分散コンピューティングによるトレーニングの高速化
SageMaker HyperPod の中核は、機械学習モデルのトレーニングを劇的に高速化するように設計されています。これは、計算ワークロードを強力なプロセッサの広大なネットワークにわたって巧妙に分散および並列化することによって実現されます。これらのプロセッサには、機械学習専用に設計された AWS 独自の Trainium チップや、高性能 GPU などがあります。この分散アプローチにより、トレーニング時間が短縮され、組織はより迅速に反復し、AI イノベーションをより早く市場に投入できるようになります。
しかし、HyperPod は単なる生の速度以上のものを提供します。インテリジェントな回復力層が組み込まれています。システムは基盤となるインフラストラクチャを常に監視し、問題の兆候がないか注意深く監視します。問題が検出されると、HyperPod は自動的に修復手順を開始します。重要なのは、この修復プロセス中に作業が自動的に保存され、問題が解決されるとトレーニングがシームレスに再開されることです。この組み込みのフォールト トレランスにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、貴重なトレーニングの進行が保護されます。SageMaker AI の顧客の大多数が、最も要求の厳しいトレーニング ワークロードに HyperPod を採用しているのは当然のことです。
現代の AI の要求に応える設計
現代の AI ワークロードは、その複雑さと規模によって特徴付けられます。SageMaker HyperPod は、これらの課題に正面から取り組むために専用に構築されています。分散トレーニング専用に調整された、永続的で高度に最適化されたクラスター環境を提供します。つまり、インフラストラクチャは常に利用可能であり、大規模で複雑なモデルのトレーニングに必要な集中的な計算を処理する準備ができています。これにより、クラウド規模でのトレーニングのソリューションが提供されるだけでなく、魅力的な価格性能比も提供され、高度な AI 開発がよりアクセスしやすくなります。
トレーニングに加えて、HyperPod は推論も高速化します。推論とは、トレーニング済みモデルを使用して新しいデータに関する予測を行うプロセスです。これは、ユーザー リクエストや変化する状況にリアルタイムで応答できる AI 搭載アプリケーションをデプロイするために不可欠です。トレーニングと推論の両方を最適化することにより、HyperPod は AI ライフサイクル全体の完全なソリューションを提供します。
現実世界への影響: スタートアップからエンタープライズまで
SageMaker HyperPod の影響は、AI の状況全体で明らかです。Writer、Luma AI、Perplexity などの主要なスタートアップは、HyperPod を活用してモデル開発サイクルを加速しています。これらの俊敏な企業は、HyperPod を使用して AI で可能なことの限界を押し広げ、それぞれの業界を変革する革新的な製品とサービスを作成しています。
しかし、恩恵を受けているのはスタートアップだけではありません。Thomson Reuters や Salesforce などの大手企業も、HyperPod のパワーを活用しています。これらの大規模組織は、HyperPod を使用して、大規模な複雑な AI の課題に取り組み、業務全体でイノベーションと効率を推進しています。
Amazon 自体も、新しい Amazon Nova モデルのトレーニングに SageMaker HyperPod を利用しています。この内部採用は、プラットフォームのパワーと汎用性を示しています。HyperPod を使用することで、Amazon はトレーニング コストを大幅に削減し、インフラストラクチャのパフォーマンスを向上させ、クラスターのセットアップとエンドツーエンドのプロセス管理に費やされていたであろう数か月の手作業を節約できました。
継続的なイノベーション: AI の状況とともに進化
SageMaker HyperPod は静的な製品ではありません。絶えず進化するプラットフォームです。AWS は、顧客が大規模な AI モデルを構築、トレーニング、デプロイすることをさらに簡単、迅速、かつ費用対効果の高いものにする新しいイノベーションを継続的に導入しています。この継続的な改善への取り組みにより、HyperPod は AI インフラストラクチャ テクノロジーの最前線に留まります。
詳細なインフラストラクチャ制御と柔軟性
SageMaker HyperPod は、永続的なクラスターに、驚くべきレベルのインフラストラクチャ制御を提供します。ビルダーは、SSH を使用して Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスに安全に接続できます。これにより、基盤となるインフラストラクチャへの直接アクセスが可能になり、高度なモデル トレーニング、インフラストラクチャ管理、およびデバッグが可能になります。このレベルの制御は、モデルを微調整し、トレーニング プロセスを最適化する必要がある研究者やエンジニアにとって不可欠です。
可用性を最大化するために、HyperPod は専用インスタンスと予備インスタンスのプールを維持します。これは、ユーザーに追加費用なしで行われます。予備インスタンスはスタンバイ状態に保たれ、ノード障害が発生した場合にデプロイされる準備ができています。これにより、重要なノード交換中のダウンタイムが最小限に抑えられ、トレーニングを中断なく継続できます。
ユーザーは、好みのオーケストレーション ツールを柔軟に選択できます。Slurm や Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) などの使い慣れたツールと、これらのツール上に構築されたライブラリを使用できます。これにより、柔軟なジョブ スケジューリングとコンピューティング共有が可能になり、ユーザーはインフラストラクチャを特定のニーズに合わせて調整できます。
SageMaker HyperPod クラスターと Slurm の統合により、NVIDIA の Enroot と Pyxis も使用できます。これらのツールは、パフォーマンスの高い、特権のないサンドボックスで効率的なコンテナ スケジューリングを提供します。これにより、セキュリティと分離が強化されると同時に、リソース使用率も向上します。
基盤となるオペレーティング システムとソフトウェア スタックは、Deep Learning AMI に基づいています。この AMI は、NVIDIA CUDA、NVIDIA cuDNN、および PyTorch と TensorFlow の最新バージョンで事前構成されています。これにより、手動でのセットアップと構成が不要になり、ユーザーの貴重な時間と労力が節約されます。
SageMaker HyperPod は、Amazon SageMaker AI 分散トレーニング ライブラリとも統合されています。これらのライブラリは AWS インフラストラクチャ向けに最適化されており、数千のアクセラレータにわたるワークロードの自動分散を可能にします。これにより、効率的な並列トレーニングが可能になり、大規模モデルのトレーニング時間が大幅に短縮されます。
パフォーマンス向上のための組み込み ML ツール
SageMaker HyperPod は、生のインフラストラクチャを提供するだけでなく、モデルのパフォーマンスを向上させるための組み込み ML ツールも含まれています。たとえば、Amazon SageMaker with TensorBoard は、モデル アーキテクチャを視覚化し、収束の問題に対処するのに役立ちます。これにより、研究者やエンジニアはモデルをより深く理解し、改善の可能性のある領域を特定できます。
Amazon CloudWatch Container Insights、Amazon Managed Service for Prometheus、Amazon Managed Grafana などの可観測性ツールとの統合により、クラスターのパフォーマンス、正常性、および使用率に関するより深い洞察が得られます。これにより、リアルタイムの監視とアラートが提供され、開発時間が合理化され、ユーザーは発生する可能性のある問題を迅速に特定して対処できます。
カスタマイズと適応性: 特定のニーズへの対応
SageMaker HyperPod を使用すると、ユーザーはカスタム ライブラリとフレームワークを実装できます。これにより、サービスを特定の AI プロジェクトのニーズに合わせて調整できます。このレベルのパーソナライゼーションは、急速に進化する AI の状況では不可欠です。イノベーションには、最先端の技術やテクノロジーを試すことが必要になることがよくあります。SageMaker HyperPod の適応性により、企業はインフラストラクチャの制限に制約されず、創造性と技術的進歩を促進できます。
タスク ガバナンスとリソース最適化
AI 開発における重要な課題の 1 つは、コンピューティング リソースを効率的に管理することです。SageMaker HyperPod は、タスク ガバナンス機能でこれらの課題に対処します。これらの機能により、ユーザーはモデルのトレーニング、微調整、および推論のためのアクセラレータの使用率を最大化できます。
数回クリックするだけで、ユーザーはタスクの優先順位を定義し、チームのコンピューティング リソースの使用量に制限を設定できます。構成が完了すると、SageMaker HyperPod はタスク キューを自動的に管理し、最も重要な作業に必要なリソースが確実に割り当てられるようにします。運用オーバーヘッドの削減により、組織は貴重な人的リソースをより革新的で戦略的なイニシアチブに再割り当てできます。これにより、モデル開発コストを最大 40% 削減できます。
たとえば、顧客向けサービスを強化する推論タスクが緊急のコンピューティング容量を必要としているが、すべてのリソースが現在使用中の場合、SageMaker HyperPod は、十分に活用されていないリソースまたは緊急でないリソースを再割り当てして、重要なタスクを優先することができます。緊急でないタスクは自動的に一時停止され、チェックポイントが保存されて進行状況が維持され、これらのタスクはリソースが利用可能になるとシームレスに再開されます。これにより、ユーザーは進行中の作業を損なうことなく、コンピューティングへの投資を最大限に活用できます。
これにより、組織は新しい生成 AI イノベーションをより迅速に市場に投入できます。
インテリジェントなリソース管理: パラダイム シフト
SageMaker HyperPod は、AI インフラストラクチャにおけるパラダイム シフトを表しています。生の計算能力に重点を置く従来の考え方から脱却し、インテリジェントで適応性のあるリソース管理に焦点を当てています。最適化されたリソース割り当てを優先することにより、SageMaker HyperPod は無駄を最小限に抑え、効率を最大化し、イノベーションを加速します。すべてコストを削減しながら。これにより、AI 開発は、あらゆる規模の組織にとってよりアクセスしやすく、スケーラブルになります。
厳選されたモデル トレーニング レシピ
SageMaker HyperPod は、DeepSeek R1、DeepSeek R1 Distill Llama、DeepSeek R1 Distill Qwen、Llama、Mistral、Mixtral など、今日の最も人気のあるモデルのいくつかを対象とした 30 を超える厳選されたモデル トレーニング レシピを提供するようになりました。これらのレシピを使用すると、トレーニング データセットのロード、分散トレーニング技術の適用、チェックポイントとインフラストラクチャ障害からの回復のためのシステムの構成などの主要な手順を自動化することにより、数分で開始できます。これにより、あらゆるスキル レベルのユーザーが、最初から AWS インフラストラクチャでのモデル トレーニングの価格性能比を向上させることができ、数週間の手動による評価とテストが不要になります。
1 行の変更で、ユーザーは GPU または AWS Trainium ベースのインスタンスをシームレスに切り替えて、価格性能比をさらに最適化できます。
これらのレシピにより、研究者は Foundation Models をカスタマイズする際に迅速なプロトタイピングを行うことができます。
Amazon EKS との統合
SageMaker HyperPod を Amazon EKS で実行することにより、組織は Kubernetes の高度なスケジューリングおよびオーケストレーション機能を使用して、AI/ML ワークロードのコンピューティング リソースを動的にプロビジョニングおよび管理できます。これにより、最適なリソース使用率とスケーラビリティが提供されます。
この統合により、フォールト トレランスと高可用性も強化されます。自己修復機能により、HyperPod は障害が発生したノードを自動的に置き換え、ワークロードの継続性を維持します。自動化された GPU ヘルス モニタリングとシームレスなノード交換により、ハードウェア障害が発生した場合でも、最小限のダウンタイムで AI/ML ワークロードを確実に実行できます。
さらに、SageMaker HyperPod を Amazon EKS で実行すると、Kubernetes 名前空間とリソース クォータを使用して、効率的なリソース分離と共有が可能になります。組織は、クラスター全体のリソース使用率を最大化しながら、さまざまな AI/ML ワークロードまたはチームを分離できます。
柔軟なトレーニング プラン
AWS は、SageMaker HyperPod の柔軟なトレーニング プランを導入しています。
数回クリックするだけで、ユーザーは希望する完了日と必要なコンピューティング リソースの最大量を指定できます。SageMaker HyperPod は、容量の取得を支援し、クラスターをセットアップすることで、チームの準備時間を数週間節約します。これにより、顧客がモデル開発タスクのために大規模なコンピューティング クラスターを取得する際に遭遇する不確実性の多くが解消されます。
SageMaker HyperPod トレーニング プランは、複数の AWS リージョンで利用可能になり、さまざまなインスタンス タイプをサポートするようになりました。
今後の展望: SageMaker HyperPod の未来
SageMaker HyperPod の進化は、AI 自体の進歩と本質的に結びついています。いくつかの主要な領域が、このプラットフォームの未来を形作っています。
次世代 AI アクセラレータ: 主要な焦点領域は、期待される AWS Trainium2 リリースなどの次世代 AI アクセラレータの統合です。これらの高度なアクセラレータは、比類のない計算パフォーマンスを約束し、現在の世代の GPU ベースの EC2 インスタンスよりも大幅に優れた価格性能比を提供します。これは、リアルタイム アプリケーションや膨大なデータセットの同時処理に不可欠です。SageMaker HyperPod とのシームレスなアクセラレータ統合により、企業は最先端のハードウェアの進歩を活用し、AI イニシアチブを推進できます。
スケーラブルな推論ソリューション: もう 1 つの重要な側面は、SageMaker HyperPod が Amazon EKS との統合を通じて、スケーラブルな推論ソリューションを可能にすることです。リアルタイム データ処理と意思決定の要求が高まるにつれて、SageMaker HyperPod アーキテクチャはこれらの要件を効率的に処理します。この機能は、タイムリーで正確な AI 推論が不可欠な、ヘルスケア、金融、自律システムなどの分野で不可欠です。スケーラブルな推論を提供することで、さまざまなワークロード下で高性能 AI モデルをデプロイできるようになり、運用効率が向上します。
統合されたトレーニングおよび推論インフラストラクチャ: さらに、トレーニングおよび推論インフラストラクチャの統合は、開発からデプロイメントまでの AI ライフサイクルを合理化し、全体を通して最適なリソース使用率を提供する、大幅な進歩を表しています。このギャップを埋めることで、まとまりのある効率的なワークフローが促進され、開発から実際のアプリケーションへの移行の複雑さが軽減されます。この全体的な統合は、次世代の自己進化型 AI モデルにとって重要な、継続的な学習と適応をサポートします。
コミュニティ エンゲージメントとオープンソース テクノロジー: SageMaker HyperPod は、SageMaker を介した MLflow 統合、Amazon EKS を介したコンテナ オーケストレーション、Slurm ワークロード管理など、確立されたオープンソース テクノロジーを使用しており、ユーザーに ML ワークフローのための使い慣れた実績のあるツールを提供します。グローバルな AI コミュニティに参加し、知識の共有を奨励することにより、SageMaker HyperPod は継続的に進化し、最新の研究の進歩を取り入れています。この共同アプローチにより、SageMaker HyperPod は AI テクノロジーの最前線に留まることができます。
SageMaker HyperPod は、組織が AI テクノロジーの可能性を最大限に引き出すことを可能にするソリューションを提供します。インテリジェントなリソース管理、汎用性、スケーラビリティ、および設計により、SageMaker HyperPod は、企業がイノベーションを加速し、運用コストを削減し、急速に進化する AI の状況で時代の先を行くことを可能にします。
SageMaker HyperPod は、組織が AI で可能なことの限界を押し広げるための堅牢で柔軟な基盤を提供します。
AI が業界を再構築し、可能なことを再定義し続ける中、SageMaker HyperPod は最前線に立ち、組織が俊敏性、効率性、およびイノベーションをもって AI ワークロードの複雑さを乗り越えることを可能にします。