster maximieren.
Flexible Trainingspläne
AWS führt flexible Trainingspläne für SageMaker HyperPod ein.
Mit nur wenigen Klicks können Benutzer ihr gewünschtes Abschlussdatum und die maximale Menge an benötigten Rechenressourcen angeben. SageMaker HyperPod hilft dann, Kapazitäten zu beschaffen und Cluster einzurichten, wodurch Teams Wochen an Vorbereitungszeit sparen. Dies beseitigt einen Großteil der Unsicherheit, die Kunden beim Erwerb großer Rechencluster für Modellentwicklungsaufgaben begegnen.
SageMaker HyperPod-Trainingspläne sind jetzt in mehreren AWS-Regionen verfügbar und unterstützen eine Vielzahl von Instanztypen.
Blick nach vorn: Die Zukunft von SageMaker HyperPod
Die Entwicklung von SageMaker HyperPod ist untrennbar mit den Fortschritten in der KI selbst verbunden. Mehrere Schlüsselbereiche prägen die Zukunft dieser Plattform:
KI-Beschleuniger der nächsten Generation: Ein Schwerpunktbereich ist die Integration von KI-Beschleunigern der nächsten Generation, wie die erwartete Veröffentlichung von AWS Trainium2. Diese fortschrittlichen Beschleuniger versprechen eine beispiellose Rechenleistung und bieten ein deutlich besseres Preis-Leistungs-Verhältnis als die aktuelle Generation von GPU-basierten EC2-Instanzen. Dies wird für Echtzeitanwendungen und die gleichzeitige Verarbeitung riesiger Datenmengen von entscheidender Bedeutung sein. Die nahtlose Beschleunigerintegration mit SageMaker HyperPod ermöglicht es Unternehmen, modernste Hardware-Fortschritte zu nutzen und KI-Initiativen voranzutreiben.
Skalierbare Inferenzlösungen: Ein weiterer entscheidender Aspekt ist, dass SageMaker HyperPod durch seine Integration mit Amazon EKS skalierbare Inferenzlösungen ermöglicht. Da die Anforderungen an Echtzeit-Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung steigen, bewältigt die SageMaker HyperPod-Architektur diese Anforderungen effizient. Diese Fähigkeit ist in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und autonomen Systemen unerlässlich, in denen zeitnahe, genaue KI-Inferenzen entscheidend sind. Das Angebot skalierbarer Inferenz ermöglicht die Bereitstellung von Hochleistungs-KI-Modellen unter variierenden Arbeitslasten und verbessert so die betriebliche Effektivität.
Integrierte Trainings- und Inferenzinfrastrukturen: Darüber hinaus stellt die Integration von Trainings- und Inferenzinfrastrukturen einen bedeutenden Fortschritt dar, der den KI-Lebenszyklus von der Entwicklung bis zur Bereitstellung rationalisiert und eine optimale Ressourcenauslastung während des gesamten Prozesses bietet. Die Überbrückung dieser Lücke ermöglicht einen kohärenten, effizienten Workflow und reduziert die Übergangskomplexität von der Entwicklung zu realen Anwendungen. Diese ganzheitliche Integration unterstützt kontinuierliches Lernen und Anpassung, was für selbstlernende KI-Modelle der nächsten Generation von entscheidender Bedeutung ist.
Community-Engagement und Open-Source-Technologien: SageMaker HyperPod verwendet etablierte Open-Source-Technologien, darunter die MLflow-Integration über SageMaker, die Container-Orchestrierung über Amazon EKS und die Slurm-Workload-Verwaltung, und bietet Benutzern vertraute und bewährte Tools für ihre ML-Workflows. Durch die Einbindung der globalen KI-Community und die Förderung des Wissensaustauschs entwickelt sich SageMaker HyperPod kontinuierlich weiter und integriert die neuesten Forschungsfortschritte. Dieser kollaborative Ansatz trägt dazu bei, dass SageMaker HyperPod an der Spitze der KI-Technologie bleibt.
SageMaker HyperPod bietet eine Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, das volle Potenzial von KI-Technologien auszuschöpfen. Mit seinem intelligenten Ressourcenmanagement, seiner Vielseitigkeit, Skalierbarkeit und seinem Design ermöglicht SageMaker HyperPod Unternehmen, Innovationen zu beschleunigen, Betriebskosten zu senken und in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft die Nase vorn zu haben.
SageMaker HyperPod bietet eine robuste und flexible Grundlage für Unternehmen, um die Grenzen des Möglichen in der KI zu verschieben.
Da KI weiterhin Branchen umgestaltet und neu definiert, was möglich ist, steht SageMaker HyperPod an vorderster Front und ermöglicht es Unternehmen, die Komplexität von KI-Workloads mit Agilität, Effizienz und Innovation zu bewältigen.