透過分散式運算加速訓練
SageMaker HyperPod 的核心設計理念，是大幅加速機器學習模型的訓練過程。它透過巧妙地將計算工作負載分散和並行化到由強大處理器組成的龐大網路中來實現這一目標。這些處理器可以包括 AWS 專為機器學習設計的 Trainium 晶片，或高效能 GPU。這種分散式方法大幅縮短了訓練時間，使組織能夠更快地迭代並將其 AI 創新推向市場。
但 HyperPod 不僅僅是原始速度。它還整合了智慧的彈性層。系統會持續監控底層基礎設施，密切注意任何問題的跡象。當檢測到問題時，HyperPod 會自動啟動修復程序。至關重要的是，在此修復過程中，您的工作會自動儲存，確保在問題解決後無縫恢復訓練。這種內建的容錯能力可最大限度地減少停機時間並保護寶貴的訓練進度。毫不奇怪，絕大多數 SageMaker AI 客戶都採用 HyperPod 來處理他們最苛刻的訓練工作負載。
專為現代 AI 需求而設計
現代 AI 工作負載的特點是其複雜性和規模。SageMaker HyperPod 專為正面應對這些挑戰而設計。它提供了一個持久且高度優化的叢集環境，專為分散式訓練量身定制。這意味著基礎設施始終可用，並準備好處理訓練大型複雜模型所需的密集計算。這不僅提供了雲端規模訓練的解決方案，而且還提供了極具吸引力的性價比，使進階 AI 開發更容易實現。
除了訓練之外，HyperPod 還加速了推論，即使用訓練好的模型對新資料進行預測的過程。這對於部署能夠即時回應使用者請求或不斷變化的條件的 AI 驅動應用程式至關重要。透過優化訓練和推論，HyperPod 為整個 AI 生命週期提供了一個完整的解決方案。
真實世界的影響：從新創公司到企業
SageMaker HyperPod 的影響在整個 AI 領域顯而易見。領先的新創公司，例如 Writer、Luma AI 和 Perplexity，正在利用 HyperPod 來加速其模型開發週期。這些敏捷的公司正在使用 HyperPod 來突破 AI 的可能性，創造出正在改變其各自產業的創新產品和服務。
但受益的不僅僅是新創公司。包括 Thomson Reuters 和 Salesforce 在內的大型企業也在利用 HyperPod 的力量。這些大型組織正在使用 HyperPod 來大規模應對複雜的 AI 挑戰，推動其營運的創新和效率。
甚至 Amazon 本身也利用 SageMaker HyperPod 來訓練其新的 Amazon Nova 模型。這種內部採用展示了該平台的功能和多功能性。透過使用 HyperPod，Amazon 能夠顯著降低訓練成本，提高基礎設施效能，並節省數月的時間，否則這些時間將花費在叢集設定和端到端流程管理上。
持續創新：與 AI 格局共同演進
SageMaker HyperPod 不是一個靜態的產品；它是一個不斷發展的平台。AWS 持續推出新的創新，使客戶能夠更輕鬆、更快速、更具成本效益地大規模建置、訓練和部署 AI 模型。這種對持續改進的承諾確保了 HyperPod 始終處於 AI 基礎設施技術的最前沿。
深度基礎設施控制和靈活性
SageMaker HyperPod 提供持久叢集，具有卓越的基礎設施控制水準。建構者可以使用 SSH 安全地連接到 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 執行個體。這提供了對底層基礎設施的直接存取，從而實現進階模型訓練、基礎設施管理和除錯。這種控制水準對於需要微調其模型並優化其訓練過程的研究人員和工程師至關重要。
為了最大限度地提高可用性，HyperPod 維護了一個專用和備用執行個體池。這是免費提供給使用者的。備用執行個體保持待命狀態，隨時可以在節點發生故障時部署。這最大限度地減少了關鍵節點更換期間的停機時間，確保訓練可以不間斷地繼續。
使用者可以靈活地選擇他們喜歡的協調工具。他們可以使用熟悉的工具，如 Slurm 或 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)，以及建置在這些工具上的函式庫。這實現了靈活的工作排程和計算共享，允許使用者根據其特定需求定制其基礎設施。
SageMaker HyperPod 叢集與 Slurm 的整合還允許使用 NVIDIA 的 Enroot 和 Pyxis。這些工具在高效能、無特權的沙箱中提供高效的容器排程。這增強了安全性和隔離性，同時也提高了資源利用率。
底層作業系統和軟體堆疊基於 Deep Learning AMI。此 AMI 預先配置了 NVIDIA CUDA、NVIDIA cuDNN 以及最新版本的 PyTorch 和 TensorFlow。這消除了手動設定和配置的需要，為使用者節省了寶貴的時間和精力。
SageMaker HyperPod 還與 Amazon SageMaker AI 分散式訓練函式庫整合。這些函式庫針對 AWS 基礎設施進行了優化，可在數千個加速器上實現自動工作負載分配。這允許高效的並行訓練，顯著減少大型模型的訓練時間。
內建 ML 工具以增強效能
SageMaker HyperPod 不僅僅提供原始基礎設施；它還包括內建的 ML 工具來增強模型效能。例如，Amazon SageMaker with TensorBoard 有助於視覺化模型架構並解決收斂問題。這使研究人員和工程師能夠更深入地了解他們的模型並確定潛在的改進領域。
與 Amazon CloudWatch Container Insights、Amazon Managed Service for Prometheus 和 Amazon Managed Grafana 等可觀察性工具的整合提供了對叢集效能、健康狀況和利用率的更深入洞察。這透過提供即時監控和警報來簡化開發時間，允許使用者快速識別和解決可能出現的任何問題。
客製化和適應性：根據特定需求量身定制
SageMaker HyperPod 允許使用者實作自訂函式庫和框架。這使得服務可以根據特定的 AI 專案需求進行定制。這種個人化水準在快速發展的 AI 領域至關重要，在該領域，創新通常需要嘗試尖端技術和科技。SageMaker HyperPod 的適應性意味著企業不受基礎設施限制的約束，從而促進創造力和技術進步。
任務治理和資源優化
AI 開發中的關鍵挑戰之一是有效管理計算資源。SageMaker HyperPod 透過其任務治理功能解決了這些挑戰。這些功能使用戶能夠最大限度地提高加速器利用率，以進行模型訓練、微調和推論。
只需點擊幾下，使用者就可以定義任務優先順序並設定團隊的計算資源使用限制。配置完成後，SageMaker HyperPod 會自動管理任務佇列，確保最關鍵的工作獲得必要的資源。營運開銷的減少使組織能夠將寶貴的人力資源重新分配到更具創新性和戰略性的計劃上。這可以將模型開發成本降低多達 40%。
例如，如果支援面向客戶服務的推論任務需要緊急計算能力，但所有資源目前都在使用中，SageMaker HyperPod 可以重新分配未充分利用或非緊急資源，以優先處理關鍵任務。非緊急任務會自動暫停，檢查點會儲存以保留進度，並且這些任務會在資源可用時無縫恢復。這確保使用者在不影響正在進行的工作的情況下最大化其計算投資。
這使組織能夠更快地將新的生成式 AI 創新推向市場。
智慧資源管理：典範轉移
SageMaker HyperPod 代表了 AI 基礎設施的典範轉移。它超越了傳統上對原始計算能力的強調，轉而專注於智慧和自適應資源管理。透過優先考慮優化的資源分配，SageMaker HyperPod 最大限度地減少浪費，最大限度地提高效率並加速創新——同時降低成本。這使得各種規模的組織都能更容易地進行 AI 開發並擴展。
精選模型訓練配方
SageMaker HyperPod 現在為當今一些最受歡迎的模型提供了 30 多個精選模型訓練配方，包括 DeepSeek R1、DeepSeek R1 Distill Llama、DeepSeek R1 Distill Qwen、Llama、Mistral 和 Mixtral。這些配方透過自動化關鍵步驟（如載入訓練資料集、應用分散式訓練技術以及配置系統以進行檢查點和從基礎設施故障中恢復）使使用者能夠在幾分鐘內開始使用。這使所有技能水準的使用者都能從一開始就在 AWS 基礎設施上實現更好的模型訓練性價比，從而消除了數週的手動評估和測試。
只需一行程式碼的更改，使用者就可以在 GPU 或 AWS Trainium 執行個體之間無縫切換，以進一步優化性價比。
這些配方允許研究人員在客製化 Foundation Models 時進行快速原型設計。
與 Amazon EKS 整合
透過在 Amazon EKS 上執行 SageMaker HyperPod，組織可以使用 Kubernetes 的進階排程和協調功能來動態配置和管理 AI/ML 工作負載的計算資源。這提供了最佳的資源利用率和可擴展性。
這種整合還增強了容錯能力和高可用性。憑藉自我修復功能，HyperPod 會自動替換故障節點，保持工作負載的連續性。自動 GPU 健康監控和無縫節點更換提供了 AI/ML 工作負載的可靠執行，即使在硬體故障期間也能最大限度地減少停機時間。
此外，在 Amazon EKS 上執行 SageMaker HyperPod 可以使用 Kubernetes 命名空間和資源配額來實現高效的資源隔離和共享。組織可以隔離不同的 AI/ML 工作負載或團隊，同時最大限度地提高整個叢集的資源利用率。
靈活的訓練計劃
AWS 正在為 SageMaker HyperPod 引入靈活的訓練計劃。
只需點擊幾下，使用者就可以指定他們想要的完成日期和所需的最大計算資源量。然後，SageMaker HyperPod 幫助獲取容量並設定叢集，為團隊節省數週的準備時間。這消除了客戶在獲取大型計算叢集以進行模型開發任務時遇到的許多不確定性。
SageMaker HyperPod 訓練計劃現已在多個 AWS 區域推出，並支援多種執行個體類型。
展望未來：SageMaker HyperPod 的未來
SageMaker HyperPod 的發展與 AI 本身的進步有著內在的聯繫。以下幾個關鍵領域正在塑造這個平台的未來：
下一代 AI 加速器： 一個關鍵的重點領域是整合下一代 AI 加速器，例如預期的 AWS Trainium2 版本。這些進階加速器有望提供無與倫比的計算效能，提供比當前一代基於GPU 的 EC2 執行個體明顯更好的性價比。這對於即時應用程式和同時處理大量資料集至關重要。加速器與 SageMaker HyperPod 的無縫整合使企業能夠利用尖端的硬體進步，推動 AI 計劃向前發展。
可擴展的推論解決方案： 另一個關鍵方面是 SageMaker HyperPod 透過其與 Amazon EKS 的整合，實現了可擴展的推論解決方案。隨著即時資料處理和決策需求的增長，SageMaker HyperPod 架構有效地處理了這些需求。此功能在醫療保健、金融和自主系統等領域至關重要，在這些領域，及時、準確的 AI 推論至關重要。提供可擴展的推論可以在不同的工作負載下部署高效能的 AI 模型，從而提高營運效率。
整合的訓練和推論基礎設施： 此外，整合訓練和推論基礎設施代表了一項重大進步，簡化了從開發到部署的 AI 生命週期，並在整個過程中提供最佳的資源利用率。彌合這一差距有助於建立一個有凝聚力、高效的工作流程，減少從開發到實際應用的過渡複雜性。這種整體整合支援持續學習和適應，這對於下一代自我演進的 AI 模型至關重要。
社群參與和開源技術： SageMaker HyperPod 使用已建立的開源技術，包括透過 SageMaker 進行的 MLflow 整合、透過 Amazon EKS 進行的容器協調以及 Slurm 工作負載管理，為使用者提供熟悉且經過驗證的工具來進行其 ML 工作流程。透過參與全球 AI 社群並鼓勵知識共享，SageMaker HyperPod 不斷發展，融入最新的研究進展。這種協作方法有助於 SageMaker HyperPod 保持在 AI 技術的最前沿。
SageMaker HyperPod 提供了一個解決方案，使組織能夠充分發揮 AI 技術的潛力。憑藉其智慧資源管理、多功能性、可擴展性和設計，SageMaker HyperPod 使企業能夠加速創新、降低營運成本，並在快速發展的 AI 格局中保持領先地位。
SageMaker HyperPod 為組織提供了一個強大而靈活的基礎，以突破 AI 的可能性。
隨著 AI 繼續重塑產業並重新定義可能性，SageMaker HyperPod 站在最前沿，使組織能夠以敏捷性、效率和創新來應對 AI 工作負載的複雜性。