Tăng tốc Huấn luyện Thông qua Tính toán Phân tán
Về cốt lõi, SageMaker HyperPod được thiết kế để tăng tốc đáng kể quá trình huấn luyện các mô hình học máy. Nó đạt được điều này bằng cách phân phối và song song hóa khối lượng công việc tính toán một cách thông minh trên một mạng lưới rộng lớn các bộ xử lý mạnh mẽ. Các bộ xử lý này có thể bao gồm chip Trainium của riêng AWS, được thiết kế đặc biệt cho machine learning, hoặc GPU hiệu suất cao. Cách tiếp cận phân tán này giúp giảm thời gian huấn luyện, cho phép các tổ chức lặp lại nhanh hơn và đưa các cải tiến AI của họ ra thị trường sớm hơn.
Nhưng HyperPod không chỉ là tốc độ. Nó kết hợp một lớp khả năng phục hồi thông minh. Hệ thống liên tục giám sát cơ sở hạ tầng cơ bản, cảnh giác theo dõi mọi dấu hiệu sự cố. Khi phát hiện sự cố, HyperPod sẽ tự động bắt đầu quy trình sửa chữa. Điều quan trọng là, trong quá trình sửa chữa này, công việc của bạn sẽ tự động được lưu, đảm bảo việc tiếp tục huấn luyện liền mạch sau khi sự cố được giải quyết. Khả năng chịu lỗi tích hợp này giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và bảo vệ tiến trình huấn luyện có giá trị. Không có gì ngạc nhiên khi phần lớn khách hàng AI của SageMaker đã sử dụng HyperPod cho khối lượng công việc huấn luyện đòi hỏi khắt khe nhất của họ.
Được thiết kế cho Nhu cầu của AI Hiện đại
Khối lượng công việc AI hiện đại có đặc điểm là phức tạp và quy mô lớn. SageMaker HyperPod được xây dựng có mục đích để đáp ứng trực tiếp những thách thức này. Nó cung cấp một môi trường cụm liên tục và được tối ưu hóa cao, được thiết kế riêng cho huấn luyện phân tán. Điều này có nghĩa là cơ sở hạ tầng luôn sẵn sàng và sẵn sàng xử lý các phép tính chuyên sâu cần thiết để huấn luyện các mô hình lớn, phức tạp. Điều này không chỉ cung cấp giải pháp cho việc huấn luyện ở quy mô đám mây mà còn mang lại hiệu suất giá hấp dẫn, giúp việc phát triển AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận hơn.
Ngoài việc huấn luyện, HyperPod còn tăng tốc suy luận, quá trình sử dụng mô hình đã được huấn luyện để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới. Điều này rất quan trọng để triển khai các ứng dụng hỗ trợ AI có thể phản hồi theo thời gian thực với các yêu cầu của người dùng hoặc các điều kiện thay đổi. Bằng cách tối ưu hóa cả huấn luyện và suy luận, HyperPod cung cấp một giải pháp hoàn chỉnh cho toàn bộ vòng đời AI.
Tác động Thực tế: Từ Công ty Khởi nghiệp đến Doanh nghiệp
Tác động của SageMaker HyperPod thể hiện rõ trên toàn cảnh AI. Các công ty khởi nghiệp hàng đầu, chẳng hạn như Writer, Luma AI và Perplexity, đang tận dụng HyperPod để tăng tốc chu kỳ phát triển mô hình của họ. Các công ty nhanh nhẹn này đang sử dụng HyperPod để vượt qua các ranh giới của những gì có thể với AI, tạo ra các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo đang thay đổi các ngành công nghiệp tương ứng của họ.
Nhưng không chỉ các công ty khởi nghiệp được hưởng lợi. Các doanh nghiệp lớn, bao gồm Thomson Reuters và Salesforce, cũng đang khai thác sức mạnh của HyperPod. Các tổ chức lớn này đang sử dụng HyperPod để giải quyết các thách thức AI phức tạp ở quy mô lớn, thúc đẩy sự đổi mới và hiệu quả trong các hoạt động của họ.
Ngay cả bản thân Amazon cũng đã sử dụng SageMaker HyperPod để huấn luyện các mô hình Amazon Nova mới của mình. Việc áp dụng nội bộ này chứng minh sức mạnh và tính linh hoạt của nền tảng. Bằng cách sử dụng HyperPod, Amazon đã có thể giảm đáng kể chi phí huấn luyện, nâng cao hiệu suất cơ sở hạ tầng và tiết kiệm hàng tháng nỗ lực thủ công mà lẽ ra phải dành cho việc thiết lập cụm và quản lý quy trình đầu cuối.
Đổi mới Liên tục: Phát triển cùng với Bối cảnh AI
SageMaker HyperPod không phải là một sản phẩm tĩnh; nó là một nền tảng không ngừng phát triển. AWS tiếp tục giới thiệu những cải tiến mới giúp khách hàng xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình AI ở quy mô lớn dễ dàng hơn, nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Cam kết cải tiến liên tục này đảm bảo rằng HyperPod vẫn đi đầu trong công nghệ cơ sở hạ tầng AI.
Kiểm soát và Linh hoạt Cơ sở hạ tầng Sâu
SageMaker HyperPod cung cấp các cụm liên tục với mức độ kiểm soát cơ sở hạ tầng đáng kể. Người xây dựng có thể kết nối an toàn với các phiên bản Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) bằng SSH. Điều này cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào cơ sở hạ tầng cơ bản, cho phép huấn luyện mô hình nâng cao, quản lý cơ sở hạ tầng và gỡ lỗi. Mức độ kiểm soát này rất cần thiết cho các nhà nghiên cứu và kỹ sư cần tinh chỉnh mô hình của họ và tối ưu hóa quy trình huấn luyện của họ.
Để tối đa hóa tính khả dụng, HyperPod duy trì một nhóm các phiên bản chuyên dụng và dự phòng. Điều này được thực hiện mà không phải trả thêm chi phí cho người dùng. Các phiên bản dự phòng được giữ ở chế độ chờ, sẵn sàng được triển khai trong trường hợp lỗi nút. Điều này giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động trong quá trình thay thế nút quan trọng, đảm bảo rằng quá trình huấn luyện có thể tiếp tục không bị gián đoạn.
Người dùng có thể linh hoạt lựa chọn các công cụ điều phối ưa thích của họ. Họ có thể sử dụng các công cụ quen thuộc như Slurm hoặc Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), cùng với các thư viện được xây dựng trên các công cụ này. Điều này cho phép lập lịch công việc linh hoạt và chia sẻ tính toán, cho phép người dùng điều chỉnh cơ sở hạ tầng của họ theo nhu cầu cụ thể của họ.
Việc tích hợp các cụm SageMaker HyperPod với Slurm cũng cho phép sử dụng Enroot và Pyxis của NVIDIA. Các công cụ này cung cấp khả năng lập lịch container hiệu quả trong các hộp cát không đặc quyền, hiệu suất cao. Điều này tăng cường bảo mật và cách ly, đồng thời cải thiện việc sử dụng tài nguyên.
Hệ điều hành cơ bản và ngăn xếp phần mềm dựa trên Deep Learning AMI. AMI này được cấu hình sẵn với NVIDIA CUDA, NVIDIA cuDNN và các phiên bản mới nhất của PyTorch và TensorFlow. Điều này giúp loại bỏ nhu cầu thiết lập và cấu hình thủ công, tiết kiệm thời gian và công sức quý báu cho người dùng.
SageMaker HyperPod cũng được tích hợp với các thư viện huấn luyện phân tán AI của Amazon SageMaker. Các thư viện này được tối ưu hóa cho cơ sở hạ tầng AWS, cho phép phân phối khối lượng công việc tự động trên hàng nghìn bộ tăng tốc. Điều này cho phép huấn luyện song song hiệu quả, giảm đáng kể thời gian huấn luyện cho các mô hình lớn.
Các công cụ ML tích hợp để nâng cao hiệu suất
SageMaker HyperPod vượt xa việc cung cấp cơ sở hạ tầng thô; nó cũng bao gồm các công cụ ML tích hợp để nâng cao hiệu suất mô hình. Ví dụ: Amazon SageMaker với TensorBoard giúp trực quan hóa kiến trúc mô hình và giải quyết các vấn đề hội tụ. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu và kỹ sư hiểu sâu hơn về mô hình của họ và xác định các lĩnh vực tiềm năng để cải thiện.
Tích hợp với các công cụ quan sát như Amazon CloudWatch Container Insights, Amazon Managed Service for Prometheus và Amazon Managed Grafana cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn về hiệu suất, tình trạng và mức sử dụng cụm. Điều này hợp lý hóa thời gian phát triển bằng cách cung cấp giám sát và cảnh báo theo thời gian thực, cho phép người dùng nhanh chóng xác định và giải quyết mọi vấn đề có thể phát sinh.
Tùy chỉnh và Khả năng thích ứng: Điều chỉnh theo Nhu cầu Cụ thể
SageMaker HyperPod cho phép người dùng triển khai các thư viện và framework tùy chỉnh. Điều này cho phép dịch vụ được điều chỉnh theo nhu cầu dự án AI cụ thể. Mức độ cá nhân hóa này là rất cần thiết trong bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng, nơi sự đổi mới thường đòi hỏi phải thử nghiệm các kỹ thuật và công nghệ tiên tiến. Khả năng thích ứng của SageMaker HyperPod có nghĩa là các doanh nghiệp không bị giới hạn bởi các hạn chế về cơ sở hạ tầng, thúc đẩy sự sáng tạo và tiến bộ công nghệ.
Quản trị Tác vụ và Tối ưu hóa Tài nguyên
Một trong những thách thức chính trongphát triển AI là quản lý tài nguyên tính toán một cách hiệu quả. SageMaker HyperPod giải quyết những thách thức này bằng khả năng quản trị tác vụ của nó. Những khả năng này cho phép người dùng tối đa hóa việc sử dụng bộ tăng tốc cho việc huấn luyện, tinh chỉnh và suy luận mô hình.
Chỉ với một vài cú nhấp chuột, người dùng có thể xác định mức độ ưu tiên tác vụ và đặt giới hạn sử dụng tài nguyên tính toán cho các nhóm. Sau khi được cấu hình, SageMaker HyperPod sẽ tự động quản lý hàng đợi tác vụ, đảm bảo công việc quan trọng nhất nhận được các tài nguyên cần thiết. Việc giảm chi phí hoạt động này cho phép các tổ chức phân bổ lại nguồn nhân lực có giá trị cho các sáng kiến đổi mới và chiến lược hơn. Điều này có thể giảm chi phí phát triển mô hình lên tới 40%.
Ví dụ: nếu một tác vụ suy luận cung cấp năng lượng cho một dịch vụ hướng tới khách hàng yêu cầu dung lượng tính toán khẩn cấp, nhưng tất cả tài nguyên hiện đang được sử dụng, SageMaker HyperPod có thể phân bổ lại các tài nguyên không được sử dụng hoặc không khẩn cấp để ưu tiên tác vụ quan trọng. Các tác vụ không khẩn cấp sẽ tự động bị tạm dừng, các điểm kiểm tra được lưu để bảo toàn tiến trình và các tác vụ này sẽ tiếp tục liền mạch khi có tài nguyên. Điều này đảm bảo rằng người dùng tối đa hóa các khoản đầu tư tính toán của họ mà không ảnh hưởng đến công việc đang diễn ra.
Điều này cho phép các tổ chức đưa các cải tiến AI tạo sinh mới ra thị trường nhanh hơn.
Quản lý Tài nguyên Thông minh: Một sự Thay đổi Mô hình
SageMaker HyperPod đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong cơ sở hạ tầng AI. Nó vượt ra ngoài sự nhấn mạnh truyền thống vào sức mạnh tính toán thô để tập trung vào quản lý tài nguyên thông minh và thích ứng. Bằng cách ưu tiên phân bổ tài nguyên được tối ưu hóa, SageMaker HyperPod giảm thiểu lãng phí, tối đa hóa hiệu quả và tăng tốc đổi mới—tất cả trong khi giảm chi phí. Điều này làm cho việc phát triển AI trở nên dễ tiếp cận và có thể mở rộng hơn cho các tổ chức thuộc mọi quy mô.
Công thức Huấn luyện Mô hình Được Tuyển chọn
SageMaker HyperPod hiện cung cấp hơn 30 công thức huấn luyện mô hình được tuyển chọn cho một số mô hình phổ biến nhất hiện nay, bao gồm DeepSeek R1, DeepSeek R1 Distill Llama, DeepSeek R1 Distill Qwen, Llama, Mistral và Mixtral. Các công thức này cho phép người dùng bắt đầu sau vài phút bằng cách tự động hóa các bước chính như tải tập dữ liệu huấn luyện, áp dụng các kỹ thuật huấn luyện phân tán và định cấu hình hệ thống để kiểm tra và phục hồi sau lỗi cơ sở hạ tầng. Điều này trao quyền cho người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng để đạt được hiệu suất giá tốt hơn cho việc huấn luyện mô hình trên cơ sở hạ tầng AWS ngay từ đầu, loại bỏ hàng tuần đánh giá và thử nghiệm thủ công.
Với một thay đổi một dòng đơn giản, người dùng có thể chuyển đổi liền mạch giữa các phiên bản dựa trên GPU hoặc AWS Trainium để tối ưu hóa hơn nữa hiệu suất giá.
Những công thức này cho phép các nhà nghiên cứu tiến hành tạo mẫu nhanh chóng khi tùy chỉnh Foundation Models.
Tích hợp với Amazon EKS
Bằng cách chạy SageMaker HyperPod trên Amazon EKS, các tổ chức có thể sử dụng các tính năng điều phối và lập lịch nâng cao của Kubernetes để cung cấp và quản lý tài nguyên tính toán một cách linh hoạt cho khối lượng công việc AI/ML. Điều này cung cấp khả năng sử dụng tài nguyên và khả năng mở rộng tối ưu.
Việc tích hợp này cũng tăng cường khả năng chịu lỗi và tính sẵn sàng cao. Với khả năng tự phục hồi, HyperPod tự động thay thế các nút bị lỗi, duy trì tính liên tục của khối lượng công việc. Giám sát tình trạng GPU tự động và thay thế nút liền mạch cung cấp khả năng thực thi đáng tin cậy các khối lượng công việc AI/ML với thời gian ngừng hoạt động tối thiểu, ngay cả khi lỗi phần cứng.
Ngoài ra, việc chạy SageMaker HyperPod trên Amazon EKS cho phép cách ly và chia sẻ tài nguyên hiệu quả bằng cách sử dụng không gian tên Kubernetes và hạn ngạch tài nguyên. Các tổ chức có thể cô lập các khối lượng công việc hoặc nhóm AI/ML khác nhau trong khi tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên trên toàn cụm.
Gói Huấn luyện Linh hoạt
AWS đang giới thiệu các gói huấn luyện linh hoạt cho SageMaker HyperPod.
Chỉ với một vài cú nhấp chuột, người dùng có thể chỉ định ngày hoàn thành mong muốn và lượng tài nguyên tính toán tối đa cần thiết. SageMaker HyperPod sau đó giúp có được dung lượng và thiết lập các cụm, tiết kiệm cho các nhóm hàng tuần thời gian chuẩn bị. Điều này loại bỏ phần lớn sự không chắc chắn mà khách hàng gặp phải khi có được các cụm tính toán lớn cho các tác vụ phát triển mô hình.
Các gói huấn luyện SageMaker HyperPod hiện có sẵn ở nhiều AWS Regions và hỗ trợ nhiều loại phiên bản khác nhau.
Hướng tới Tương lai: Tương lai của SageMaker HyperPod
Sự phát triển của SageMaker HyperPod gắn liền với những tiến bộ trong chính AI. Một số lĩnh vực chính đang định hình tương lai của nền tảng này:
Bộ tăng tốc AI thế hệ tiếp theo: Một lĩnh vực trọng tâm chính là tích hợp các bộ tăng tốc AI thế hệ tiếp theo như bản phát hành AWS Trainium2 dự kiến. Các bộ tăng tốc tiên tiến này hứa hẹn hiệu suất tính toán vô song, mang lại hiệu suất giá tốt hơn đáng kể so với thế hệ hiện tại của các phiên bản EC2 dựa trên GPU. Điều này sẽ rất quan trọng cho các ứng dụng thời gian thực và xử lý các tập dữ liệu lớn đồng thời. Việc tích hợp bộ tăng tốc liền mạch với SageMaker HyperPod cho phép các doanh nghiệp khai thác những tiến bộ phần cứng tiên tiến, thúc đẩy các sáng kiến AI về phía trước.
Giải pháp Suy luận có thể mở rộng: Một khía cạnh quan trọng khác là SageMaker HyperPod, thông qua việc tích hợp với Amazon EKS, cho phép các giải pháp suy luận có thể mở rộng. Khi nhu cầu xử lý và ra quyết định dữ liệu thời gian thực tăng lên, kiến trúc SageMaker HyperPod sẽ xử lý hiệu quả các yêu cầu này. Khả năng này là cần thiết trên các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và hệ thống tự trị, nơi suy luận AI kịp thời, chính xác là rất quan trọng. Cung cấp suy luận có thể mở rộng cho phép triển khai các mô hình AI hiệu suất cao trong các khối lượng công việc khác nhau, nâng cao hiệu quả hoạt động.
Cơ sở hạ tầng Huấn luyện và Suy luận Tích hợp: Hơn nữa, việc tích hợp cơ sở hạ tầng huấn luyện và suy luận thể hiện một tiến bộ đáng kể, hợp lý hóa vòng đời AI từ phát triển đến triển khai và cung cấp khả năng sử dụng tài nguyên tối ưu trong suốt quá trình. Việc thu hẹp khoảng cách này tạo điều kiện cho một quy trình làm việc gắn kết, hiệu quả, giảm sự phức tạp khi chuyển đổi từ phát triển sang các ứng dụng trong thế giới thực. Sự tích hợp toàn diện này hỗ trợ việc học tập và thích ứng liên tục, điều này rất quan trọng cho các mô hình AI tự phát triển thế hệ tiếp theo.
Tương tác Cộng đồng và Công nghệ Nguồn Mở: SageMaker HyperPod sử dụng các công nghệ nguồn mở đã được thiết lập, bao gồm tích hợp MLflow thông qua SageMaker, điều phối container thông qua Amazon EKS và quản lý khối lượng công việc Slurm, cung cấp cho người dùng các công cụ quen thuộc và đã được chứng minh cho quy trình công việc ML của họ. Bằng cách thu hút cộng đồng AI toàn cầu và khuyến khích chia sẻ kiến thức, SageMaker HyperPod liên tục phát triển, kết hợp những tiến bộ nghiên cứu mới nhất. Cách tiếp cận hợp tác này giúp SageMaker HyperPod luôn đi đầu trong công nghệ AI.
SageMaker HyperPod cung cấp một giải pháp trao quyền cho các tổ chức để mở khóa toàn bộ tiềm năng của công nghệ AI. Với khả năng quản lý tài nguyên thông minh, tính linh hoạt, khả năng mở rộng và thiết kế, SageMaker HyperPod cho phép các doanh nghiệp tăng tốc đổi mới, giảm chi phí hoạt động và đi trước đón đầu trong bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng.
SageMaker HyperPod cung cấp một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt cho các tổ chức để vượt qua các ranh giới của những gì có thể trong AI.
Khi AI tiếp tục định hình lại các ngành công nghiệp và xác định lại những gì có thể, SageMaker HyperPod đứng ở vị trí hàng đầu, cho phép các tổ chức điều hướng sự phức tạp của khối lượng công việc AI với sự nhanh nhẹn, hiệu quả và đổi mới.