NVIDIA Run:ai と Amazon SageMaker HyperPod の連携が実現、AI トレーニングを効率的に拡張管理

NVIDIA Run:aiとAmazon SageMaker HyperPodの協力による複雑なAIトレーニング管理の革新 NVIDIA Run:aiとAmazon Web Services (AWS)は、開発者が複雑なAIトレーニングワークロードをシームレスに拡張・管理できる新しいインテグレーションを導入しました。AWS SageMaker HyperPodとNVIDIA Run:aiの高度なAIワークロードとGPUオーケストレーションが組み合わさることで、効率と柔軟性の両方が大幅に向上します。 AWS SageMaker HyperPodは大規模かつ分散したトレーニングと推論用に特別に設計されたフルリジリエンシー・パーシステントクラスターを提供します。MLインフラの管理に関連する重複した作業を排除し、複数のGPU間でリソースの利用最適化を行うことで、モデルのトレーニング時間を大幅に短縮できます。この機能は任意のモデルアーキテクチャに対応しており、チームのスケーラビリティが向上します。 また、HyperPodは自動的にインフラの故障を檢出し、処理することで、トレーニングジョブがシームレスに復旧できるようにしています。これにより生産性が向上し、MLライフサイクルの加速が可能になります。 NVIDIA Run:aiプラットフォームは、オンプレミスとパブリック/プライベートクラウドといったハイブリッド環境でのAIワークロードとGPUオーケストレーションを一元化します。これにより、異なる地理的な位置やチーム管理下にあるGPUリソースの有効活用が可能になり、クラウドバースト時にシームレスなリソース拡張ができます。 NVIDIA Run:aiとAmazon SageMaker HyperPodの統合により、企業はオンプレミスとパブリック/プライベートクラウド環境の両方にわたってAIインフラをシームレスに拡張できます。主なメリットは次の通りです： ハイブリッド環境における統一されたGPUリソース管理 NVIDIA Run:aiは、企業基盤とAmazon SageMaker HyperPod間のGPUリソースを一括して管理するための単一のコントロールプレーンを提供します。GUIまたはCLIを通じて、サイエンティストがジョブをオンプレミスまたはHyperPodノードに送信することを容易にしており、ワークロードの一元化によって管理者が求めるニーズに基づいてGPUリソースを割り当て、最適な利用を確保できます。 拡張性と柔軟性の向上 NVIDIA Run:aiを活用することで、追加のGPUリソースが必要な際にはSageMaker HyperPodにバーストし、ダイナミックなスケールアップが可能です。これにより、過剰なハードウェア投資を抑えつつ、高性能を維持できます。特にLlamaやStable Diffusionのような大規模な基礎モデルのトレーニングやファインチューニングに適しています。 堅牢な分散トレーニング NVIDIA Run:aiとAmazon SageMaker HyperPodの統合により、クラスタ間での分散トレーニングジョブを効率的に管理できます。HyperPodはGPU、CPU、ネットワークリソースの健全性を常時監視し、故障ノードを自動的に置換することでシステムの完全性を保ちます。一方、NVIDIA Run:aiは中止されたジョブを最後のチェックポイントから自動的に再開することでダウンタイムを最小限に抑え、エンジニアの負担を軽減します。これにより、ハードウェアやネットワークの問題即使い、企業のAIイニシアチブを順調に進めることが可能となります。 リソース利用の最適化 NVIDIA Run:aiのAIワークロードとGPUオーケストレーション機能により、AIインフラの有効活用が図られます。SageMaker HyperPodクラスタ上ででもオンプレミスのGPU上ででも、高度なスケジューリングとGPU分割機能によってリソース割当てが最適化され、より多くのワークロードを少ないGPUで実行することが可能になります。これにより、曜日や季節による変動需要にも適応し、推論時の負荷に応じたリソース優先割当てやトレーニング要件のバランスを取ることができます。最終的には、アイドル時間の削減とGPUの最大限のROIの実現につながります。 業界関係者のコメント NVIDIA Run:aiとAWSの技術チームは、ハイブリッドおよびマルチクラスタ管理、ハードウェア故障後の自動ジョブ再開、FSDP Elastic PyTorch事前停止、推論サーブ、Jupyter統合などの主要機能の検証テストを成功させました。これは、AIワークロードの管理とスケーリングが大幅に容易になることを示しています。 NVIDIA Run:aiは、AWSとのパートナーシップを通じて、ハイブリッド環境でAIワークロードを簡単に管理・拡張できるよう取り組んでいます。AIプロジェクトの加速について詳しく知りたい方は、NVIDIA Run:aiにご連絡ください。