Las universidades dedicadas a la investigación en inteligencia artificial (IA) y computación de alto rendimiento (HPC) están enfrentando numerosos desafíos debido a sus infraestructuras tradicionales. Estos problemas limitan la innovación y ralentizan los resultados en áreas cruciales como el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora y la formación de modelos fundamentales. Las limitaciones incluyen largos ciclos de adquisición de GPU, restricciones de escalado y complejidades en el mantenimiento.
En este contexto, Amazon SageMaker HyperPod se presenta como una solución innovadora para aliviar estas cargas operativas y permitir una rápida escalabilidad en la creación de modelos de IA. Esta tecnología facilita el desarrollo, entrenamiento, optimización e inferencia sobre un clúster que puede contener cientos o miles de aceleradores de IA como las GPU de NVIDIA H100 o A100.
Una universidad de investigación ha comenzado a implementar SageMaker HyperPod para acelerar sus proyectos de IA, aprovechando particiones dinámicas de SLURM, administración de recursos de GPU, seguimiento de costos y balanceo de carga, todo integrado en su entorno. Esta infraestructura gestiona completamente la operación a gran escala de aprendizaje automático, eliminando la sobrecarga operativa y asegurando un alto rendimiento y seguridad.
El sistema utiliza Amazon FSx para Lustre y Amazon S3 para un almacenamiento eficiente y seguro, optimizando el acceso a los datos necesarios para los modelos. La implementación se dividió en varias etapas, comenzando con la configuración de AWS y personalizando el clúster SLURM para las necesidades específicas de investigación. También se incluyó un sistema de etiquetado para controlar los gastos computacionales y un balanceo de carga para garantizar un acceso optimizado.
Además, se integró un sistema de Active Directory para garantizar un acceso seguro y controlado para los investigadores, facilitando la gestión de identidades y privilegios.
Con la aplicación de SageMaker HyperPod, las universidades pueden ahora enfocarse en acelerar la innovación en IA y alcanzar sus objetivos científicos, superando los desafíos asociados con las infraestructuras tradicionales.
