نوآوری هوش مصنوعی با Amazon SageMaker HyperPod

آموزش تسریع شده از طریق محاسبات توزیع شده

در هسته خود، SageMaker HyperPod برای تسریع چشمگیر آموزش مدل‌های یادگیری ماشین مهندسی شده است. این امر با توزیع هوشمندانه و موازی‌سازی بارهای محاسباتی در یک شبکه گسترده از پردازنده‌های قدرتمند حاصل می‌شود. این پردازنده‌ها می‌توانند شامل تراشه‌های Trainium خود AWS باشند که به‌طور خاص برای یادگیری ماشین طراحی شده‌اند، یا GPUهای با کارایی بالا. این رویکرد توزیع‌شده، زمان‌های آموزش را کاهش می‌دهد و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا سریع‌تر تکرار کنند و نوآوری‌های هوش مصنوعی خود را زودتر به بازار عرضه کنند.

اما HyperPod چیزی بیش از سرعت خام است. این شامل یک لایه هوشمند از انعطاف‌پذیری است. این سیستم به‌طور مداوم زیرساخت‌های زیرین را نظارت می‌کند و هوشیارانه مراقب هرگونه نشانه‌ای از مشکل است. هنگامی که مشکلی شناسایی می‌شود، HyperPod به‌طور خودکار رویه‌های تعمیر را آغاز می‌کند. نکته مهم این است که در طول این فرآیند تعمیر، کار شما به‌طور خودکار ذخیره می‌شود و از سرگیری یکپارچه آموزش پس از رفع مشکل را تضمین می‌کند. این تحمل‌پذیری خطا، زمان خرابی را به حداقل می‌رساند و از پیشرفت ارزشمند آموزش محافظت می‌کند. جای تعجب نیست که اکثریت قابل توجهی از مشتریان SageMaker AI، HyperPod را برای بارهای کاری آموزشی پرتقاضای خود پذیرفته‌اند.

طراحی شده برای تقاضاهای هوش مصنوعی مدرن

بارهای کاری هوش مصنوعی مدرن با پیچیدگی و مقیاس خود مشخص می‌شوند. SageMaker HyperPod به‌طور هدفمند برای مقابله مستقیم با این چالش‌ها ساخته شده است. این یک محیط خوشه ای پایدار و بسیار بهینه شده را فراهم می کند که به طور خاص برای آموزش توزیع شده طراحی شده است. این بدان معناست که زیرساخت همیشه در دسترس و آماده برای رسیدگی به محاسبات فشرده مورد نیاز برای آموزش مدل‌های بزرگ و پیچیده است. این نه تنها راه حلی برای آموزش در مقیاس ابری ارائه می دهد، بلکه عملکرد قیمت جذابی را نیز ارائه می دهد و توسعه پیشرفته هوش مصنوعی را در دسترس تر می کند.

فراتر از آموزش، HyperPod استنتاج را نیز تسریع می‌کند، فرآیند استفاده از یک مدل آموزش‌دیده برای پیش‌بینی داده‌های جدید. این برای استقرار برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی که می‌توانند در زمان واقعی به درخواست‌های کاربر یا شرایط در حال تغییر پاسخ دهند، بسیار مهم است. HyperPod با بهینه‌سازی آموزش و استنتاج، راه‌حلی کامل برای کل چرخه عمر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

تاثیر دنیای واقعی: از استارت‌آپ‌ها تا شرکت‌های بزرگ

تأثیر SageMaker HyperPod در سراسر چشم‌انداز هوش مصنوعی مشهود است. استارت‌آپ‌های پیشرو، مانند Writer، Luma AI و Perplexity، از HyperPod برای تسریع چرخه‌های توسعه مدل خود استفاده می‌کنند. این شرکت‌های چابک از HyperPod برای پیشبرد مرزهای آنچه با هوش مصنوعی ممکن است استفاده می‌کنند و محصولات و خدمات نوآورانه‌ای ایجاد می‌کنند که صنایع مربوطه خود را متحول می‌کنند.

اما این فقط استارت‌آپ‌ها نیستند که سود می‌برند. شرکت‌های بزرگ، از جمله Thomson Reuters و Salesforce، نیز از قدرت HyperPod استفاده می‌کنند. این سازمان‌های بزرگ از HyperPod برای مقابله با چالش‌های پیچیده هوش مصنوعی در مقیاس استفاده می‌کنند و نوآوری و کارایی را در سراسر عملیات خود هدایت می‌کنند.

حتی خود آمازون از SageMaker HyperPod برای آموزش مدل‌های جدید Amazon Nova خود استفاده کرده است. این پذیرش داخلی قدرت و تطبیق‌پذیری پلتفرم را نشان می‌دهد. با استفاده از HyperPod، آمازون توانست هزینه‌های آموزش را به میزان قابل توجهی کاهش دهد، عملکرد زیرساخت را افزایش دهد و ماه‌ها تلاش دستی را که در غیر این صورت صرف راه‌اندازی خوشه و مدیریت فرآیند end-to-end می‌شد، صرفه‌جویی کند.

نوآوری مستمر: تکامل با چشم‌انداز هوش مصنوعی

SageMaker HyperPod یک محصول ثابت نیست. بلکه یک پلتفرم در حال تکامل است. AWS همچنان به معرفی نوآوری‌های جدیدی ادامه می‌دهد که ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را در مقیاس برای مشتریان آسان‌تر، سریع‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر می‌کند. این تعهد به بهبود مستمر تضمین می‌کند که HyperPod در خط مقدم فناوری زیرساخت هوش مصنوعی باقی بماند.

کنترل عمیق زیرساخت و انعطاف‌پذیری

SageMaker HyperPod خوشه‌های پایداری را با سطح قابل توجهی از کنترل زیرساخت ارائه می‌دهد. سازندگان می‌توانند به‌طور ایمن با استفاده از SSH به نمونه‌های Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) متصل شوند. این دسترسی مستقیم به زیرساخت‌های زیرین را فراهم می‌کند و امکان آموزش پیشرفته مدل، مدیریت زیرساخت و اشکال‌زدایی را فراهم می‌کند. این سطح از کنترل برای محققان و مهندسانی که نیاز به تنظیم دقیق مدل‌های خود و بهینه‌سازی فرآیندهای آموزشی خود دارند، ضروری است.

برای به حداکثر رساندن در دسترس بودن، HyperPod مجموعه‌ای از نمونه‌های اختصاصی و یدکی را حفظ می‌کند. این کار بدون هیچ هزینه اضافی برای کاربر انجام می‌شود. نمونه‌های یدکی در حالت آماده‌باش نگه داشته می‌شوند و در صورت خرابی گره، آماده استقرار هستند. این امر زمان خرابی را در طول تعویض گره‌های حیاتی به حداقل می‌رساند و تضمین می‌کند که آموزش می‌تواند بدون وقفه ادامه یابد.

کاربران این انعطاف‌پذیری را دارند که ابزارهای هماهنگ‌سازی مورد نظر خود را انتخاب کنند. آنها می‌توانند از ابزارهای آشنا مانند Slurm یا Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)، همراه با کتابخانه‌های ساخته شده بر روی این ابزارها استفاده کنند. این امکان برنامه‌ریزی انعطاف‌پذیر کار و اشتراک‌گذاری محاسبات را فراهم می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا زیرساخت خود را با نیازهای خاص خود تنظیم کنند.

ادغام خوشه‌های SageMaker HyperPod با Slurm همچنین امکان استفاده از Enroot و Pyxis NVIDIA را فراهم می‌کند. این ابزارها برنامه‌ریزی کارآمد کانتینر را در sandboxهای با کارایی بالا و غیرمجاز فراهم می‌کنند. این امنیت و انزوا را افزایش می‌دهد، در حالی که استفاده از منابع را نیز بهبود می‌بخشد.

سیستم عامل و پشته نرم‌افزار زیرین بر اساس Deep Learning AMI است. این AMI با NVIDIA CUDA، NVIDIA cuDNN و آخرین نسخه‌های PyTorch و TensorFlow از پیش پیکربندی شده است. این امر نیاز به راه‌اندازی و پیکربندی دستی را از بین می‌برد و در زمان و تلاش کاربران صرفه‌جویی می‌کند.

SageMaker HyperPod همچنین با کتابخانه‌های آموزش توزیع‌شده هوش مصنوعی Amazon SageMaker یکپارچه شده است. این کتابخانه‌ها برای زیرساخت AWS بهینه شده‌اند و توزیع خودکار بار کاری را در هزاران شتاب‌دهنده امکان‌پذیر می‌کنند. این امکان آموزش موازی کارآمد را فراهم می‌کند و زمان‌های آموزش را برای مدل‌های بزرگ به طور چشمگیری کاهش می‌دهد.

ابزارهای ML داخلی برای عملکرد پیشرفته

SageMaker HyperPod فراتر از ارائه زیرساخت خام است. همچنین شامل ابزارهای ML داخلی برای افزایش عملکرد مدل است. به عنوان مثال، Amazon SageMaker با TensorBoard به تجسم معماری مدل و رفع مشکلات همگرایی کمک می‌کند. این به محققان و مهندسان اجازه می‌دهد تا درک عمیق‌تری از مدل‌های خود به دست آورند و زمینه‌های بالقوه برای بهبود را شناسایی کنند.

ادغام با ابزارهای مشاهده‌پذیری مانند Amazon CloudWatch Container Insights، Amazon Managed Service for Prometheus و Amazon Managed Grafana، بینش عمیق‌تری در مورد عملکرد، سلامت و استفاده از خوشه ارائه می‌دهد. این امر با ارائه نظارت و هشدار در زمان واقعی، زمان توسعه را ساده می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا به سرعت هر مشکلی را که ممکن است ایجاد شود شناسایی و برطرف کنند.

سفارشی‌سازی و سازگاری: متناسب با نیازهای خاص

SageMaker HyperPod به کاربران اجازه می‌دهد تا کتابخانه‌ها و چارچوب‌های سفارشی را پیاده‌سازی کنند. این امر این سرویس را قادر می‌سازد تا با نیازهای خاص پروژه هوش مصنوعی سازگار شود. این سطح از شخصی‌سازی در چشم‌انداز هوش مصنوعی که به سرعت در حال تحول است، ضروری است، جایی که نوآوری اغلب مستلزم آزمایش با تکنیک‌ها و فناوری‌های پیشرفته است. سازگاری SageMaker HyperPod به این معنی است که کسب‌وکارها با محدودیت‌های زیرساختی محدود نمی‌شوند و خلاقیت و پیشرفت فناوری را تقویت می‌کنند.

حاکمیت وظایف و بهینه‌سازی منابع

یکی از چالش‌های کلیدی در توسعه هوش مصنوعی، مدیریت کارآمد منابع محاسباتی است. SageMaker HyperPod با قابلیت‌های حاکمیت وظایف خود به این چالش‌ها رسیدگی می‌کند. این قابلیت‌ها کاربران را قادر می‌سازد تا استفاده از شتاب‌دهنده را برای آموزش مدل، تنظیم دقیق و استنتاج به حداکثر برسانند.

تنها با چند کلیک، کاربران می‌توانند اولویت‌های وظایف را تعریف کرده و محدودیت‌هایی را برای استفاده از منابع محاسباتی برای تیم‌ها تعیین کنند. پس از پیکربندی، SageMaker HyperPod به‌طور خودکار صف وظایف را مدیریت می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که مهم‌ترین کار منابع لازم را دریافت می‌کند. این کاهش سربار عملیاتی به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا منابع انسانی ارزشمند را به سمت ابتکارات نوآورانه‌تر و استراتژیک‌تر تخصیص دهند. این می‌تواند هزینه‌های توسعه مدل را تا 40 درصد کاهش دهد.

به عنوان مثال، اگر یک وظیفه استنتاج که یک سرویس مشتری‌مدار را تامین می‌کند، به ظرفیت محاسباتی فوری نیاز داشته باشد، اما تمام منابع در حال حاضر در حال استفاده باشند، SageMaker HyperPod می‌تواند منابع کم‌استفاده یا غیرفوری را برای اولویت‌بندی وظیفه حیاتی تخصیص دهد. وظایف غیرفوری به‌طور خودکار متوقف می‌شوند، نقاط بازرسی برای حفظ پیشرفت ذخیره می‌شوند و این وظایف به‌طور یکپارچه زمانی که منابع در دسترس قرار می‌گیرند از سر گرفته می‌شوند. این تضمین می‌کند که کاربران سرمایه‌گذاری‌های محاسباتی خود را بدون به خطر انداختن کار در حال انجام به حداکثر می‌رسانند.
این به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا نوآوری‌های جدید هوش مصنوعی مولد را سریع‌تر به بازار عرضه کنند.

مدیریت هوشمند منابع: یک تغییر پارادایم

SageMaker HyperPod یک تغییر پارادایم در زیرساخت هوش مصنوعی را نشان می‌دهد. این فراتر از تاکید سنتی بر قدرت محاسباتی خام است تا بر مدیریت هوشمند و تطبیقی منابع تمرکز کند. SageMaker HyperPod با اولویت‌بندی تخصیص بهینه منابع، ضایعات را به حداقل می‌رساند، کارایی را به حداکثر می‌رساند و نوآوری را تسریع می‌کند - همه اینها در حالی که هزینه‌ها را کاهش می‌دهد. این امر توسعه هوش مصنوعی را برای سازمان‌ها در هر اندازه‌ای در دسترس‌تر و مقیاس‌پذیرتر می‌کند.

دستورالعمل‌های آموزش مدل منتخب

SageMaker HyperPod اکنون بیش از 30 دستورالعمل آموزش مدل منتخب را برای برخی از محبوب‌ترین مدل‌های امروزی، از جمله DeepSeek R1، DeepSeek R1 Distill Llama، DeepSeek R1 Distill Qwen، Llama، Mistral و Mixtral ارائه می‌دهد. این دستورالعمل‌ها کاربران را قادر می‌سازند تا در عرض چند دقیقه با خودکارسازی مراحل کلیدی مانند بارگیری مجموعه داده‌های آموزشی، اعمال تکنیک‌های آموزش توزیع‌شده و پیکربندی سیستم‌ها برای checkpointing و بازیابی از خرابی‌های زیرساخت، شروع به کار کنند. این به کاربران در تمام سطوح مهارت قدرت می‌دهد تا از همان ابتدا به عملکرد قیمت بهتری برای آموزش مدل در زیرساخت AWS دست یابند و هفته‌ها ارزیابی و آزمایش دستی را حذف کنند.

با یک تغییر یک خطی ساده، کاربران می‌توانند به‌طور یکپارچه بین نمونه‌های مبتنی بر GPU یا AWS Trainium جابه‌جا شوند تا عملکرد قیمت را بیشتر بهینه کنند.

این دستورالعمل‌ها به محققان اجازه می‌دهند تا هنگام سفارشی‌سازی Foundation Models، نمونه‌سازی اولیه سریع را انجام دهند.

ادغام با Amazon EKS

با اجرای SageMaker HyperPod بر روی Amazon EKS، سازمان‌ها می‌توانند از ویژگی‌های پیشرفته برنامه‌ریزی و هماهنگ‌سازی Kubernetes برای تامین و مدیریت پویا منابع محاسباتی برای بارهای کاری AI/ML استفاده کنند. این امر استفاده بهینه از منابع و مقیاس‌پذیری را فراهم می‌کند.

این ادغام همچنین تحمل‌پذیری خطا و در دسترس بودن بالا را افزایش می‌دهد. HyperPod با قابلیت‌های خودترمیمی، به‌طور خودکار گره‌های خراب را جایگزین می‌کند و تداوم بار کاری را حفظ می‌کند. نظارت خودکار بر سلامت GPU و جایگزینی یکپارچه گره، اجرای قابل اعتماد بارهای کاری AI/ML را با حداقل زمان خرابی، حتی در طول خرابی‌های سخت‌افزاری، فراهم می‌کند.

علاوه بر این، اجرای SageMaker HyperPod بر روی Amazon EKS، جداسازی و اشتراک‌گذاری کارآمد منابع را با استفاده از فضاهای نام Kubernetes و سهمیه‌های منابع امکان‌پذیر می‌کند. سازمان‌ها می‌توانند بارهای کاری یا تیم‌های مختلف AI/ML را جدا کنند و در عین حال استفاده از منابع را در سراسر خوشه به حداکثر برسانند.

برنامه‌های آموزشی انعطاف‌پذیر

AWS در حال معرفی برنامه‌های آموزشی انعطاف‌پذیر برای SageMaker HyperPod است.

تنها با چند کلیک، کاربران می‌توانند تاریخ تکمیل مورد نظر خود و حداکثر مقدار منابع محاسباتی مورد نیاز را مشخص کنند. سپس SageMaker HyperPod به کسب ظرفیت و راه‌اندازی خوشه‌ها کمک می‌کند و هفته‌ها زمان آماده‌سازی تیم‌ها را صرفه‌جویی می‌کند. این امر بسیاری از عدم قطعیتی را که مشتریان هنگام تهیه خوشه‌های محاسباتی بزرگ برای وظایف توسعه مدل با آن مواجه می‌شوند، از بین می‌برد.

برنامه‌های آموزشی SageMaker HyperPod اکنون در چندین منطقه AWS در دسترس هستند و از انواع مختلفی از نمونه‌ها پشتیبانی می‌کنند.

نگاهی به آینده: آینده SageMaker HyperPod

تکامل SageMaker HyperPod ذاتاً با پیشرفت‌های خود هوش مصنوعی مرتبط است. چندین حوزه کلیدی آینده این پلتفرم را شکل می‌دهند:

• شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی نسل بعدی: یک حوزه تمرکز کلیدی، ادغام شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی نسل بعدی مانند نسخه پیش‌بینی‌شده AWS Trainium2 است. این شتاب‌دهنده‌های پیشرفته عملکرد محاسباتی بی‌نظیری را نوید می‌دهند و عملکرد قیمت به‌طور قابل‌توجهی بهتری نسبت به نسل فعلی نمونه‌های EC2 مبتنی بر GPU ارائه می‌دهند. این برای برنامه‌های کاربردی در زمان واقعی و پردازش مجموعه داده‌های وسیع به‌طور همزمان بسیار مهم خواهد بود. ادغام یکپارچه شتاب‌دهنده با SageMaker HyperPod، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا از پیشرفت‌های سخت‌افزاری پیشرفته استفاده کنند و ابتکارات هوش مصنوعی را به جلو ببرند.

• راه‌حل‌های استنتاج مقیاس‌پذیر: یکی دیگر از جنبه‌های محوری این است که SageMaker HyperPod، از طریق ادغام خود با Amazon EKS، راه‌حل‌های استنتاج مقیاس‌پذیر را امکان‌پذیر می‌کند. با افزایش تقاضاهای پردازش و تصمیم‌گیری داده‌ها در زمان واقعی، معماری SageMaker HyperPod به‌طور موثر این الزامات را برآورده می‌کند. این قابلیت در بخش‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و سیستم‌های خودمختار، جایی که استنتاج‌های هوش مصنوعی به‌موقع و دقیق حیاتی هستند، ضروری است. ارائه استنتاج مقیاس‌پذیر، استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با کارایی بالا را تحت بارهای کاری مختلف امکان‌پذیر می‌کند و اثربخشی عملیاتی را افزایش می‌دهد.

• زیرساخت‌های آموزش و استنتاج یکپارچه: علاوه بر این، ادغام زیرساخت‌های آموزش و استنتاج یک پیشرفت قابل توجه را نشان می‌دهد، چرخه عمر هوش مصنوعی را از توسعه تا استقرار ساده می‌کند و استفاده بهینه از منابع را در سراسر آن فراهم می‌کند. پر کردن این شکاف، یک گردش کار منسجم و کارآمد را تسهیل می‌کند و پیچیدگی‌های انتقال از توسعه به برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی را کاهش می‌دهد. این ادغام جامع از یادگیری و سازگاری مستمر پشتیبانی می‌کند، که برای مدل‌های هوش مصنوعی نسل بعدی و خودتکاملی کلیدی است.

• مشارکت جامعه و فناوری‌های منبع باز: SageMaker HyperPod از فناوری‌های منبع باز تثبیت‌شده، از جمله ادغام MLflow از طریق SageMaker، هماهنگ‌سازی کانتینر از طریق Amazon EKS و مدیریت بار کاری Slurm استفاده می‌کند و ابزارهای آشنا و اثبات‌شده‌ای را برای گردش‌های کاری ML خود در اختیار کاربران قرار می‌دهد. SageMaker HyperPod با درگیر کردن جامعه جهانی هوش مصنوعی و تشویق به اشتراک‌گذاری دانش، به‌طور مداوم تکامل می‌یابد و آخرین پیشرفت‌های تحقیقاتی را در خود جای می‌دهد. این رویکرد مشارکتی به SageMaker HyperPod کمک می‌کند تا در خط مقدم فناوری هوش مصنوعی باقی بماند.

SageMaker HyperPod راه‌حلی ارائه می‌دهد که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا پتانسیل کامل فناوری‌های هوش مصنوعی را باز کنند. SageMaker HyperPod با مدیریت هوشمند منابع، تطبیق‌پذیری، مقیاس‌پذیری و طراحی خود، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا نوآوری را تسریع کنند، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند و در چشم‌انداز هوش مصنوعی که به سرعت در حال تحول است، پیشتاز باشند.

SageMaker HyperPod یک پایه قوی و انعطاف‌پذیر برای سازمان‌ها فراهم می‌کند تا مرزهای آنچه در هوش مصنوعی ممکن است را پیش ببرند.

همانطور که هوش مصنوعی به تغییر شکل صنایع و تعریف مجدد آنچه ممکن است ادامه می‌دهد، SageMaker HyperPod در خط مقدم قرار دارد و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا پیچیدگی‌های بارهای کاری هوش مصنوعی را با چابکی، کارایی و نوآوری هدایت کنند.