NVIDIA Run:ai et Amazon SageMaker HyperPod : Une Intégration Optimisée pour la Gestion et l'Évolutivité des Workloads AI Complexes

Synthèse de l'Article : NVIDIA Run:ai et Amazon SageMaker HyperPod : Une collaboration pour gérer les formations d'IA complexes Introduction NVIDIA Run:ai et Amazon Web Services (AWS) ont annoncé une intégration qui permet aux développeurs de gérer et d'augmenter efficacement les charges de travail complexes de formation d'IA. Cette collaboration, mettant en synergie Amazon SageMaker HyperPod et la plateforme de gestion et d'orchestration de charges de travail d'IA de NVIDIA Run:ai, offre une meilleure flexibilité et efficacité. Amazon SageMaker HyperPod : Un Cluster Robuste et Évolué Amazon SageMaker HyperPod est un cluster entièrement résilient et persistant conçu spécifiquement pour la formation et l'inférence à grande échelle. Il élimine les tâches fastidieuses liées à la gestion des infrastructures de machine learning (ML) en optimisant l'utilisation des ressources sur plusieurs GPU, ce qui réduit considérablement les temps de formation des modèles. Ce service supporte toute architecture de modèle, facilitant ainsi l'évolutivité des tâches de formation des équipes. De plus, il détecte automatiquement et gère les pannes d'infrastructure, assurant une récupération fluide des travaux de formation sans temps d'arrêt significatif. NVIDIA Run:ai : Orchestration Centralisée et Flexibilité Hybride La plateforme NVIDIA Run:ai simplifie la gestion et l'orchestration des charges de travail d'IA dans des environnements hybrides, combinant des sites on-premises et des nuages publics ou privés. Elle offre une interface centralisée pour une utilisation efficace des ressources GPU, où que se trouvent ces dernières. Cela permet à des administrateurs IT supervisant des GPU dans des emplacements géographiques différents de gérer ces ressources de manière optimale, tout en facilitant les bursts cloud lorsque la demande augmente. Les scientifiques peuvent soumettre leurs travaux via une interface graphique (GUI) ou une ligne de commande (CLI), et surveiller les charges de travail depuis une interface unique, que ce soit sur un site on-premises ou dans le nuage d'AWS. Avantages de l'Intégration Gestion Unifiée des Ressources GPU L'intégration de NVIDIA Run:ai avec Amazon SageMaker HyperPod fournit une solution unique pour la gestion des ressources GPU dans des environnements hybrides. Un seul panneau de contrôle permet aux entreprises de gérer efficacement leurs GPU, que ceux-ci soient sur site ou dans le nuage, facilitant l'allocation et l'optimisation des ressources selon la demande. Cette approche centralisée améliore la productivité et maintient une utilisation optimale des ressources tout au long de la journée et selon les saisons. Évolutivité et Flexibilité Améliorée Avec cette intégration, les organisations peuvent facilement augmenter leurs charge de travail d'IA en recourant aux clusters SageMaker HyperPod dès qu'une ressource GPU supplémentaire est nécessaire. Cette stratégie hybride permet d'évoluer dynamiquement sans surdimensionner l'infrastructure matérielle, réduisant les coûts tout en maintenant des performances élevées. SageMaker HyperPod est particulièrement adapté à la formation de modèles de base comme Llama ou Stable Diffusion, offrant une infrastructure flexible qui soutient efficacement les tâches de formation et d'inférence à grande échelle. Formation Distribuée Résiliente L'intégration de Run:ai et SageMaker HyperPod facilite la gestion des tâches de formation distribuées. SageMaker HyperPod surveille continuellement l'état des GPU, CPU et ressources réseau, remplaçant automatiquement les nœuds défaillants pour maintenir l'intégrité du système. Parallèlement, NVIDIA Run:ai minimise les temps d'arrêt en reprenant automatiquement les tâches interrompues à partir du dernier point de sauvegarde, limitant ainsi la nécessité d'interventions manuelles et réduisant la surcharge technique. Cela aide à maintenir les initiatives d'IA des entreprises sur leur bonne trajectoire, même en cas de problèmes matériels ou de réseau. Utilisation Optimisée des Ressources Les capacités d'orchestration de charges de travail d'IA et de gestion des GPU de NVIDIA Run:ai garantissent une utilisation efficace de l'infrastructure. Que les tâches soient exécutées sur des clusters SageMaker HyperPod ou sur des GPU sur site, ses fonctionnalités avancées de planification et de fractionnement des GPU contribuent à une allocation optimale des ressources. Cela permet aux organisations de traiter plus de charges de travail avec moins de GPU, ce qui est particulièrement précieux lors de gérer des demandes fluctuantes. Le système s'adapte à ces variations, priorisant les ressources pour l'inférence durant les périodes de pic et équilibrant les besoins en formation. Cela réduit les temps d'inactivité et maximise le retour sur investissement des GPU. Validation Technique Les équipes techniques de NVIDIA Run:ai et d'AWS ont testé et validé l'intégration entre SageMaker HyperPod et Run:ai. Les tests ont porté sur plusieurs capacités clés, notamment la gestion hybride et multicluster, la reprise automatique des tâches après des pannes matérielles, la préemption élastique de PyTorch FSDP, le service d'inférence et la compatibilité avec Jupyter. Pour obtenir plus de détails sur le déploiement de cette intégration, y compris les étapes de configuration, la mise en place de l'infrastructure et l'architecture, consultez les ressources disponibles sur le site web de NVIDIA Run:ai. Évaluation et Provenance Cette collaboration représente un pas significatif vers la simplification de la gestion des infrastructures d'IA dans des environnements hybrides. Elle répond aux besoins croissants des entreprises cherchant à améliorer leur productivité, réduire leurs coûts et garantir une résilience optimale. NVIDIA Run:ai, en partenariat avec AWS, propose une solution complète qui permet de déployer l'IA à grande échelle sans compromettre la flexibilité et la robustesse de l'infrastructure. Profil de l’Entreprise NVIDIA Run:ai NVIDIA Run:ai est une entreprise spécialisée dans l'optimisation et la gestion des ressources IA, offrant des solutions d'orchestration centralisée des charges de travail sur des environnements hybrides. Grâce à son expertise, Run:ai facilite la mise en œuvre d'infrastructures d'IA performantes, adaptées aux besoins variés des entreprises modernes. Pour savoir comment NVIDIA Run:ai et AWS peuvent accélérer vos initiatives IA, n'hésitez pas à contacter NVIDIA Run:ai aujourd'hui.