Veröffentlicht am: May 17, 2024
Heute hat AWS angekündigt, dass Bottlerocket, das Linux-basierte Betriebssystem, das speziell für Container entwickelt wurde, jetzt NVIDIA Fabric Manager unterstützt, sodass Benutzer die Leistung von Multi-GPU-Konfigurationen für ihre KI- und Machine-Learning-Workloads nutzen können. Mit dieser Integration können Bottlerocket-Benutzer ihre angeschlossenen GPUs nun nahtlos als leistungsstarke Rechenstruktur nutzen und so eine effiziente Kommunikation mit niedriger Latenz zwischen allen GPUs in jeder ihrer P4/P5-Instances ermöglichen.
Die zunehmende Komplexität der Deep-Learning-Modelle hat zu einem exponentiellen Anstieg der Rechenressourcen geführt, die erforderlich sind, um diese innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens zu trainieren. Um diesem Anstieg der Rechenanforderungen gerecht zu werden, setzen Kunden, die KI- und Machine-Learning-Workloads ausführen, jetzt auf Multi-GPU-Implementierungen und nutzen dabei die NVSwitch- und NVLink-Technologien von NVIDIA, um eine einheitliche Speicherstruktur für alle angeschlossenen GPUs zu schaffen. Die Fabric-Manager-Unterstützung in den Bottlerocket-NVIDIA-Varianten ermöglicht es Benutzern, diese Fabric zu konfigurieren, sodass alle GPUs als ein einziger Hochleistungspool und nicht als einzelne Einheiten verwendet werden können. Dadurch können Bottlerocket-Benutzer Multi-GPU-Setups auf P4/P5-Instances ausführen, was das Training komplexer neuronaler Netzwerke erheblich beschleunigt.
Mehr zur Fabric-Manager-Unterstützung in den Bottlerocket-NVIDIA-Varianten erfahren Sie im offiziellen GitHub-Repo für Bottlerocket.