Amazon SageMaker HyperPod, 이제 IDE와 노트북을 실행하여 AI 개발을 가속화하는 기능 지원
Amazon SageMaker HyperPod가 이제 IDE와 노트북을 지원합니다. 따라서 AI 개발자는 JupyterLab과 Code Editor를 실행하거나, 로컬 IDE를 연결하여 HyperPod 클러스터에서 대화형 AI 워크로드를 직접 실행할 수 있습니다.
이번 릴리스를 이용하면 AI 개발자는 훈련과 추론에 사용하는 것과 동일한 영구 HyperPod EKS 클러스터에서 IDE와 노트북을 실행할 수 있습니다. 개발자는 HyperPod CLI 같은 익숙한 도구를 이용해 HyperPod의 확장 가능한 GPU 용량을 활용하고, FSx와 EFS 같은 마운트된 파일 시스템을 통해 IDE 및 훈련 작업 간에 데이터를 공유할 수 있습니다. 이 솔루션은 HyperPod의 멀티 인스턴스 GPU(MIG) 지원을 활용하여, 단일 GPU뿐만 아니라 동일한 GPU 인스턴스에서도 여러 IDE를 실행할 수 있게 합니다.
관리자는 HyperPod 태스크 거버넌스를 활용하여 IDE, 훈련 및 추론 워크로드 전반의 통합 거버넌스를 통해 CPU/GPU 투자 효과를 극대화할 수 있습니다. HyperPod Observability는 CPU, GPU 및 메모리 소비를 포함한 포괄적인 사용 지표를 제공하기 때문에, 관리자가 클러스터 활용도를 최적화하고 비용을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
이 기능은 현재 Amazon SageMaker HyperPod이 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있으며, 중국 및 GovCloud(미국) 리전은 제외됩니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하세요.