Przyspieszone szkolenie dzięki przetwarzaniu rozproszonemu
U podstaw SageMaker HyperPod leży technologia zaprojektowana w celu radykalnego przyspieszenia szkolenia modeli uczenia maszynowego. Osiąga to poprzez pomysłowe rozdzielanie i zrównoleglanie obciążeń obliczeniowych w rozległej sieci potężnych procesorów. Te procesory mogą obejmować własne chipy AWS Trainium, specjalnie zaprojektowane do uczenia maszynowego, lub wysokowydajne procesory graficzne (GPU). To rozproszone podejście skraca czas szkolenia, umożliwiając organizacjom szybsze iteracje i szybsze wprowadzanie innowacji AI na rynek.
Ale HyperPod to coś więcej niż tylko surowa prędkość. Zawiera inteligentną warstwę odporności. System stale monitoruje infrastrukturę bazową, czujnie wypatrując wszelkich oznak problemów. Po wykryciu problemu HyperPod automatycznie inicjuje procedury naprawcze. Co najważniejsze, podczas tego procesu naprawy praca jest automatycznie zapisywana, zapewniając bezproblemowe wznowienie szkolenia po rozwiązaniu problemu. Ta wbudowana tolerancja na błędy minimalizuje przestoje i chroni cenny postęp szkolenia. Nic dziwnego, że znaczna większość klientów SageMaker AI korzysta z HyperPod do najbardziej wymagających obciążeń szkoleniowych.
Zaprojektowany z myślą o wymaganiach nowoczesnej sztucznej inteligencji
Nowoczesne obciążenia AI charakteryzują się złożonością i skalą. SageMaker HyperPod został specjalnie zaprojektowany, aby sprostać tym wyzwaniom. Zapewnia trwałe i wysoce zoptymalizowane środowisko klastrowe, specjalnie dostosowane do rozproszonego szkolenia. Oznacza to, że infrastruktura jest zawsze dostępna i gotowa do obsługi intensywnych obliczeń wymaganych do szkolenia dużych, złożonych modeli. Zapewnia to nie tylko rozwiązanie do szkolenia w skali chmury, ale także oferuje atrakcyjny stosunek ceny do wydajności, czyniąc zaawansowany rozwój AI bardziej dostępnym.
Poza szkoleniem HyperPod przyspiesza również wnioskowanie, czyli proces wykorzystywania wytrenowanego modelu do przewidywania na nowych danych. Jest to kluczowe dla wdrażania aplikacji opartych na sztucznej inteligencji, które mogą reagować w czasie rzeczywistym na żądania użytkowników lub zmieniające się warunki. Optymalizując zarówno szkolenie, jak i wnioskowanie, HyperPod zapewnia kompletne rozwiązanie dla całego cyklu życia AI.
Rzeczywisty wpływ: od startupów po przedsiębiorstwa
Wpływ SageMaker HyperPod jest widoczny w całym krajobrazie AI. Wiodące startupy, takie jak Writer, Luma AI i Perplexity, wykorzystują HyperPod do przyspieszenia cykli rozwoju swoich modeli. Te zwinne firmy używają HyperPod do przesuwania granic możliwości sztucznej inteligencji, tworząc innowacyjne produkty i usługi, które przekształcają ich branże.
Ale nie tylko startupy odnoszą korzyści. Duże przedsiębiorstwa, w tym Thomson Reuters i Salesforce, również wykorzystują moc HyperPod. Te duże organizacje używają HyperPod do rozwiązywania złożonych wyzwań AI na dużą skalę, napędzając innowacje i wydajność w swoich operacjach.
Nawet sam Amazon wykorzystał SageMaker HyperPod do szkolenia swoich nowych modeli Amazon Nova. Ta wewnętrzna adaptacja demonstruje moc i wszechstronność platformy. Korzystając z HyperPod, Amazon był w stanie znacznie obniżyć koszty szkolenia, zwiększyć wydajność infrastruktury i zaoszczędzić miesiące ręcznego wysiłku, który w przeciwnym razie zostałby poświęcony na konfigurację klastra i zarządzanie procesami od końca do końca.
Ciągłe innowacje: ewolucja wraz z krajobrazem AI
SageMaker HyperPod nie jest produktem statycznym; to stale ewoluująca platforma. AWS stale wprowadza nowe innowacje, które sprawiają, że budowanie, szkolenie i wdrażanie modeli AI na dużą skalę jest jeszcze łatwiejsze, szybsze i bardziej opłacalne dla klientów. To zaangażowanie w ciągłe doskonalenie zapewnia, że HyperPod pozostaje w czołówce technologii infrastruktury AI.
Głęboka kontrola i elastyczność infrastruktury
SageMaker HyperPod oferuje trwałe klastry z niezwykłym poziomem kontroli infrastruktury. Konstruktorzy mogą bezpiecznie łączyć się z instancjami Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) za pomocą SSH. Zapewnia to bezpośredni dostęp do infrastruktury bazowej, umożliwiając zaawansowane szkolenie modeli, zarządzanie infrastrukturą i debugowanie. Ten poziom kontroli jest niezbędny dla badaczy i inżynierów, którzy muszą dostroić swoje modele i zoptymalizować procesy szkoleniowe.
Aby zmaksymalizować dostępność, HyperPod utrzymuje pulę dedykowanych i zapasowych instancji. Odbywa się to bez dodatkowych kosztów dla użytkownika. Instancje zapasowe są utrzymywane w gotowości, gotowe do wdrożenia w przypadku awarii węzła. Minimalizuje to przestoje podczas krytycznych wymian węzłów, zapewniając, że szkolenie może być kontynuowane bez przerwy.
Użytkownicy mają swobodę wyboru preferowanych narzędzi do orkiestracji. Mogą korzystać ze znanych narzędzi, takich jak Slurm lub Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), wraz z bibliotekami zbudowanymi na tych narzędziach. Umożliwia to elastyczne planowanie zadań i współdzielenie zasobów obliczeniowych, pozwalając użytkownikom dostosować infrastrukturę do ich specyficznych potrzeb.
Integracja klastrów SageMaker HyperPod ze Slurm umożliwia również korzystanie z Enroot i Pyxis firmy NVIDIA. Narzędzia te zapewniają wydajne planowanie kontenerów w wydajnych, nieuprzywilejowanych piaskownicach. Zwiększa to bezpieczeństwo i izolację, a także poprawia wykorzystanie zasobów.
Bazowy system operacyjny i stos oprogramowania są oparte na Deep Learning AMI. Ten obraz AMI jest wstępnie skonfigurowany z NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN i najnowszymi wersjami PyTorch i TensorFlow. Eliminuje to potrzebę ręcznej konfiguracji, oszczędzając użytkownikom cenny czas i wysiłek.
SageMaker HyperPod jest również zintegrowany z bibliotekami rozproszonego szkolenia Amazon SageMaker AI. Biblioteki te są zoptymalizowane pod kątem infrastruktury AWS, umożliwiając automatyczną dystrybucję obciążeń w tysiącach akceleratorów. Pozwala to na wydajne równoległe szkolenie, radykalnie skracając czas szkolenia dużych modeli.
Wbudowane narzędzia ML dla zwiększonej wydajności
SageMaker HyperPod wykracza poza dostarczanie surowej infrastruktury; zawiera również wbudowane narzędzia ML, aby zwiększyć wydajność modelu. Na przykład Amazon SageMaker z TensorBoard pomaga wizualizować architekturę modelu i rozwiązywać problemy z konwergencją. Pozwala to badaczom i inżynierom na głębsze zrozumienie swoich modeli i identyfikację potencjalnych obszarów do poprawy.
Integracja z narzędziami do obserwacji, takimi jak Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus i Amazon Managed Grafana, oferuje głębszy wgląd w wydajność, kondycję i wykorzystanie klastra. Usprawnia to czas programowania, zapewniając monitorowanie i alertowanie w czasie rzeczywistym, umożliwiając użytkownikom szybkie identyfikowanie i rozwiązywanie wszelkich problemów, które mogą się pojawić.
Dostosowywanie i adaptacja: dostosowywanie do specyficznych potrzeb
SageMaker HyperPod pozwala użytkownikom implementować niestandardowe biblioteki i frameworki. Umożliwia to dostosowanie usługi do specyficznych potrzeb projektu AI. Ten poziom personalizacji jest niezbędny w szybko ewoluującym krajobrazie AI, gdzie innowacje często wymagają eksperymentowania z najnowocześniejszymi technikami i technologiami. Możliwość adaptacji SageMaker HyperPod oznacza, że firmy nie są ograniczone ograniczeniami infrastruktury, co sprzyja kreatywności i postępowi technologicznemu.
Zarządzanie zadaniami i optymalizacja zasobów
Jednym z kluczowych wyzwań w rozwoju AI jest efektywne zarządzanie zasobami obliczeniowymi. SageMaker HyperPod rozwiązuje te wyzwania dzięki swoim możliwościom zarządzania zadaniami. Te możliwości umożliwiają użytkownikom maksymalizację wykorzystania akceleratorów do szkolenia, dostrajania i wnioskowania modeli.
Za pomocą zaledwie kilku kliknięć użytkownicy mogą zdefiniować priorytety zadań i ustawić limity wykorzystania zasobów obliczeniowych dla zespołów. Po skonfigurowaniu SageMaker HyperPod automatycznie zarządza kolejką zadań, upewniając się, że najbardziej krytyczne prace otrzymują niezbędne zasoby. Ta redukcja kosztów operacyjnych pozwala organizacjom na realokację cennych zasobów ludzkich na bardziej innowacyjne i strategiczne inicjatywy. Może to obniżyć koszty rozwoju modelu nawet o 40%.
Na przykład, jeśli zadanie wnioskowania zasilające usługę skierowaną do klienta wymaga pilnej mocy obliczeniowej, ale wszystkie zasoby są obecnie w użyciu, SageMaker HyperPod może realokować niewykorzystane lub niepilne zasoby, aby nadać priorytet zadaniu krytycznemu. Niepilne zadania są automatycznie wstrzymywane, punkty kontrolne są zapisywane w celu zachowania postępu, a zadania te wznawiają się bezproblemowo, gdy zasoby staną się dostępne. Zapewnia to, że użytkownicy maksymalizują swoje inwestycje w moc obliczeniową bez uszczerbku dla trwających prac.
Pozwala to organizacjom na szybsze wprowadzanie na rynek nowych innowacji generatywnej sztucznej inteligencji.
Inteligentne zarządzanie zasobami: zmiana paradygmatu
SageMaker HyperPod reprezentuje zmianę paradygmatu w infrastrukturze AI. Wykracza poza tradycyjny nacisk na surową moc obliczeniową, aby skupić się na inteligentnym i adaptacyjnym zarządzaniu zasobami. Poprzez priorytetyzację zoptymalizowanej alokacji zasobów, SageMaker HyperPod minimalizuje straty, maksymalizuje wydajność i przyspiesza innowacje — a wszystko to przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. To sprawia, że rozwój AI jest bardziej dostępny i skalowalny dla organizacji każdej wielkości.
Wyselekcjonowane przepisy na szkolenie modeli
SageMaker HyperPod oferuje teraz ponad 30 wyselekcjonowanych przepisów na szkolenie modeli dla niektórych z najpopularniejszych obecnie modeli, w tym DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral i Mixtral. Te przepisy umożliwiają użytkownikom rozpoczęcie pracy w ciągu kilku minut, automatyzując kluczowe kroki, takie jak ładowanie zestawów danych szkoleniowych, stosowanie technik szkolenia rozproszonego oraz konfigurowanie systemów do tworzenia punktów kontrolnych i odzyskiwania po awariach infrastruktury. To umożliwia użytkownikom na wszystkich poziomach umiejętności osiągnięcie lepszego stosunku ceny do wydajności szkolenia modeli w infrastrukturze AWS od samego początku, eliminując tygodnie ręcznej oceny i testowania.
Za pomocą prostej, jednowierszowej zmiany użytkownicy mogą bezproblemowo przełączać się między instancjami opartymi na GPU lub AWS Trainium, aby jeszcze bardziej zoptymalizować stosunek ceny do wydajności.
Te przepisy pozwalają badaczom na szybkie prototypowanie podczas dostosowywania modeli podstawowych (Foundation Models).
Integracja z Amazon EKS
Uruchamiając SageMaker HyperPod na Amazon EKS, organizacje mogą korzystać z zaawansowanych funkcji planowania i orkiestracji Kubernetes, aby dynamicznie udostępniać zasoby obliczeniowe dla obciążeń AI/ML i zarządzać nimi. Zapewnia to optymalne wykorzystanie zasobów i skalowalność.
Ta integracja zwiększa również odporność na błędy i wysoką dostępność. Dzięki możliwościom samonaprawy HyperPod automatycznie zastępuje uszkodzone węzły, zachowując ciągłość obciążenia. Zautomatyzowane monitorowanie kondycji GPU i bezproblemowa wymiana węzłów zapewniają niezawodne wykonywanie obciążeń AI/ML przy minimalnym czasie przestoju, nawet podczas awarii sprzętu.
Dodatkowo, uruchomienie SageMaker HyperPod na Amazon EKS umożliwia efektywną izolację i współdzielenie zasobów przy użyciu przestrzeni nazw Kubernetes i limitów zasobów. Organizacje mogą izolować różne obciążenia AI/ML lub zespoły, jednocześnie maksymalizując wykorzystanie zasobów w klastrze.
Elastyczne plany szkoleniowe
AWS wprowadza elastyczne plany szkoleniowe dla SageMaker HyperPod.
Za pomocą zaledwie kilku kliknięć użytkownicy mogą określić żądaną datę zakończenia i maksymalną ilość potrzebnych zasobów obliczeniowych. SageMaker HyperPod pomaga następnie w pozyskaniu mocy obliczeniowej i konfiguruje klastry, oszczędzając zespołom tygodnie czasu przygotowań. Eliminuje to znaczną część niepewności, z jaką spotykają się klienci podczas pozyskiwania dużych klastrów obliczeniowych do zadań związanych z rozwojem modeli.
Plany szkoleniowe SageMaker HyperPod są teraz dostępne w wielu regionach AWS i obsługują różne typy instancji.
Patrząc w przyszłość: przyszłość SageMaker HyperPod
Ewolucja SageMaker HyperPod jest nierozerwalnie związana z postępem w samej sztucznej inteligencji. Kilka kluczowych obszarów kształtuje przyszłość tej platformy:
Akceleratory AI nowej generacji: Kluczowym obszarem zainteresowania jest integracja akceleratorów AI nowej generacji, takich jak oczekiwane wydanie AWS Trainium2. Te zaawansowane akceleratory obiecują niezrównaną wydajność obliczeniową, oferując znacznie lepszy stosunek ceny do wydajności niż obecna generacja instancji EC2 opartych na GPU. Będzie to miało kluczowe znaczenie dla aplikacji czasu rzeczywistego i przetwarzania ogromnych zbiorów danych jednocześnie. Bezproblemowa integracja akceleratorów z SageMaker HyperPod umożliwia firmom wykorzystanie najnowocześniejszych osiągnięć sprzętowych, napędzając inicjatywy AI.
Skalowalne rozwiązania do wnioskowania: Innym kluczowym aspektem jest to, że SageMaker HyperPod, dzięki integracji z Amazon EKS, umożliwia skalowalne rozwiązania do wnioskowania. Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji, architektura SageMaker HyperPod skutecznie radzi sobie z tymi wymaganiami. Ta zdolność jest niezbędna w sektorach takich jak opieka zdrowotna, finanse i systemy autonomiczne, gdzie terminowe i dokładne wnioskowanie AI ma kluczowe znaczenie. Oferowanie skalowalnego wnioskowania umożliwia wdrażanie wysokowydajnych modeli AI przy różnych obciążeniach, zwiększając efektywność operacyjną.
Zintegrowane infrastruktury szkoleniowe i wnioskowania: Co więcej, integracja infrastruktur szkoleniowych i wnioskowania stanowi znaczący postęp, usprawniając cykl życia AI od rozwoju do wdrożenia i zapewniając optymalne wykorzystanie zasobów w całym procesie. Zmniejszenie tej luki ułatwia spójny, wydajny przepływ pracy, redukując złożoność przejścia od rozwoju do zastosowań w świecie rzeczywistym. Ta holistyczna integracja wspiera ciągłe uczenie się i adaptację, co jest kluczowe dla modeli AI nowej generacji, samodoskonalących się.
Zaangażowanie społeczności i technologie open source: SageMaker HyperPod wykorzystuje uznane technologie open source, w tym integrację MLflow poprzez SageMaker, orkiestrację kontenerów poprzez Amazon EKS i zarządzanie obciążeniami Slurm, zapewniając użytkownikom znane i sprawdzone narzędzia do ich przepływów pracy ML. Angażując globalną społeczność AI i zachęcając do dzielenia się wiedzą, SageMaker HyperPod stale ewoluuje, włączając najnowsze osiągnięcia badawcze. To oparte na współpracy podejście pomaga SageMaker HyperPod pozostać w czołówce technologii AI.
SageMaker HyperPod oferuje rozwiązanie, które umożliwia organizacjom uwolnienie pełnego potencjału technologii AI. Dzięki inteligentnemu zarządzaniu zasobami, wszechstronności, skalowalności i konstrukcji, SageMaker HyperPod umożliwia firmom przyspieszenie innowacji, obniżenie kosztów operacyjnych i wyprzedzenie konkurencji w szybko ewoluującym krajobrazie AI.
SageMaker HyperPod zapewnia solidne i elastyczne podstawy dla organizacji, aby przesuwać granice tego, co jest możliwe w AI.
Ponieważ sztuczna inteligencja nadal przekształca branże i redefiniuje to, co jest możliwe, SageMaker HyperPod stoi na czele, umożliwiając organizacjom poruszanie się po złożoności obciążeń AI z elastycznością, wydajnością i innowacyjnością.