”Der Artikel kündigt die allgemeine Verfügbarkeit von GPU-Partitionierung mit Amazon SageMaker HyperPod an, die auf NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) basiert. Mit dieser Funktion können mehrere Aufgaben gleichzeitig auf einer einzigen GPU ausgeführt werden, wodurch der Ressourcenverbrauch optimiert wird, da nicht mehr ganze GPUs für kleinere Aufgaben reserviert werden müssen. Dies ermöglicht eine schnellere Entwicklung und Bereitstellung, da verschiedene Arbeitslasten parallel auf einer physischen GPU ausgeführt werden können, ohne auf die vollständige GPU-Verfügbarkeit warten zu müssen.\n\nDurch MIG können Cluster-Administratoren die GPU-Nutzung maximieren, indem sie leistungsstarke GPUs in kleinere, isolierte Einheiten aufteilen, was eine vorhersehbare Leistung und eine Vermeidung von Ressourcenkonflikten ermöglicht. Die Vorteile umfassen eine vereinfachte Verwaltung, Kostenoptimierung, Überwachung der Leistung und bessere Verwaltung von Ressourcen innerhalb eines Teams. \n\nDer Artikel geht weiterhin auf die praktischen Anwendungsbeispiele für MIG in SageMaker HyperPod ein, einschließlich der Einrichtung und Nutzung sowie Best Practices zur Maximierung des Wertes dieser neuen Funktion. Einige Anwendungsfälle sind die Ressourcengestützte Modellbereitstellung, gemischte Arbeitslasten und effizientes Testen und Entwickeln.\n\nVerschiedene Architektur- und Einrichtungsoptionen werden erläutert, einschließlich der Verwaltung von MIG-Konfigurationen in bestehenden Clustern, und es werden spezifische YAML-Beispiele für die Bereitstellung von Modellen und interaktiven Entwicklungsumgebungen diskutiert. Zum Schluss wird auf die Bedeutung von Beobachtungs- und Governance-Funktionen innerhalb von SageMaker HyperPod hingewiesen, um eine effiziente und kosteneffektive Ressourcennutzung zu gewährleisten.