AWS zeigt Modell für geteilte GPU-Rechenleistung
Das Wichtigste zuerst
AWS beschreibt eine Referenzarchitektur, mit der mehrere Teams einer Organisation einen SageMaker-HyperPod-Cluster mit Grafikprozessoren gemeinsam nutzen können. Getrennte Arbeitsbereiche und Zugriffsrechte schützen ihre Aufgaben und Daten. Regeln verteilen die Rechenleistung, und die Kosten lassen sich den Teams zuordnen. Das Modell setzt eine gemeinsame Verwaltung und ein Grundvertrauen zwischen den Teams voraus. Für einander nicht vertrauende Kunden oder strenge regulatorische Trennung empfiehlt AWS stärkere Grenzen, etwa getrennte Cluster oder Konten.
KI-generiert aus Berichten · aktualisiert vor 53 Minuten
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- AWS Machine Learning BlogWie Teams mit Amazon SageMaker HyperPod einen GPU-Cluster getrennt nutzen können
Der AWS-Beitrag beschreibt eine Architektur, mit der mehrere Teams einen GPU-Cluster über Amazon SageMaker HyperPod gemeinsam nutzen können. Separate Arbeitsbereiche und Zugriffsrechte trennen ihre Aufgaben und Daten; Regeln für Rechenressourcen sollen die Nutzung fair verteilen. Die Kosten lassen sich den einzelnen Teams zuordnen.
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