Versnelde training door gedistribueerd computergebruik
In de kern is SageMaker HyperPod ontworpen om de training van machine learning-modellen drastisch te versnellen. Het bereikt dit door op ingenieuze wijze computationele workloads te distribueren en te parallelliseren over een uitgebreid netwerk van krachtige processors. Deze processors kunnen AWS’s eigen Trainium-chips omvatten, specifiek ontworpen voor machine learning, of krachtige GPU’s. Deze gedistribueerde aanpak verkort de trainingstijden aanzienlijk, waardoor organisaties sneller kunnen itereren en hun AI-innovaties sneller op de markt kunnen brengen.
Maar HyperPod is meer dan alleen pure snelheid. Het bevat een intelligente laag van veerkracht. Het systeem bewaakt voortdurend de onderliggende infrastructuur en let waakzaam op tekenen van problemen. Wanneer een probleem wordt gedetecteerd, start HyperPod automatisch herstelprocedures. Cruciaal is dat tijdens dit herstelproces uw werk automatisch wordt opgeslagen, waardoor een naadloze hervatting van de training wordt gegarandeerd zodra het probleem is opgelost. Deze ingebouwde fouttolerantie minimaliseert downtime en beschermt waardevolle trainingsvoortgang. Het is geen verrassing dat een aanzienlijke meerderheid van de SageMaker AI-klanten HyperPod heeft omarmd voor hun meest veeleisende trainingsworkloads.
Ontworpen voor de eisen van moderne AI
Moderne AI-workloads worden gekenmerkt door hun complexiteit en schaal. SageMaker HyperPod is speciaal gebouwd om deze uitdagingen direct aan te gaan. Het biedt een persistente en sterk geoptimaliseerde clusteromgeving die specifiek is afgestemd op gedistribueerde training. Dit betekent dat de infrastructuur altijd beschikbaar is en klaar om de intensieve berekeningen te verwerken die nodig zijn voor het trainen van grote, complexe modellen. Dit biedt niet alleen een oplossing voor training op cloudschaal, maar biedt ook aantrekkelijke prijs-prestatieverhoudingen, waardoor geavanceerde AI-ontwikkeling toegankelijker wordt.
Naast training versnelt HyperPod ook inferentie, het proces waarbij een getraind model wordt gebruikt om voorspellingen te doen over nieuwe gegevens. Dit is cruciaal voor het implementeren van AI-gestuurde applicaties die in realtime kunnen reageren op gebruikersverzoeken of veranderende omstandigheden. Door zowel training als inferentie te optimaliseren, biedt HyperPod een complete oplossing voor de gehele AI-levenscyclus.
Real-World Impact: Van startups tot enterprises
De impact van SageMaker HyperPod is duidelijk zichtbaar in het AI-landschap. Toonaangevende startups, zoals Writer, Luma AI en Perplexity, maken gebruik van HyperPod om hun modelontwikkelingscycli te versnellen. Deze flexibele bedrijven gebruiken HyperPod om de grenzen te verleggen van wat mogelijk is met AI, en creëren innovatieve producten en diensten die hun respectieve industrieën transformeren.
Maar het zijn niet alleen startups die profiteren. Grote ondernemingen, waaronder Thomson Reuters en Salesforce, benutten ook de kracht van HyperPod. Deze grote organisaties gebruiken HyperPod om complexe AI-uitdagingen op schaal aan te pakken, waardoor innovatie en efficiëntie in hun hele bedrijfsvoering worden gestimuleerd.
Zelfs Amazon zelf heeft SageMaker HyperPod gebruikt om zijn nieuwe Amazon Nova-modellen te trainen. Deze interne adoptie toont de kracht en veelzijdigheid van het platform aan. Door HyperPod te gebruiken, kon Amazon de trainingskosten aanzienlijk verlagen, de infrastructuurprestaties verbeteren en maanden aan handmatige inspanning besparen die anders zouden zijn besteed aan het opzetten van clusters en end-to-end procesbeheer.
Continue innovatie: Evolueren met het AI-landschap
SageMaker HyperPod is geen statisch product; het is een platform dat voortdurend in ontwikkeling is. AWS blijft nieuwe innovaties introduceren die het voor klanten nog eenvoudiger, sneller en kosteneffectiever maken om AI-modellen op schaal te bouwen, trainen en implementeren. Deze toewijding aan continue verbetering zorgt ervoor dat HyperPod voorop blijft lopen op het gebied van AI-infrastructuurtechnologie.
Diepgaande infrastructuurcontrole en flexibiliteit
SageMaker HyperPod biedt persistente clusters met een opmerkelijk niveau van infrastructuurcontrole. Bouwers kunnen veilig verbinding maken met Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)-instanties met behulp van SSH. Dit biedt directe toegang tot de onderliggende infrastructuur, waardoor geavanceerde modeltraining, infrastructuurbeheer en debugging mogelijk zijn. Dit controleniveau is essentieel voor onderzoekers en engineers die hun modellen moeten finetunen en hun trainingsprocessen moeten optimaliseren.
Om de beschikbaarheid te maximaliseren, onderhoudt HyperPod een pool van dedicated en reserve-instanties. Dit gebeurt zonder extra kosten voor de gebruiker. De reserve-instanties worden stand-by gehouden, klaar om te worden ingezet in geval van een node-storing. Dit minimaliseert downtime tijdens kritieke node-vervangingen, zodat de training ononderbroken kan doorgaan.
Gebruikers hebben de flexibiliteit om hun favoriete orkestratietools te kiezen. Ze kunnen vertrouwde tools gebruiken zoals Slurm of Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), samen met de bibliotheken die op deze tools zijn gebouwd. Dit maakt flexibele taakplanning en het delen van compute mogelijk, waardoor gebruikers hun infrastructuur kunnen afstemmen op hun specifieke behoeften.
De integratie van SageMaker HyperPod-clusters met Slurm maakt ook het gebruik van NVIDIA’s Enroot en Pyxis mogelijk. Deze tools bieden efficiënte containerplanning in performante, niet-geprivilegieerde sandboxes. Dit verbetert de beveiliging en isolatie, terwijl ook het resourcegebruik wordt verbeterd.
Het onderliggende besturingssysteem en de softwarestack zijn gebaseerd op de Deep Learning AMI. Deze AMI wordt vooraf geconfigureerd geleverd met NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN en de nieuwste versies van PyTorch en TensorFlow. Dit elimineert de noodzaak voor handmatige installatie en configuratie, waardoor gebruikers kostbare tijd en moeite besparen.
SageMaker HyperPod is ook geïntegreerd met Amazon SageMaker AI distributed training libraries. Deze bibliotheken zijn geoptimaliseerd voor AWS-infrastructuur, waardoor automatische workloadverdeling over duizenden accelerators mogelijk is. Dit maakt efficiënte parallelle training mogelijk, waardoor de trainingstijden voor grote modellen drastisch worden verkort.
Ingebouwde ML-tools voor verbeterde prestaties
SageMaker HyperPod gaat verder dan het leveren van ruwe infrastructuur; het bevat ook ingebouwde ML-tools om de modelprestaties te verbeteren. Amazon SageMaker met TensorBoard helpt bijvoorbeeld bij het visualiseren van de modelarchitectuur en het aanpakken van convergentieproblemen. Hierdoor kunnen onderzoekers en engineers een dieper inzicht krijgen in hun modellen en potentiële verbeterpunten identificeren.
Integratie met observability-tools zoals Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus en Amazon Managed Grafana biedt diepere inzichten in clusterprestaties, gezondheid en gebruik. Dit stroomlijnt de ontwikkeltijd door realtime monitoring en waarschuwingen te bieden, waardoor gebruikers snel problemen kunnen identificeren en oplossen die zich kunnen voordoen.
Aanpassing en aanpasbaarheid: Afstemmen op specifieke behoeften
SageMaker HyperPod stelt gebruikers in staat om aangepaste bibliotheken en frameworks te implementeren. Hierdoor kan de service worden afgestemd op specifieke AI-projectbehoeften. Dit niveau van personalisatie is essentieel in het snel evoluerende AI-landschap, waar innovatie vaak vereist dat wordt geëxperimenteerd met geavanceerde technieken en technologieën. De aanpasbaarheid van SageMaker HyperPod betekent dat bedrijven niet worden beperkt door infrastructuurbeperkingen, wat creativiteit en technologische vooruitgang bevordert.
Taakbeheer en resource-optimalisatie
Een van de belangrijkste uitdagingen bij AI-ontwikkeling is het efficiënt beheren van compute resources. SageMaker HyperPod pakt deze uitdagingen aan met zijn taakbeheermogelijkheden. Deze mogelijkheden stellen gebruikers in staat om het gebruik van accelerators te maximaliseren voor modeltraining, fine-tuning en inferentie.
Met slechts een paar klikken kunnen gebruikers taakprioriteiten definiëren en limieten instellen voor het gebruik van compute resources voor teams. Eenmaal geconfigureerd, beheert SageMaker HyperPod automatisch de takenwachtrij, zodat het meest kritieke werk de nodige resources krijgt. Deze vermindering van de operationele overhead stelt organisaties in staat om waardevolle menselijke resources te herbestemmen aan meer innovatieve en strategische initiatieven. Dit kan de kosten voor modelontwikkeling met maximaal 40% verlagen.
Als bijvoorbeeld een inferentietaak die een klantgerichte service aandrijft, dringend compute-capaciteit nodig heeft, maar alle resources momenteel in gebruik zijn, kan SageMaker HyperPod onderbenutte of niet-urgente resources herbestemmen om de kritieke taak te prioriteren. Niet-urgente taken worden automatisch gepauzeerd, checkpoints worden opgeslagen om de voortgang te behouden en deze taken worden naadloos hervat wanneer resources beschikbaar komen. Dit zorgt ervoor dat gebruikers hun compute-investeringen maximaliseren zonder lopend werk in gevaar te brengen.
Dit stelt organisaties in staat om sneller nieuwe generatieve AI-innovaties op de markt te brengen.
Intelligent resourcebeheer: Een paradigmaverschuiving
SageMaker HyperPod vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving in AI-infrastructuur. Het gaat verder dan de traditionele nadruk op ruwe rekenkracht en richt zich op intelligent en adaptief resourcebeheer. Door prioriteit te geven aan geoptimaliseerde resourcetoewijzing, minimaliseert SageMaker HyperPod verspilling, maximaliseert het de efficiëntie en versnelt het innovatie - en dat alles terwijl de kosten worden verlaagd. Dit maakt AI-ontwikkeling toegankelijker en schaalbaarder voor organisaties van elke omvang.
Samengestelde recepten voor modeltraining
SageMaker HyperPod biedt nu meer dan 30 samengestelde recepten voor modeltraining voor enkele van de populairste modellen van vandaag, waaronder DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral en Mixtral. Deze recepten stellen gebruikers in staat om binnen enkele minuten aan de slag te gaan door belangrijke stappen te automatiseren, zoals het laden van trainingsdatasets, het toepassen van gedistribueerde trainingstechnieken en het configureren van systemen voor checkpointing en herstel van infrastructuurstoringen. Dit stelt gebruikers van alle niveaus in staat om vanaf het begin betere prijs-prestatieverhoudingen te bereiken voor modeltraining op AWS-infrastructuur, waardoor weken van handmatige evaluatie en testen worden geëlimineerd.
Met een eenvoudige wijziging van één regel kunnen gebruikers naadloos schakelen tussen GPU- of AWS Trainium-gebaseerde instanties om de prijs-prestatieverhouding verder te optimaliseren.
Deze recepten stellen onderzoekers in staat om snelle prototyping uit te voeren bij het aanpassen van Foundation Models.
Integratie met Amazon EKS
Door SageMaker HyperPod op Amazon EKS uit te voeren, kunnen organisaties de geavanceerde plannings- en orkestratiefuncties van Kubernetes gebruiken om dynamisch compute resources te provisioneren en te beheren voor AI/ML-workloads. Dit zorgt voor optimaal resourcegebruik en schaalbaarheid.
Deze integratie verbetert ook de fouttolerantie en hoge beschikbaarheid. Met zelfherstellende mogelijkheden vervangt HyperPod automatisch defecte nodes, waardoor de continuïteit van de workload wordt gehandhaafd. Geautomatiseerde GPU-gezondheidsmonitoring en naadloze node-vervanging zorgen voor een betrouwbare uitvoering van AI/ML-workloads met minimale downtime, zelfs tijdens hardwarestoringen.
Bovendien maakt het uitvoeren van SageMaker HyperPod op Amazon EKS efficiënte resource-isolatie en -deling mogelijk met behulp van Kubernetes-namespaces en resourcequota. Organisaties kunnen verschillende AI/ML-workloads of teams isoleren en tegelijkertijd het resourcegebruik in het cluster maximaliseren.
Flexibele trainingsplannen
AWS introduceert flexibele trainingsplannen voor SageMaker HyperPod.
Met slechts een paar klikken kunnen gebruikers hun gewenste voltooiingsdatum en de maximale hoeveelheid benodigde compute resources specificeren. SageMaker HyperPod helpt vervolgens bij het verkrijgen van capaciteit en het opzetten van clusters, waardoor teams weken aan voorbereidingstijd besparen. Dit elimineert veel van de onzekerheid die klanten ervaren bij het verkrijgen van grote compute clusters voor modelontwikkelingstaken.
SageMaker HyperPod-trainingsplannen zijn nu beschikbaar in meerdere AWS-regio’s en ondersteunen een verscheidenheid aan instantietypen.
Vooruitblik: De toekomst van SageMaker HyperPod
De evolutie van SageMaker HyperPod is intrinsiek verbonden met de vooruitgang in AI zelf. Verschillende belangrijke gebieden vormen de toekomst van dit platform:
Next-Generation AI Accelerators: Een belangrijk aandachtsgebied is de integratie van next-generation AI-accelerators zoals de verwachte AWS Trainium2-release. Deze geavanceerde accelerators beloven ongeëvenaarde rekenprestaties en bieden aanzienlijk betere prijs-prestatieverhoudingen dan de huidige generatie GPU-gebaseerde EC2-instanties. Dit zal cruciaal zijn voor realtime applicaties en het gelijktijdig verwerken van enorme datasets. De naadloze acceleratorintegratie met SageMaker HyperPod stelt bedrijven in staat om geavanceerde hardwareverbeteringen te benutten, waardoor AI-initiatieven worden gestimuleerd.
Schaalbare inferentieoplossingen: Een ander cruciaal aspect is dat SageMaker HyperPod, door zijn integratie met Amazon EKS, schaalbare inferentieoplossingen mogelijk maakt. Naarmate de vraag naar realtime gegevensverwerking en besluitvorming toeneemt, verwerkt de SageMaker HyperPod-architectuur deze vereisten efficiënt. Deze mogelijkheid is essentieel in sectoren als de gezondheidszorg, financiën en autonome systemen, waar tijdige, nauwkeurige AI-inferenties cruciaal zijn. Het aanbieden van schaalbare inferentie maakt het mogelijk om krachtige AI-modellen te implementeren onder verschillende workloads, waardoor de operationele effectiviteit wordt verbeterd.
Geïntegreerde trainings- en inferentie-infrastructuren: Bovendien vertegenwoordigt het integreren van trainings- en inferentie-infrastructuren een aanzienlijke vooruitgang, waardoor de AI-levenscyclus van ontwikkeling tot implementatie wordt gestroomlijnd en optimaal resourcegebruik wordt geboden. Het overbruggen van deze kloof vergemakkelijkt een samenhangende, efficiënte workflow, waardoor de overgangscomplexiteit van ontwikkeling naar real-world applicaties wordt verminderd. Deze holistische integratie ondersteunt continu leren en aanpassing, wat essentieel is voor next-generation, zelf-evoluerende AI-modellen.
Communitybetrokkenheid en open source-technologieën: SageMakerHyperPod maakt gebruik van gevestigde open source-technologieën, waaronder MLflow-integratie via SageMaker, containerorkestratie via Amazon EKS en Slurm-workloadbeheer, waardoor gebruikers vertrouwde en bewezen tools krijgen voor hun ML-workflows. Door de wereldwijde AI-gemeenschap te betrekken en het delen van kennis aan te moedigen, evolueert SageMaker HyperPod voortdurend en worden de nieuwste onderzoeksontwikkelingen geïntegreerd. Deze collaboratieve aanpak helpt SageMaker HyperPod om voorop te blijven lopen op het gebied van AI-technologie.
SageMaker HyperPod biedt een oplossing die organisaties in staat stelt om het volledige potentieel van AI-technologieën te ontsluiten. Met zijn intelligente resourcebeheer, veelzijdigheid, schaalbaarheid en ontwerp stelt SageMaker HyperPod bedrijven in staat om innovatie te versnellen, operationele kosten te verlagen en voorop te blijven lopen in het snel evoluerende AI-landschap.
SageMaker HyperPod biedt een robuuste en flexibele basis voor organisaties om de grenzen te verleggen van wat mogelijk is in AI.
Terwijl AI industrieën blijft hervormen en herdefiniëren wat mogelijk is, staat SageMaker HyperPod in de voorhoede, waardoor organisaties in staat worden gesteld om de complexiteit van AI-workloads met behendigheid, efficiëntie en innovatie te navigeren.