Amazon ha lanzado una nueva funcionalidad en Amazon SageMaker HyperPod, que promete revolucionar la gestión de cargas de trabajo en la inteligencia artificial. Esta herramienta se centra en la gobernanza de tareas y está diseñada para optimizar la eficiencia en el entrenamiento y reducir la latencia de red en trabajos de inteligencia artificial (IA).
Con esta actualización, se busca mejorar la asignación de los recursos computacionales en los clústeres de Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), permitiendo un uso más efectivo de recursos entre diferentes equipos y proyectos. Los administradores podrán gestionar de manera más eficiente la asignación de computación acelerada y establecer políticas de prioridad, aumentando así la utilización de recursos.
Esta innovación aspira a ayudar a las organizaciones a concentrarse más en acelerar la innovación en IA generativa y menos en la coordinación de la asignación de recursos. El tiempo de comercialización se podría reducir significativamente al optimizar la comunicación y la disposición física de las instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2).
Las comunicaciones extensas que requieren las cargas de trabajo de IA generativa pueden verse afectadas por la organización física de las instancias en la infraestructura del centro de datos. Organizando los centros de datos en unidades organizativas jerárquicas, se pueden obtener tiempos de respuesta más rápidos, optimizando así el tiempo de procesamiento.
Para mejorar la colocación de las cargas de trabajo en clústeres SageMaker HyperPod, es posible utilizar información topológica de EC2. Esta información, que refleja la disposición de los nodos en la red, ayuda a reducir la latencia y a optimizar la eficiencia del entrenamiento al minimizar saltos en la red.
La programación consciente de la topología de SageMaker HyperPod mejora la comunicación en la red y ofrece una gestión más eficaz de las tareas. Las etiquetas de topología de red permiten programar trabajos que optimicen la comunicación y maximicen el uso de recursos para tareas de IA.
Los científicos de datos son responsables de entrenar y desplegar modelos en instancias aceleradas. Implementar esta programación requiere confirmar la información topológica, seguido de un script que identifique las instancias en los mismos nodos de red. Esto otorga mayor control sobre la disposición de estas instancias.
Comenzar con la programación consciente de la topología requiere un clúster EKS, un clúster SageMaker HyperPod con instancias habilitadas para información de topología, y varios elementos técnicos adicionales. También es posible visualizar esta información ejecutando comandos apropiados.
SageMaker HyperPod ofrece diversos métodos para programar tareas utilizando la conciencia de la topología, como la modificación de archivos de manifiesto de Kubernetes y la interfaz de línea de comandos de la herramienta.
En definitiva, esta nueva funcionalidad de SageMaker HyperPod se presenta como una innovación crucial para mejorar la eficiencia en el entrenamiento de IA, reducir la latencia y optimizar la utilización de recursos. Se invita a los usuarios a probar estas mejoras y compartir su experiencia, con la promesa de transformar la gestión de las cargas de trabajo de IA generativa.
