AWS führt Managed Tiered Checkpointing in SageMaker HyperPod ein
Anzeige
Amazon Web Services hat das neue Feature „managed tiered checkpointing“ in Amazon SageMaker HyperPod vorgestellt. HyperPod ist eine speziell entwickelte Infrastruktur, die es ermöglicht, generative KI‑Modelle über tausende KI‑Beschleuniger zu skalieren und zu beschleunigen.
Das Feature nutzt CPU‑Speicher für hochleistungsfähige Checkpoint‑Speicherung und repliziert Daten automatisch auf benachbarte Rechenknoten. Dadurch wird die Zuverlässigkeit erhöht und die Wiederherstellung von Trainingszuständen beschleunigt.
In diesem Beitrag werden die Konzepte ausführlich erklärt und gezeigt, wie man das Feature in eigenen Projekten einsetzt, um die Effizienz und Stabilität von KI‑Trainingsprozessen zu verbessern.
Ähnliche Artikel
AWS – Machine Learning Blog
•
Agentische KI-Lösung mit Amazon Nova, Snowflake und LangGraph entwickeln
AWS – Machine Learning Blog
•
Amazon SageMaker HyperPod beschleunigt KI-Training mit smarter Wiederherstellung
AWS – Machine Learning Blog
•
AWS treibt Innovation voran: So meistert es KI‑Infrastruktur‑Herausforderungen
AWS – Machine Learning Blog
•
University Startups setzt KI ein, um Schüler mit Behinderungen zu fördern
Towards Data Science
•
Entwicklung menschlicher Sexualität im Zeitalter der KI
AWS – Machine Learning Blog
•
Generative KI beschleunigen: Plattform‑Engineering als Schlüssel