En un panorama donde las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) son escasas y costosas, su uso se vuelve esencial para las organizaciones que adoptan la inteligencia artificial generativa. Estas empresas utilizan GPUs para simulaciones, inferencias y experimentos con datos, lo que permite maximizar su utilización a través de infraestructuras centralizadas. Estas infraestructuras suelen ser compartidas entre diferentes equipos o unidades de negocio, lo que optimiza la gestión de costos y facilita una supervisión financiera más eficiente.
Implementar una estrategia de múltiples cuentas en servicios en la nube como AWS proporciona a las grandes empresas un mayor control y seguridad en sus despliegues. Con Amazon SageMaker HyperPod, las organizaciones pueden acceder a un clúster de GPU que gestiona eficazmente las cargas de trabajo heterogéneas, restringiendo el acceso según los requerimientos específicos de cada equipo y asegurando un uso óptimo de los recursos.
Una característica clave en este enfoque es la gobernanza de tareas en SageMaker HyperPod, que permite asignar recursos y establecer políticas para maximizar la utilización computacional dentro de un clúster. Esto beneficia particularmente en un entorno de múltiples cuentas, definiendo equipos con sus propios espacios de nombres, cuotas de computación y límites de préstamo.
El acceso cruzado entre cuentas es esencial para la colaboración, permitiendo a científicos de datos acceder a infraestructuras de otras cuentas mediante roles de acceso que garantizan operaciones seguras en los límites establecidos.
La integración de servicios como EKS Pod Identity y S3 Access Points mejora el acceso seguro a conjuntos de datos almacenados en diferentes cuentas, fomentando la colaboración interdepartamental sin comprometer la seguridad. A través de roles y políticas de acceso bien definidas, las organizaciones pueden gestionar quién accede a qué datos y recursos, minimizando riesgos de acceso no autorizado.
En resumen, la configuración de una arquitectura compartida con SageMaker HyperPod y estrategias de acceso cruzado bien delineadas, permite a las empresas aprovechar al máximo sus recursos de computación en la nube. Este modelo no solo optimiza el uso de GPUs, sino que también proporciona un marco seguro y eficaz para la innovación en inteligencia artificial.
