Ускоренное обучение с помощью распределенных вычислений
В своей основе SageMaker HyperPod разработан для значительного ускорения обучения моделей машинного обучения. Это достигается за счет распределения и распараллеливания вычислительных нагрузок по обширной сети мощных процессоров. Эти процессоры могут включать в себя собственные чипы AWS Trainium, специально разработанные для машинного обучения, или высокопроизводительные GPU. Такой распределенный подход сокращает время обучения, позволяя организациям быстрее выполнять итерации и выводить свои инновации в области ИИ на рынок.
Но HyperPod — это больше, чем просто скорость. Он включает в себя интеллектуальный уровень отказоустойчивости. Система постоянно контролирует базовую инфраструктуру, внимательно следя за любыми признаками неполадок. При обнаружении проблемы HyperPod автоматически инициирует процедуры восстановления. Важно отметить, что во время этого процесса восстановления ваша работа автоматически сохраняется, обеспечивая плавное возобновление обучения после устранения проблемы. Эта встроенная отказоустойчивость сводит к минимуму время простоя и защищает ценный прогресс обучения. Неудивительно, что значительное большинство клиентов SageMaker AI используют HyperPod для своих самых требовательных рабочих нагрузок обучения.
Создан для удовлетворения потребностей современного ИИ
Современные рабочие нагрузки ИИ характеризуются своей сложностью и масштабом. SageMaker HyperPod специально создан для решения этих задач. Он предоставляет постоянную и высокооптимизированную кластерную среду, специально предназначенную для распределенного обучения. Это означает, что инфраструктура всегда доступна и готова обрабатывать интенсивные вычисления, необходимые для обучения больших и сложных моделей. Это не только предоставляет решение для обучения в облачном масштабе, но и предлагает привлекательное соотношение цены и производительности, делая разработку продвинутого ИИ более доступной.
Помимо обучения, HyperPod также ускоряет вывод (inference) — процесс использования обученной модели для прогнозирования новых данных. Это крайне важно для развертывания приложений на базе ИИ, которые могут реагировать в режиме реального времени на запросы пользователей или изменяющиеся условия. Оптимизируя как обучение, так и вывод, HyperPod предоставляет комплексное решение для всего жизненного цикла ИИ.
Реальное влияние: от стартапов до крупных предприятий
Влияние SageMaker HyperPod очевидно во всем ландшафте ИИ. Ведущие стартапы, такие как Writer, Luma AI и Perplexity, используют HyperPod для ускорения циклов разработки своих моделей. Эти гибкие компании используют HyperPod, чтобы раздвинуть границы возможного с помощью ИИ, создавая инновационные продукты и услуги, которые трансформируют соответствующие отрасли.
Но не только стартапы получают выгоду. Крупные предприятия, в том числе Thomson Reuters и Salesforce, также используют возможности HyperPod. Эти крупные организации используют HyperPod для решения сложных задач ИИ в масштабе, стимулируя инновации и эффективность во всех своих операциях.
Даже сама Amazon использовала SageMaker HyperPod для обучения своих новых моделей Amazon Nova. Это внутреннее внедрение демонстрирует мощь и универсальность платформы. Используя HyperPod, Amazon смогла значительно сократить затраты на обучение, повысить производительность инфраструктуры и сэкономить месяцы ручного труда, которые в противном случае были бы потрачены на настройку кластера и управление сквозным процессом.
Непрерывные инновации: развитие вместе с ландшафтом ИИ
SageMaker HyperPod — это не статичный продукт; это постоянно развивающаяся платформа. AWS продолжает внедрять новые инновации, которые делают создание, обучение и развертывание моделей ИИ в масштабе еще проще, быстрее и экономичнее для клиентов. Это стремление к постоянному совершенствованию гарантирует, что HyperPod останется на переднем крае технологий инфраструктуры ИИ.
Глубокий контроль и гибкость инфраструктуры
SageMaker HyperPod предлагает постоянные кластеры с замечательным уровнем контроля инфраструктуры. Разработчики могут безопасно подключаться к инстансам Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) с помощью SSH. Это обеспечивает прямой доступ к базовой инфраструктуре, позволяя выполнять расширенное обучение моделей, управление инфраструктурой и отладку. Этот уровень контроля необходим исследователям и инженерам, которым необходимо точно настраивать свои модели и оптимизировать процессы обучения.
Чтобы максимизировать доступность, HyperPod поддерживает пул выделенных и резервных инстансов. Это делается без каких-либо дополнительных затрат для пользователя. Резервные инстансы находятся в режиме ожидания и готовы к развертыванию в случае сбоя узла. Это сводит к минимуму время простоя во время критических замен узлов, гарантируя, что обучение может продолжаться бесперебойно.
Пользователи имеют возможность выбирать предпочитаемые инструменты оркестровки. Они могут использовать знакомые инструменты, такие как Slurm или Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), а также библиотеки, построенные на этих инструментах. Это обеспечивает гибкое планирование заданий и совместное использование вычислительных ресурсов, позволяя пользователям адаптировать свою инфраструктуру к своим конкретным потребностям.
Интеграция кластеров SageMaker HyperPod со Slurm также позволяет использовать Enroot и Pyxis от NVIDIA. Эти инструменты обеспечивают эффективное планирование контейнеров в производительных, непривилегированных песочницах. Это повышает безопасность и изоляцию, а также улучшает использование ресурсов.
Базовая операционная система и стек программного обеспечения основаны на Deep Learning AMI. Этот AMI поставляется с предварительно настроенными NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN и последними версиями PyTorch и TensorFlow. Это устраняет необходимость ручной настройки и конфигурации, экономя пользователям драгоценное время и усилия.
SageMaker HyperPod также интегрирован с библиотеками распределенного обучения Amazon SageMaker AI. Эти библиотеки оптимизированы для инфраструктуры AWS, обеспечивая автоматическое распределение рабочей нагрузки по тысячам ускорителей. Это позволяет проводить эффективное параллельное обучение, значительно сокращая время обучения для больших моделей.
Встроенные инструменты ML для повышения производительности
SageMaker HyperPod выходит за рамки предоставления необработанной инфраструктуры; он также включает в себя встроенные инструменты ML для повышения производительности модели. Например, Amazon SageMaker с TensorBoard помогает визуализировать архитектуру модели и решать проблемы сходимости. Это позволяет исследователям и инженерам получить более глубокое понимание своих моделей и определить потенциальные области для улучшения.
Интеграция с инструментами наблюдения, такими как Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus и Amazon Managed Grafana, предлагает более глубокое понимание производительности, работоспособности и использования кластера. Это оптимизирует время разработки, обеспечивая мониторинг и оповещение в режиме реального времени, позволяя пользователям быстро выявлять и устранять любые проблемы, которые могут возникнуть.
Настройка и адаптивность: адаптация к конкретным потребностям
SageMaker HyperPod позволяет пользователям реализовывать собственные библиотеки и фреймворки. Это позволяет адаптировать сервис к конкретным потребностям проекта ИИ. Этот уровень персонализации необходим в быстро развивающемся ландшафте ИИ, где инновации часто требуют экспериментов с передовыми методами и технологиями. Адаптивность SageMaker HyperPod означает, что предприятия не ограничены ограничениями инфраструктуры, что способствует творчеству и технологическому прогрессу.
Управление задачами и оптимизация ресурсов
Одной из ключевых задач в разработке ИИ является эффективное управление вычислительными ресурсами. SageMaker HyperPod решает эти проблемы с помощью своих возможностей управления задачами. Эти возможности позволяют пользователям максимизировать использование ускорителей для обучения, точной настройки и вывода моделей.
Всего несколькими щелчками мыши пользователи могут определять приоритеты задач и устанавливать ограничения на использование вычислительных ресурсов для команд. После настройки SageMaker HyperPod автоматически управляет очередью задач, гарантируя, что наиболее важная работа получит необходимые ресурсы. Это снижение операционных издержек позволяет организациям перераспределять ценные человеческие ресурсы на более инновационные и стратегические инициативы. Это может снизить затраты на разработку моделей до 40%.
Например, если задаче вывода, обеспечивающей работу службы, ориентированной на клиента, требуется срочная вычислительная мощность, но все ресурсы в настоящее время используются, SageMaker HyperPod может перераспределить недостаточно используемые или несрочные ресурсы, чтобы отдать приоритет критической задаче. Несрочные задачи автоматически приостанавливаются, контрольные точки сохраняются для сохранения прогресса, и эти задачи возобновляются без проблем, когда ресурсы становятся доступными. Это гарантирует, что пользователи максимизируют свои инвестиции в вычисления без ущерба для текущей работы.
Это позволяет организациям быстрее выводить на рынок новые инновации в области генеративного ИИ.
Интеллектуальное управление ресурсами: смена парадигмы
SageMakerHyperPod представляет собой смену парадигмы в инфраструктуре ИИ. Он выходит за рамки традиционного акцента на необработанной вычислительной мощности и фокусируется на интеллектуальном и адаптивном управлении ресурсами. Отдавая приоритет оптимизированному распределению ресурсов, SageMaker HyperPod минимизирует потери, максимизирует эффективность и ускоряет инновации, одновременно снижая затраты. Это делает разработку ИИ более доступной и масштабируемой для организаций любого размера.
Курируемые рецепты обучения моделей
SageMaker HyperPod теперь предлагает более 30 курируемых рецептов обучения моделей для некоторых из самых популярных на сегодняшний день моделей, включая DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral и Mixtral. Эти рецепты позволяют пользователям начать работу за считанные минуты, автоматизируя ключевые шаги, такие как загрузка обучающих наборов данных, применение методов распределенного обучения и настройка систем для контрольных точек и восстановления после сбоев инфраструктуры. Это дает пользователям всех уровней квалификации возможность с самого начала добиться лучшего соотношения цены и производительности для обучения моделей на инфраструктуре AWS, устраняя недели ручной оценки и тестирования.
С помощью простого изменения одной строки пользователи могут плавно переключаться между инстансами на базе GPU или AWS Trainium для дальнейшей оптимизации соотношения цены и производительности.
Эти рецепты позволяют исследователям проводить быстрое прототипирование при настройке базовых моделей (Foundation Models).
Интеграция с Amazon EKS
Запуская SageMaker HyperPod на Amazon EKS, организации могут использовать расширенные функции планирования и оркестровки Kubernetes для динамического предоставления вычислительных ресурсов и управления ими для рабочих нагрузок AI/ML. Это обеспечивает оптимальное использование ресурсов и масштабируемость.
Эта интеграция также повышает отказоустойчивость и высокую доступность. Благодаря возможностям самовосстановления HyperPod автоматически заменяет неисправные узлы, поддерживая непрерывность рабочей нагрузки. Автоматический мониторинг работоспособности GPU и плавная замена узлов обеспечивают надежное выполнение рабочих нагрузок AI/ML с минимальным временем простоя, даже во время сбоев оборудования.
Кроме того, запуск SageMaker HyperPod на Amazon EKS обеспечивает эффективную изоляцию и совместное использование ресурсов с использованием пространств имен Kubernetes и квот ресурсов. Организации могут изолировать различные рабочие нагрузки AI/ML или команды, максимизируя при этом использование ресурсов в кластере.
Гибкие планы обучения
AWS представляет гибкие планы обучения для SageMaker HyperPod.
Всего несколькими щелчками мыши пользователи могут указать желаемую дату завершения и максимальный объем необходимых вычислительных ресурсов. Затем SageMaker HyperPod помогает получить емкость и настроить кластеры, экономя командам недели времени на подготовку. Это устраняет большую часть неопределенности, с которой сталкиваются клиенты при приобретении больших вычислительных кластеров для задач разработки моделей.
Планы обучения SageMaker HyperPod теперь доступны в нескольких регионах AWS и поддерживают различные типы инстансов.
Взгляд в будущее: будущее SageMaker HyperPod
Эволюция SageMaker HyperPod неразрывно связана с достижениями в области ИИ. Несколько ключевых областей формируют будущее этой платформы:
Ускорители ИИ следующего поколения: Ключевой областью внимания является интеграция ускорителей ИИ следующего поколения, таких как ожидаемый выпуск AWS Trainium2. Эти передовые ускорители обещают беспрецедентную вычислительную производительность, предлагая значительно лучшее соотношение цены и производительности, чем текущее поколение инстансов EC2 на базе GPU. Это будет иметь решающее значение для приложений реального времени и одновременной обработки огромных наборов данных. Бесшовная интеграция ускорителей с SageMaker HyperPod позволяет предприятиям использовать передовые аппаратные достижения, продвигая инициативы в области ИИ.
Масштабируемые решения для вывода: Еще одним ключевым аспектом является то, что SageMaker HyperPod, благодаря своей интеграции с Amazon EKS, обеспечивает масштабируемые решения для вывода. По мере роста потребностей в обработке данных и принятии решений в режиме реального времени архитектура SageMaker HyperPod эффективно справляется с этими требованиями. Эта возможность необходима в таких секторах, как здравоохранение, финансы и автономные системы, где своевременные и точные выводы ИИ имеют решающее значение. Предложение масштабируемого вывода позволяет развертывать высокопроизводительные модели ИИ при различных рабочих нагрузках, повышая эффективность работы.
Интегрированные инфраструктуры обучения и вывода: Кроме того, интеграция инфраструктур обучения и вывода представляет собой значительный прогресс, оптимизируя жизненный цикл ИИ от разработки до развертывания и обеспечивая оптимальное использование ресурсов на протяжении всего процесса. Преодоление этого разрыва способствует созданию согласованного и эффективного рабочего процесса, снижая сложность перехода от разработки к реальным приложениям. Эта целостная интеграция поддерживает непрерывное обучение и адаптацию, что является ключом к саморазвивающимся моделям ИИ следующего поколения.
Взаимодействие с сообществом и технологии с открытым исходным кодом: SageMaker HyperPod использует устоявшиеся технологии с открытым исходным кодом, включая интеграцию MLflow через SageMaker, оркестровку контейнеров через Amazon EKS и управление рабочей нагрузкой Slurm, предоставляя пользователям знакомые и проверенные инструменты для их рабочих процессов ML. Взаимодействуя с глобальным сообществом ИИ и поощряя обмен знаниями, SageMaker HyperPod постоянно развивается, внедряя последние достижения исследований. Этот совместный подход помогает SageMaker HyperPod оставаться на переднем крае технологий ИИ.
SageMaker HyperPod предлагает решение, которое позволяет организациям раскрыть весь потенциал технологий ИИ. Благодаря интеллектуальному управлению ресурсами, универсальности, масштабируемости и дизайну SageMaker HyperPod позволяет предприятиям ускорять инновации, сокращать эксплуатационные расходы и опережать конкурентов в быстро развивающемся ландшафте ИИ.
SageMaker HyperPod предоставляет надежную и гибкую основу для организаций, позволяющую раздвинуть границы возможного в области ИИ.
Поскольку ИИ продолжает изменять отрасли и переопределять то, что возможно, SageMaker HyperPod находится на переднем крае, позволяя организациям справляться со сложностями рабочих нагрузок ИИ с гибкостью, эффективностью и инновациями.