NVIDIA Run:ai 与 AWS SageMaker HyperPod 集成，简化复杂 AI 训练管理

NVIDIA Run:ai 与亚马逊网络服务（AWS）近期宣布了一项重要集成，旨在帮助开发者更高效地扩展和管理复杂的AI训练任务。结合AWS SageMaker HyperPod 和 Run:ai 高级AI工作负载及GPU编排平台，可以提高资源利用率和工作灵活性，减少模型训练时间，同时增强系统弹性，自动处理基础设施故障。 SageMaker HyperPod 是一个专为大规模分布式训练和推理设计的完全弹性和持久化的集群。它能够自动检测和管理系统中的故障，并确保训练任务在出现问题后能够自动恢复，显著提升了机器学习（ML）工作的稳定性和效率。此外，HyperPod 支持任何模型架构，方便团队高效扩展训练任务。 Run:ai 平台则通过一个统一的接口，简化了在混合环境（包括本地和公有云/私有云）中AI工作负载和GPU编排的过程。这不仅有助于管理员跨不同地理位置有效管理和分配GPU资源，还能实现云爆发功能，即当需求增加时，快速将工作负载扩展至云端，而不会导致硬件过度配置，从而在不影响性能的前提下降低成本。 两者的结合带来了显著的优势。首先，实现了混合环境中GPU资源的统一管理，Run:ai 提供了一个中心化的控制面，企业可以通过这个平台优化利用本地、AWS云和混合GPU资源，无论是提交训练任务到本地节点还是HyperPod，科学家都可以通过简单的GUI或CLI操作完成。 其次，提高了扩展性和灵活性。在Run:ai 的支持下，企业可以在需要额外GPU资源时轻松通过云爆炸功能扩展到SageMaker HyperPod，这样不仅可以根据业务需求动态调节计算资源，还避免了长期维持高成本硬件的弊端。 第三，增强了分布式训练的稳定性。HyperPod 自动监测系统硬件状态并替换故障节点，而Run:ai 则能自动从断点恢复暂停的任务，减少因硬件或网络问题带来的中断频率及其影响。 最后，优化了资源配置。Run:ai 强大的调度与分区能力，使得即使在有限数量的GPU上也能运行多个AI工作负载，特别是在面对如日间或季节性变化的需求波动时，这种优化尤为重要。平台能够根据实际需求调整资源分配策略，优先保障推理任务的高性能运行，同时平衡训练需求，大幅减少了GPU的空闲时间，最大化投资回报。 为了验证这一集成的实际效果，NVIDIA Run:ai 团队进行了详尽的技术测试，涵盖多集群管理、硬件故障后的自动任务恢复、PyTorch预占位抢占等功能，以及对Jupyter集成和系统弹性的评估。这一成果标志着AI开发领域的一个重要进步，特别是在混合云环境中，为开发者提供了更加简便灵活的工具来管理复杂的训练任务。