Pelatihan yang Dipercepat Melalui Komputasi Terdistribusi
Pada intinya, SageMaker HyperPod direkayasa untuk secara dramatis mempercepat pelatihan model machine learning. Ia mencapai ini dengan secara cerdik mendistribusikan dan memparalelkan beban kerja komputasi di seluruh jaringan luas prosesor yang kuat. Prosesor ini dapat mencakup chip Trainium AWS sendiri, yang dirancang khusus untuk machine learning, atau GPU berkinerja tinggi. Pendekatan terdistribusi ini memangkas waktu pelatihan, memungkinkan organisasi untuk beriterasi lebih cepat dan membawa inovasi AI mereka ke pasar lebih cepat.
Namun HyperPod lebih dari sekadar kecepatan mentah. Ia menggabungkan lapisan ketahanan yang cerdas. Sistem terus memantau infrastruktur yang mendasarinya, dengan waspada mengawasi tanda-tanda masalah. Ketika masalah terdeteksi, HyperPod secara otomatis memulai prosedur perbaikan. Yang terpenting, selama proses perbaikan ini, pekerjaan Anda disimpan secara otomatis, memastikan kelanjutan pelatihan yang mulus setelah masalah teratasi. Toleransi kesalahan bawaan ini meminimalkan downtime dan melindungi kemajuan pelatihan yang berharga. Tidak mengherankan bahwa mayoritas pelanggan AI SageMaker telah menggunakan HyperPod untuk beban kerja pelatihan mereka yang paling menuntut.
Dirancang untuk Tuntutan AI Modern
Beban kerja AI modern dicirikan oleh kompleksitas dan skalanya. SageMaker HyperPod dibuat khusus untuk memenuhi tantangan ini secara langsung. Ia menyediakan lingkungan klaster yang persisten dan sangat optimal yang dirancang khusus untuk pelatihan terdistribusi. Ini berarti bahwa infrastruktur selalu tersedia dan siap untuk menangani komputasi intensif yang diperlukan untuk melatih model yang besar dan kompleks. Ini tidak hanya memberikan solusi untuk pelatihan pada skala cloud, tetapi juga menawarkan harga-kinerja yang menarik, membuat pengembangan AI tingkat lanjut lebih mudah diakses.
Selain pelatihan, HyperPod juga mempercepat inferensi, proses menggunakan model terlatih untuk membuat prediksi pada data baru. Ini sangat penting untuk menerapkan aplikasi bertenaga AI yang dapat merespons secara real-time terhadap permintaan pengguna atau kondisi yang berubah. Dengan mengoptimalkan pelatihan dan inferensi, HyperPod menyediakan solusi lengkap untuk seluruh siklus hidup AI.
Dampak Dunia Nyata: Dari Startup hingga Perusahaan Besar
Dampak SageMaker HyperPod terlihat jelas di seluruh lanskap AI. Startup terkemuka, seperti Writer, Luma AI, dan Perplexity, memanfaatkan HyperPod untuk mempercepat siklus pengembangan model mereka. Perusahaan-perusahaan lincah ini menggunakan HyperPod untuk mendorong batasan dari apa yang mungkin dilakukan dengan AI, menciptakan produk dan layanan inovatif yang mengubah industri masing-masing.
Namun bukan hanya startup yang mendapat manfaat. Perusahaan besar, termasuk Thomson Reuters dan Salesforce, juga memanfaatkan kekuatan HyperPod. Organisasi-organisasi besar ini menggunakan HyperPod untuk mengatasi tantangan AI yang kompleks dalam skala besar, mendorong inovasi dan efisiensi di seluruh operasi mereka.
Bahkan Amazon sendiri telah menggunakan SageMaker HyperPod untuk melatih model Amazon Nova barunya. Adopsi internal ini menunjukkan kekuatan dan keserbagunaan platform. Dengan menggunakan HyperPod, Amazon mampu secara signifikan mengurangi biaya pelatihan, meningkatkan kinerja infrastruktur, dan menghemat waktu berbulan-bulan dari upaya manual yang seharusnya dihabiskan untuk pengaturan klaster dan manajemen proses end-to-end.
Inovasi Berkelanjutan: Berkembang dengan Lanskap AI
SageMaker HyperPod bukanlah produk statis; ini adalah platform yang terus berkembang. AWS terus memperkenalkan inovasi baru yang membuatnya lebih mudah, lebih cepat, dan lebih hemat biaya bagi pelanggan untuk membangun, melatih, dan menerapkan model AI dalam skala besar. Komitmen terhadap peningkatan berkelanjutan ini memastikan bahwa HyperPod tetap menjadi yang terdepan dalam teknologi infrastruktur AI.
Kontrol dan Fleksibilitas Infrastruktur yang Mendalam
SageMaker HyperPod menawarkan klaster persisten dengan tingkat kontrol infrastruktur yang luar biasa. Builders dapat terhubung dengan aman ke instans Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) menggunakan SSH. Ini memberikan akses langsung ke infrastruktur yang mendasarinya, memungkinkan pelatihan model tingkat lanjut, manajemen infrastruktur, dan debugging. Tingkat kontrol ini penting bagi para peneliti dan insinyur yang perlu menyempurnakan model mereka dan mengoptimalkan proses pelatihan mereka.
Untuk memaksimalkan ketersediaan, HyperPod memelihara kumpulan instans khusus dan cadangan. Ini dilakukan tanpa biaya tambahan bagi pengguna. Instans cadangan disimpan dalam keadaan siaga, siap untuk digunakan jika terjadi kegagalan node. Ini meminimalkan downtime selama penggantian node kritis, memastikan bahwa pelatihan dapat berlanjut tanpa gangguan.
Pengguna memiliki fleksibilitas untuk memilih alat orkestrasi yang mereka sukai. Mereka dapat menggunakan alat yang sudah dikenal seperti Slurm atau Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), bersama dengan libraries yang dibangun di atas alat ini. Ini memungkinkan penjadwalan pekerjaan yang fleksibel dan berbagi komputasi, memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan infrastruktur mereka dengan kebutuhan spesifik mereka.
Integrasi klaster SageMaker HyperPod dengan Slurm juga memungkinkan penggunaan Enroot dan Pyxis dari NVIDIA. Alat-alat ini menyediakan penjadwalan kontainer yang efisien dalam sandbox yang berperforma dan tidak memiliki hak istimewa. Ini meningkatkan keamanan dan isolasi, sekaligus meningkatkan pemanfaatan sumber daya.
Sistem operasi dan tumpukan perangkat lunak yang mendasarinya didasarkan pada Deep Learning AMI. AMI ini sudah dikonfigurasi sebelumnya dengan NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN, dan versi terbaru dari PyTorch dan TensorFlow. Ini menghilangkan kebutuhan untuk pengaturan dan konfigurasi manual, menghemat waktu dan upaya pengguna yang berharga.
SageMaker HyperPod juga terintegrasi dengan libraries pelatihan terdistribusi AI Amazon SageMaker. Libraries ini dioptimalkan untuk infrastruktur AWS, memungkinkan distribusi beban kerja otomatis di ribuan akselerator. Ini memungkinkan pelatihan paralel yang efisien, secara dramatis mengurangi waktu pelatihan untuk model besar.
Alat ML Bawaan untuk Peningkatan Kinerja
SageMaker HyperPod lebih dari sekadar menyediakan infrastruktur mentah; ia juga menyertakan alat ML bawaan untuk meningkatkan kinerja model. Misalnya, Amazon SageMaker dengan TensorBoard membantu memvisualisasikan arsitektur model dan mengatasi masalah konvergensi. Ini memungkinkan para peneliti dan insinyur untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang model mereka dan mengidentifikasi area potensial untuk perbaikan.
Integrasi dengan alat observabilitas seperti Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus, dan Amazon Managed Grafana menawarkan wawasan yang lebih dalam tentang kinerja, kesehatan, dan pemanfaatan klaster. Ini mempercepat waktu pengembangan dengan menyediakan pemantauan dan peringatan real-time, memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mengidentifikasi dan mengatasi masalah apa pun yang mungkin timbul.
Kustomisasi dan Adaptabilitas: Menyesuaikan dengan Kebutuhan Spesifik
SageMaker HyperPod memungkinkan pengguna untuk mengimplementasikan libraries dan framework kustom. Ini memungkinkan layanan untuk disesuaikan dengan kebutuhan proyek AI tertentu. Tingkat personalisasi ini sangat penting dalam lanskap AI yang berkembang pesat, di mana inovasi seringkali membutuhkan eksperimen dengan teknik dan teknologi mutakhir. Kemampuan beradaptasi SageMaker HyperPod berarti bahwa bisnis tidak dibatasi oleh keterbatasan infrastruktur, mendorong kreativitas dan kemajuan teknologi.
Tata Kelola Tugas dan Optimalisasi Sumber Daya
Salah satu tantangan utama dalam pengembangan AI adalah mengelola sumber daya komputasi secara efisien. SageMaker HyperPod mengatasi tantangan ini dengan kemampuan tata kelola tugasnya. Kemampuan ini memungkinkan pengguna untuk memaksimalkan pemanfaatan akselerator untuk pelatihan model, fine-tuning, dan inferensi.
Hanya dengan beberapa klik, pengguna dapat menentukan prioritas tugas dan menetapkan batas penggunaan sumber daya komputasi untuk tim. Setelah dikonfigurasi, SageMaker HyperPod secara otomatis mengelola antrean tugas, memastikan pekerjaan yang paling kritis menerima sumber daya yang diperlukan. Pengurangan overhead operasional ini memungkinkan organisasi untuk mengalokasikan kembali sumber daya manusia yang berharga ke inisiatif yang lebih inovatif dan strategis. Ini dapat mengurangi biaya pengembangan model hingga 40%.
Misalnya, jika tugas inferensi yang mendukung layanan yang berhubungan dengan pelanggan memerlukan kapasitas komputasi yang mendesak, tetapi semua sumber daya saat ini sedang digunakan, SageMaker HyperPod dapat mengalokasikan kembali sumber daya yang kurang dimanfaatkan atau tidak mendesak untuk memprioritaskan tugas kritis. Tugas yang tidak mendesak secara otomatis dijeda, checkpoint disimpan untuk menjaga kemajuan, dan tugas-tugas ini dilanjutkan dengan mulus ketika sumber daya tersedia. Ini memastikan bahwa pengguna memaksimalkan investasi komputasi mereka tanpa mengorbankan pekerjaan yang sedang berlangsung.
Ini memungkinkan organisasi untuk membawa inovasi AI generatif baru ke pasar lebih cepat.
Manajemen Sumber Daya Cerdas: Pergeseran Paradigma
SageMaker HyperPod mewakili pergeseran paradigma dalam infrastruktur AI. Ia bergerak melampaui penekanan tradisional pada kekuatan komputasi mentah untuk fokus pada manajemen sumber daya yang cerdas dan adaptif. Dengan memprioritaskan alokasi sumber daya yang optimal, SageMaker HyperPod meminimalkan pemborosan, memaksimalkan efisiensi, dan mempercepat inovasi—semuanya sambil mengurangi biaya. Ini membuat pengembangan AI lebih mudah diakses dan dapat diskalakan untuk organisasi dari semua ukuran.
Resep Pelatihan Model yang Dikurasi
SageMaker HyperPod kini menawarkan lebih dari 30 resep pelatihan model yang dikurasi untuk beberapa model paling populer saat ini, termasuk DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral, dan Mixtral. Resep ini memungkinkan pengguna untuk memulai dalam hitungan menit dengan mengotomatiskan langkah-langkah kunci seperti memuat dataset pelatihan, menerapkan teknik pelatihan terdistribusi, dan mengonfigurasi sistem untuk checkpointing dan pemulihan dari kegagalan infrastruktur. Ini memberdayakan pengguna dari semua tingkat keterampilan untuk mencapai harga-kinerja yang lebih baik untuk pelatihan model pada infrastruktur AWS sejak awal, menghilangkan waktu berminggu-minggu untuk evaluasi dan pengujian manual.
Dengan perubahan satu baris yang sederhana, pengguna dapat dengan mulus beralih antara instans berbasis GPU atau AWS Trainium untuk lebih mengoptimalkan harga-kinerja.
Resep ini memungkinkan peneliti untuk melakukan prototyping cepat saat menyesuaikan Foundation Models.
Integrasi dengan Amazon EKS
Dengan menjalankan SageMaker HyperPod di Amazon EKS, organisasi dapat menggunakan fitur penjadwalan dan orkestrasi lanjutan Kubernetes untuk secara dinamis menyediakan dan mengelola sumber daya komputasi untuk beban kerja AI/ML. Ini memberikan pemanfaatan sumber daya dan skalabilitas yang optimal.
Integrasi ini juga meningkatkan toleransi kesalahan dan ketersediaan tinggi. Dengan kemampuan self-healing, HyperPod secara otomatis mengganti node yang gagal, menjaga kelangsungan beban kerja. Pemantauan kesehatan GPU otomatis dan penggantian node yang mulus memberikan eksekusi beban kerja AI/ML yang andal dengan downtime minimal, bahkan selama kegagalan perangkat keras.
Selain itu, menjalankan SageMaker HyperPod di Amazon EKS memungkinkan isolasi dan berbagi sumber daya yang efisien menggunakan namespace Kubernetes dan kuota sumber daya. Organisasi dapat mengisolasi beban kerja atau tim AI/ML yang berbeda sambil memaksimalkan pemanfaatan sumber daya di seluruh klaster.
Rencana Pelatihan yang Fleksibel
AWS memperkenalkan rencana pelatihan yang fleksibel untuk SageMaker HyperPod.
Hanya dengan beberapa klik, pengguna dapat menentukan tanggal penyelesaian yang diinginkan dan jumlah maksimum sumber daya komputasi yang dibutuhkan. SageMaker HyperPod kemudian membantu memperoleh kapasitas dan menyiapkan klaster, menghemat waktu persiapan tim selama berminggu-minggu. Ini menghilangkan banyak ketidakpastian yang dihadapi pelanggan saat memperoleh klaster komputasi besar untuk tugas pengembangan model.
Rencana pelatihan SageMaker HyperPod sekarang tersedia di beberapa Wilayah AWS dan mendukung berbagai jenis instans.
Melihat ke Depan: Masa Depan SageMaker HyperPod
Evolusi SageMaker HyperPod secara intrinsik terkait dengan kemajuan dalam AI itu sendiri. Beberapa area utama membentuk masa depan platform ini:
Akselerator AI Generasi Berikutnya: Area fokus utama adalah mengintegrasikan akselerator AI generasi berikutnya seperti rilis AWS Trainium2 yang diantisipasi. Akselerator canggih ini menjanjikan kinerja komputasi yang tak tertandingi, menawarkan harga-kinerja yang jauh lebih baik daripada generasi instans EC2 berbasis GPU saat ini. Ini akan sangat penting untuk aplikasi real-time dan memproses dataset besar secara bersamaan. Integrasi akselerator yang mulus dengan SageMaker HyperPod memungkinkan bisnis untuk memanfaatkan kemajuan perangkat keras mutakhir, mendorong inisiatif AI ke depan.
Solusi Inferensi yang Dapat Diskalakan: Aspek penting lainnya adalah bahwa SageMaker HyperPod, melalui integrasinya dengan Amazon EKS, memungkinkan solusi inferensi yang dapat diskalakan. Seiring dengan pertumbuhan permintaan pemrosesan data dan pengambilan keputusan real-time, arsitektur SageMaker HyperPod secara efisien menangani persyaratan ini. Kemampuan ini sangat penting di seluruh sektor seperti perawatan kesehatan, keuangan, dan sistem otonom, di mana inferensi AI yang tepat waktu dan akurat sangat penting. Menawarkan inferensi yang dapat diskalakan memungkinkan penerapan model AI berkinerja tinggi di bawah beban kerja yang bervariasi, meningkatkan efektivitas operasional.
Infrastruktur Pelatihan dan Inferensi Terintegrasi: Selain itu, mengintegrasikan infrastruktur pelatihan dan inferensi merupakan kemajuan yang signifikan, menyederhanakan siklus hidup AI dari pengembangan hingga penerapan dan memberikan pemanfaatan sumber daya yang optimal di seluruh proses. Menjembatani kesenjangan ini memfasilitasi alur kerja yang kohesif dan efisien, mengurangi kompleksitas transisi dari pengembangan ke aplikasi dunia nyata. Integrasi holistik ini mendukung pembelajaran dan adaptasi berkelanjutan, yang merupakan kunci untuk model AI generasi berikutnya yang berevolusi sendiri.
Keterlibatan Komunitas dan Teknologi Sumber Terbuka: SageMaker HyperPod menggunakan teknologi sumber terbuka yang mapan, termasuk integrasi MLflow melalui SageMaker, orkestrasi kontainer melalui Amazon EKS, dan manajemen beban kerja Slurm, menyediakan pengguna dengan alat yang sudah dikenal dan terbukti untuk alur kerja ML mereka. Dengan melibatkan komunitas AI global dan mendorong berbagi pengetahuan, SageMaker HyperPod terus berkembang, menggabungkan kemajuan penelitian terbaru. Pendekatan kolaboratif ini membantu SageMaker HyperPod tetap menjadi yang terdepan dalam teknologi AI.
SageMaker HyperPod menawarkan solusi yang memberdayakan organisasi untuk membuka potensi penuh teknologi AI. Dengan manajemen sumber daya yang cerdas, keserbagunaan, skalabilitas, dan desainnya, SageMaker HyperPod memungkinkan bisnis untuk mempercepat inovasi, mengurangi biaya operasional, dan tetap terdepan dalam lanskap AI yang berkembang pesat.
SageMaker HyperPod menyediakan fondasi yang kuat dan fleksibel bagi organisasi untuk mendorong batasan dari apa yang mungkin dilakukan dalam AI.
Seiring AI terus membentuk kembali industri dan mendefinisikan ulang apa yang mungkin, SageMaker HyperPod berdiri di garis depan, memungkinkan organisasi untuk menavigasi kompleksitas beban kerja AI dengan kelincahan, efisiensi, dan inovasi.