NVIDIA und AWS bieten Lösung für komplexes AI-Training

NVIDIA Run:ai und Amazon SageMaker HyperPod: Zusammenarbeit zur Verwaltung komplexer KI-Trainings NVIDIA Run:ai und Amazon Web Services (AWS) haben eine Integration eingeführt, die Entwicklern ermöglicht, komplexe KI-Trainingsworkloads nahtlos zu skalieren und zu verwalten. Die Kombination von AWS SageMaker HyperPod und der fortgeschrittenen AI-Arbeitsbelastungs- und GPU-Orchestrierungsplattform von Run:ai verbessert Effizienz und Flexibilität. Amazon SageMaker HyperPod bietet einen vollständig robusten, persistenten Cluster, der für groß angelegtes verteiltes Training und Inferenz speziell entwickelt wurde. Es nimmt Entwicklern die aufwändige Infrastrukturverwaltung ab und optimiert die Ressourcenverwendung über mehrere GPUs, was die Trainingszeiten von Modellen erheblich reduziert. Diese Funktion unterstützt jede Modellarchitektur und ermöglicht Teams, ihre Trainingsaufgaben effizient zu skalieren. HyperPod erhöht die Robustheit durch automatische Erkennung und Behandlung von Infrastrukturfehlern und stellt sicher, dass Trainingsaufgaben nahtlos wiederhergestellt werden können, ohne erhebliche Downtime zu verursachen. Dies steigert die Produktivität und beschleunigt den ML-Lebenszyklus. Das NVIDIA Run:ai-System vereinfacht die Verwaltung von AI-Arbeitsbelastungen und GPU-Orchestrierung in hybriden Umgebungen – sowohl lokal als auch in öffentlichen oder privaten Clouds – über ein einheitliches Interface. Dieser zentrale Ansatz profitiert IT-Administratoren, die GPU-Ressourcen in verschiedenen geografischen Standorten und Teams überwachen, da er eine effiziente Nutzung von lokalen, AWS-Cloud- und hybriden GPU-Ressourcen ermöglicht und nahtlos auf die Cloud ausweicht, wenn die Nachfrage steigt. Beide technischen Teams von AWS und NVIDIA Run:ai haben die Integration zwischen Amazon SageMaker HyperPod und NVIDIA Run:ai erfolgreich getestet und validiert. Diese Integration ermöglicht es Benutzern, von der Flexibilität von Amazon SageMaker HyperPod zu profitieren, während sie gleichzeitig von den GPU-Optimierungsfunktionen, der Orchestrierung und der Ressourcenverwaltung von NVIDIA Run:ai profitieren. Mit der Integration von NVIDIA Run:ai und Amazon SageMaker HyperPod können Organisationen ihre KI-Infrastruktur nahtlos über lokale und öffentliche/privater Cloud-Umgebungen erweitern. Vorteile umfassen: Einheitliche GPU-Ressourcenverwaltung in hybriden Umgebungen: NVIDIA Run:ai bietet eine einzelne Steuerungsebene, die Unternehmen ermöglicht, GPU-Ressourcen über Unternehmensinfrastrukturen und Amazon SageMaker HyperPod effizient zu verwalten. Wissenschaftler können ihre Aufgaben über die grafische Benutzeroberfläche oder die Befehlszeilenschnittstelle an lokale oder HyperPod-Knoten übermitteln. Dieses zentrale Setup vereinfacht die Workload-Orchestrierung und ermöglicht Administratoren, GPU-Ressourcen basierend auf der Nachfrage zuzuweisen, während es die optimale Nutzung in beiden Umgebungen sicherstellt. Ob lokal oder in der Cloud – Workloads können priorisiert, gewartet und überwacht werden, alles von einem einzigen Interface aus. Verbesserte Skalierbarkeit und Flexibilität: Mit NVIDIA Run:ai können Organisationen ihre AI-Workloads leicht skalieren, indem sie bei Bedarf auf SageMaker HyperPod ausweichen. Diese hybride Cloud-Strategie ermöglicht es Unternehmen, dynamisch zu skalieren, ohne Hardware überschüssig bereitzustellen. Dadurch werden Kosten reduziert, während gleichzeitig hohe Leistung gewährleistet bleibt. Die flexible Infrastruktur von SageMaker HyperPod unterstützt darüber hinaus groß angelegtes Modelltraining und -inferenz, was es ideal für Unternehmen macht, die grundlegende Modelle wie Llama oder Stable Diffusion trainieren oder feinjustieren möchten. Robustes verteiltes Training: Die Integration von NVIDIA Run:ai mit Amazon SageMaker HyperPod ermöglicht die effiziente Verwaltung von verteilten Trainingsaufgaben über Clustern. SageMaker HyperPod überwacht ständig die Integrität von GPU-, CPU- und Netzwerkressourcen und ersetzt automatisch fehlerhafte Knoten, um die Systemintegrität aufrechtzuerhalten. Parallel dazu minimiert NVIDIA Run:ai Downtimes, indem es unterbrochene Jobs automatisch vom letzten Gespeicherpunkt fortsetzt. Dies reduziert das manuelle Eingreifen und minimiert den technischen Overhead. Diese Kombination hilft, Unternehmens-KI-Projekte auch bei Hardware- oder Netzwerkproblemen auf Kurs zu halten. Optimierte Ressourcenverwendung: Das AI-Workload- und GPU-Orchestrierungsmodul von NVIDIA Run:ai sorgt dafür, dass die KI-Infrastruktur effizient genutzt wird. Ob auf Amazon SageMaker HyperPod-Clustern oder lokalen GPUs, die fortschrittlichen Scheduling- und GPU-Fractionierungsfunktionen von Run:ai helfen bei der Optimierung der Ressourcenallokation. So können Unternehmen mehr Workloads mit weniger GPUs ausführen. Diese Flexibilität ist besonders wertvoll für Unternehmen, die mit fluctuierender Nachfrage umgehen müssen, wie zum Beispiel variierenden Rechenanforderungen im Tages- oder Saisonzusammenhang. NVIDIA Run:ai passt sich diesen Veränderungen an, indem es Ressourcen für die Inferenz in Spitzenzeiten priorisiert und gleichzeitig die Trainingsanforderungen ausgleicht. Letztendlich reduziert dies die Leerlaufzeiten und maximiert die Auslastung und den ROI der GPUs. Im Rahmen des Validierungsprozesses hat NVIDIA Run:ai mehrere wichtige Funktionen getestet, darunter die Verwaltung hybrider und mehrerer Cluster, die automatische Fortsetzung von Aufgaben nach Hardwareausfällen, die elaste PyTorch-Präemption, die Inferenz-Bereitstellung, die Jupyter-Integration sowie die Robustheit. Für detaillierte Informationen zur Bereitstellung dieser Integration in Ihrer Umgebung, einschließlich Konfigurationsschritte, Infrastruktursetup und Architektur, besuchen Sie NVIDIA Run:ai auf SageMaker HyperPod. NVIDIA Run:ai und AWS arbeiten zusammen, um die Verwaltung und Skalierung von AI-Workloads in hybriden Umgebungen mit Amazon SageMaker HyperPod zu erleichtern. Um zu erfahren, wie NVIDIA Run:ai und AWS Ihre KI-Vorhaben beschleunigen können, kontaktieren Sie NVIDIA Run:ai heute. Industrieinsider bewerten die Integration sehr positiv. Sie sehen darin einen wichtigen Schritt zur Vereinfachung der KI-Infrastrukturverwaltung und zur Verbesserung der Skalierbarkeit und Flexibilität. NVIDIA Run:ai ist bekannt für seine fortschrittlichen Orchestrierungsfunktionen und AWS für seine robuste Cloud-Infrastruktur. Die gemeinsame Plattform verspricht, den Zugang zu hochwertigen KI-Werkzeugen und -Ressourcen zu erleichtern und gleichzeitig die operativen Herausforderungen zu reduzieren.