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内容提要
Amazon SageMaker HyperPod 任务治理服务正式发布，旨在优化生成式人工智能模型的资源管理，提高 GPU 和 Trainium 的利用率。该服务支持集中管理计算资源，自动调整任务优先级，加速人工智能项目进展并降低成本。
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关键要点
- 正式发布 Amazon SageMaker HyperPod 任务治理服务，旨在优化生成式人工智能模型的资源管理。
- 该服务支持集中管理计算资源，提高 GPU 和 Trainium 的利用率。
- 客户面临高效分配有限计算资源的挑战，缺乏动态治理导致效率低下和成本超支。
- SageMaker HyperPod 可加快人工智能创新成果的上市速度，避免资源浪费。
- 管理员可以设置配额，自动安排和执行任务，优化资源分配。
- 高优先级任务可自动释放低优先级任务的计算资源，确保关键项目及时完成。
- 数据科学家和开发人员可监控任务队列，调整优先级，优化资源使用。
- 任务治理适用于 HyperPod 中的 Amazon EKS 集群，管理员可简化集群操作。
- 新的控制面板提供集群利用率和资源管理的概述，支持任务性能评估。
- 集群策略可配置任务优先级和公平共享资源分配，确保资源合理利用。
- 数据科学家可使用 HyperPod CLI 提交训练任务，管理任务优先级。
- Amazon SageMaker HyperPod 任务治理服务现已在多个 AWS 区域推出，无需额外费用。
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