Condividere cluster GPU tra team con isolamento e equità utilizzando Amazon SageMaker HyperPod
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Questo articolo presenta un'architettura di riferimento per consentire a più team di condividere cluster Amazon SageMaker HyperPod EKS mantenendo un isolamento rigoroso e un equo accesso alle risorse. Si avvale di AWS IAM Identity Center per l'autenticazione centralizzata, federandosi con provider esterni come Microsoft Entra ID per gestire in modo sicuro le identità degli utenti. L'autorizzazione è gestita tramite domini SageMaker AI specifici per ogni team e namespace Kubernetes, garantendo che i carichi di lavoro di ciascun team siano logicamente separati all'interno del cluster. La governance dei task di HyperPod svolge un ruolo cruciale imponendo quote di calcolo e priorità di pianificazione per prevenire il monopolio delle risorse e assicurare un accesso equo tra i team in competizione. L'architettura integra inoltre policy di rete e sistemi di file conformi a POSIX per isolare ulteriormente dati e traffico tra i team. Per la responsabilità finanziaria, Kubecost viene integrato per fornire un'allocazione dei costi a livello di namespace, consentendo alle organizzazioni di tracciare e addebitare con precisione l'utilizzo delle GPU. Questo approccio completo permette a gruppi diversificati, come team di data science e ricerca, di collaborare in modo efficiente su hardware costoso condiviso senza compromettere la sicurezza o l'indipendenza operativa.
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