通过分布式计算加速训练
SageMaker HyperPod 的核心设计理念是显著加速机器学习模型的训练过程。它通过巧妙地将计算工作负载分布和并行化到由强大处理器组成的庞大网络中来实现这一目标。这些处理器可以包括 AWS 专门为机器学习设计的 Trainium 芯片，或者高性能 GPU。这种分布式方法大大缩短了训练时间，使组织能够更快地迭代并将其 AI 创新推向市场。
但 HyperPod 不仅仅是原始速度。它还包含一个智能的弹性层。系统持续监控底层基础设施，警惕地观察任何问题的迹象。当检测到问题时，HyperPod 会自动启动修复程序。至关重要的是，在此修复过程中，您的工作会被自动保存，确保在问题解决后无缝恢复训练。这种内置的容错能力最大限度地减少了停机时间并保护了宝贵的训练进度。毫不奇怪，绝大多数 SageMaker AI 客户都已采用 HyperPod 来处理他们最苛刻的训练工作负载。
专为现代 AI 需求而设计
现代 AI 工作负载的特点是其复杂性和规模。SageMaker HyperPod 专为正面应对这些挑战而构建。它提供了一个持久且高度优化的集群环境，专门为分布式训练量身定制。这意味着基础设施始终可用并准备好处理训练大型复杂模型所需的密集计算。这不仅为云规模的训练提供了解决方案，而且还提供了极具吸引力的性价比，使高级 AI 开发更易于访问。
除了训练之外，HyperPod 还加速了推理过程，即使用训练好的模型对新数据进行预测的过程。这对于部署能够实时响应用户请求或变化条件的 AI 驱动的应用程序至关重要。通过优化训练和推理，HyperPod 为整个 AI 生命周期提供了一个完整的解决方案。
现实世界的影响：从初创公司到企业
SageMaker HyperPod 的影响在整个 AI 领域显而易见。领先的初创公司，如 Writer、Luma AI 和 Perplexity，正在利用 HyperPod 来加速他们的模型开发周期。这些敏捷的公司正在使用 HyperPod 来突破 AI 的可能性界限，创造出正在改变其各自行业的创新产品和服务。
但受益的不仅仅是初创公司。包括 Thomson Reuters 和 Salesforce 在内的大型企业也在利用 HyperPod 的强大功能。这些大型组织正在使用 HyperPod 来大规模应对复杂的 AI 挑战，从而推动其整个运营的创新和效率。
甚至 Amazon 本身也利用 SageMaker HyperPod 来训练其新的 Amazon Nova 模型。这种内部采用证明了该平台的强大功能和多功能性。通过使用 HyperPod，Amazon 能够显著降低训练成本，提高基础设施性能，并节省数月的人工工作量，否则这些工作量将用于集群设置和端到端流程管理。
持续创新：与 AI 格局共同发展
SageMaker HyperPod 不是一个静态产品；它是一个不断发展的平台。AWS 继续推出新的创新，使客户能够更轻松、更快速、更经济高效地大规模构建、训练和部署 AI 模型。这种对持续改进的承诺确保了 HyperPod 始终处于 AI 基础设施技术的前沿。
深度基础设施控制和灵活性
SageMaker HyperPod 提供持久集群，具有卓越的基础设施控制水平。构建者可以使用 SSH 安全地连接到 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例。这提供了对底层基础设施的直接访问，从而支持高级模型训练、基础设施管理和调试。这种控制水平对于需要微调其模型并优化其训练过程的研究人员和工程师至关重要。
为了最大限度地提高可用性，HyperPod 维护一个专用和备用实例池。这是在不增加用户额外成本的情况下完成的。备用实例保持待命状态，随时可以在节点发生故障时进行部署。这最大限度地减少了关键节点更换期间的停机时间，确保训练可以不间断地继续进行。
用户可以灵活地选择他们喜欢的编排工具。他们可以使用熟悉的工具，如 Slurm 或 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)，以及构建在这些工具之上的库。这支持灵活的作业调度和计算共享，允许用户根据其特定需求定制其基础设施。
SageMaker HyperPod 集群与 Slurm 的集成还允许使用 NVIDIA 的 Enroot 和 Pyxis。这些工具在高性能、无特权的沙箱中提供高效的容器调度。这增强了安全性和隔离性，同时还提高了资源利用率。
底层操作系统和软件堆栈基于 Deep Learning AMI。此 AMI 预配置了 NVIDIA CUDA、NVIDIA cuDNN 以及最新版本的 PyTorch 和 TensorFlow。这消除了手动设置和配置的需要，为用户节省了宝贵的时间和精力。
SageMaker HyperPod 还与 Amazon SageMaker AI 分布式训练库集成。这些库针对 AWS 基础设施进行了优化，支持跨数千个加速器的自动工作负载分配。这支持高效的并行训练，显著减少了大型模型的训练时间。
内置 ML 工具以提高性能
SageMaker HyperPod 不仅仅提供原始基础设施；它还包括内置的 ML 工具以提高模型性能。例如，Amazon SageMaker with TensorBoard 有助于可视化模型架构并解决收敛问题。这使研究人员和工程师能够更深入地了解他们的模型并确定潜在的改进领域。
与 Amazon CloudWatch Container Insights、Amazon Managed Service for Prometheus 和 Amazon Managed Grafana 等可观察性工具的集成提供了对集群性能、运行状况和利用率的更深入的洞察。这通过提供实时监控和警报简化了开发时间，允许用户快速识别和解决可能出现的任何问题。
定制和适应性：根据特定需求进行调整
SageMaker HyperPod 允许用户实现自定义库和框架。这使得服务可以根据特定的 AI 项目需求进行定制。这种个性化水平在快速发展的 AI 领域至关重要，在这个领域，创新通常需要尝试尖端技术和技术。SageMaker HyperPod 的适应性意味着企业不受基础设施限制的约束，从而促进创造力和技术进步。
任务治理和资源优化
AI 开发中的关键挑战之一是有效地管理计算资源。SageMaker HyperPod 通过其任务治理功能解决了这些挑战。这些功能使用户能够最大限度地提高加速器利用率，以进行模型训练、微调和推理。
只需单击几下，用户就可以定义任务优先级并设置团队的计算资源使用限制。配置完成后，SageMaker HyperPod 会自动管理任务队列，确保最关键的工作获得必要的资源。运营开销的减少使组织能够将宝贵的人力资源重新分配给更具创新性和战略性的计划。这可以将模型开发成本降低多达 40%。
例如，如果支持面向客户服务的推理任务需要紧急计算能力，但所有资源当前都在使用中，SageMaker HyperPod 可以重新分配未充分利用或非紧急资源以优先处理关键任务。非紧急任务会自动暂停，检查点会保存以保留进度，并且当资源可用时，这些任务会无缝恢复。这确保用户在不影响正在进行的工作的情况下最大化其计算投资。
这使组织能够更快地将新的生成式 AI 创新推向市场。
智能资源管理：范式转变
SageMaker HyperPod 代表了 AI 基础设施的范式转变。它超越了传统上对原始计算能力的强调，转而关注智能和自适应资源管理。通过优先考虑优化的资源分配，SageMaker HyperPod 最大限度地减少了浪费，最大限度地提高了效率，并加速了创新——同时降低了成本。这使得各种规模的组织都可以更轻松地进行 AI 开发并进行扩展。
精选模型训练配方
SageMaker HyperPod 现在为当今一些最受欢迎的模型提供了 30 多个精选模型训练配方，包括 DeepSeek R1、DeepSeek R1 Distill Llama、DeepSeek R1 Distill Qwen、Llama、Mistral 和 Mixtral。这些配方通过自动执行关键步骤（如加载训练数据集、应用分布式训练技术以及配置系统以进行检查点和从基础设施故障中恢复）使用户能够在几分钟内开始使用。这使所有技能水平的用户都能够从一开始就在 AWS 基础设施上实现更好的模型训练性价比，从而消除了数周的手动评估和测试。
只需更改一行代码，用户就可以在基于 GPU 或 AWS Trainium 的实例之间无缝切换，以进一步优化性价比。
这些配方允许研究人员在定制 Foundation Models 时进行快速原型设计。
与 Amazon EKS 集成
通过在 Amazon EKS 上运行 SageMaker HyperPod，组织可以使用 Kubernetes 的高级调度和编排功能来动态配置和管理 AI/ML 工作负载的计算资源。这提供了最佳的资源利用率和可扩展性。
这种集成还增强了容错能力和高可用性。借助自我修复功能，HyperPod 会自动替换发生故障的节点，从而保持工作负载的连续性。自动 GPU 运行状况监控和无缝节点更换提供了 AI/ML 工作负载的可靠执行，即使在硬件发生故障时也能最大限度地减少停机时间。
此外，在 Amazon EKS 上运行 SageMaker HyperPod 可以使用 Kubernetes 命名空间和资源配额实现高效的资源隔离和共享。组织可以隔离不同的 AI/ML 工作负载或团队，同时最大限度地提高整个集群的资源利用率。
灵活的训练计划
AWS 正在为 SageMaker HyperPod 引入灵活的训练计划。
只需单击几下，用户就可以指定他们所需的完成日期和所需的最大计算资源量。然后，SageMaker HyperPod 帮助获取容量并设置集群，从而为团队节省数周的准备时间。这消除了客户在为模型开发任务获取大型计算集群时遇到的大部分不确定性。
SageMaker HyperPod 训练计划现已在多个 AWS 区域推出，并支持各种实例类型。
展望未来：SageMaker HyperPod 的未来
SageMaker HyperPod 的发展与 AI 本身的发展密切相关。以下几个关键领域正在塑造该平台的未来：
**下一代 AI 加速器：**一个关键的重点领域是集成下一代 AI 加速器，如预期的 AWS Trainium2 版本。这些先进的加速器有望提供无与伦比的计算性能，提供比当前一代基于 GPU 的 EC2 实例显著更好的性价比。这对于实时应用程序和同时处理海量数据集至关重要。加速器与 SageMaker HyperPod 的无缝集成使企业能够利用尖端的硬件进步，推动 AI 计划向前发展。
**可扩展的推理解决方案：**另一个关键方面是 SageMaker HyperPod 通过与 Amazon EKS 的集成，实现了可扩展的推理解决方案。随着实时数据处理和决策需求的增长，SageMaker HyperPod 架构可以有效地处理这些需求。此功能在医疗保健、金融和自主系统等领域至关重要，在这些领域，及时、准确的 AI 推理至关重要。提供可扩展的推理支持在不同的工作负载下部署高性能 AI 模型，从而提高运营效率。
**集成的训练和推理基础设施：**此外，集成训练和推理基础设施代表了一项重大进步，简化了从开发到部署的 AI 生命周期，并在整个过程中提供最佳的资源利用率。弥合这一差距有助于实现一个有凝聚力、高效的工作流程，从而减少从开发到实际应用的过渡复杂性。这种整体集成支持持续学习和适应，这对于下一代自我进化的 AI 模型至关重要。
**社区参与和开源技术：**SageMaker HyperPod 使用成熟的开源技术，包括通过 SageMaker 进行的 MLflow 集成、通过 Amazon EKS 进行的容器编排以及 Slurm 工作负载管理，为用户提供熟悉且经过验证的工具来进行其 ML 工作流程。通过参与全球 AI 社区并鼓励知识共享，SageMaker HyperPod 不断发展，融入最新的研究进展。这种协作方式有助于 SageMaker HyperPod 始终处于 AI 技术的前沿。
SageMaker HyperPod 提供了一个解决方案，使组织能够充分发挥 AI 技术的潜力。凭借其智能资源管理、多功能性、可扩展性和设计，SageMaker HyperPod 使企业能够加速创新、降低运营成本，并在快速发展的 AI 格局中保持领先地位。
SageMaker HyperPod 为组织提供了一个强大而灵活的基础，以推动 AI 领域的可能性界限。
随着 AI 继续重塑行业并重新定义可能性，SageMaker HyperPod 站在最前沿，使组织能够以敏捷性、效率和创新来应对 AI 工作负载的复杂性。