Amazon SageMaker HyperPod का उपयोग करके अलगाव और निष्पक्षता के साथ टीमों के बीच GPU क्लस्टर साझा करें
aws ·
यह लेख एक संदर्भ वास्तुकला प्रस्तुत करता है जो कई टीमों को Amazon SageMaker HyperPod EKS क्लस्टर साझा करने की सुविधा देता है, जबकि सख्त अलगाव और निष्पक्षता बनाए रखी जाती है। इसमें AWS IAM Identity Center का उपयोग केंद्रीकृत प्रमाणीकरण के लिए किया जाता है, जिसके माध्यम से Microsoft Entra ID जैसे बाहरी प्रदाताओं के साथ फेडरेशन स्थापित करके उपयोगकर्ता पहचानों को सुरक्षित रूप से प्रबंधित किया जाता है। प्रत्येक टीम के लोड को क्लस्टर के भीतर तार्किक रूप से अलग करने के लिए अनुमति प्रबंधन per-team SageMaker AI डोमेन और Kubernetes नेमस्पेस के माध्यम से किया जाता है। HyperPod Task Governance महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो कंप्यूट क्वोट और शेड्यूलिंग प्राथमिकताओं को लागू करके संसाधनों के एकाधिकरण को रोकता है और प्रतिस्पर्धी टीमों के बीच निष्पक्ष पहुंच सुनिश्चित करता है। इस वास्तुकला में डेटा और ट्रैफ़िक के बीच आगे के अलगाव के लिए नेटवर्क पॉलिसी और POSIX-अनुपालनी फ़ाइल सिस्टम भी शामिल हैं। वित्तीय जवाबदेही के लिए, Kubecost को एकीकृत किया गया है ताकि नेमस्पेस-स्तरीय लागत आवंटन प्रदान किया जा सके, जिससे संगठन GPU उपयोग को सटीक रूप से ट्रैक और चार्ज बैक कर सकें। यह व्यापक दृष्टिकोण विभिन्न समूहों, जैसे कि डेटा साइंस और शोध टीमों को, साझा महंगे हार्डवेयर पर कुशलतापूर्वक सहयोग करने की अनुमति देता है, बिना सुरक्षा या संचालनात्मक स्वतंत्रता में कोई समझौता किए।
aws