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Amazon SageMaker HyperPod 存储设计与实践（一）
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原文中文，约9200字，阅读约需22分钟。
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内容提要
SageMaker HyperPod是Amazon SageMaker的分布式训练库，可提高模型性能。然而，FSx for Lustre无法满足安全隔离需求。通过实现EFS Access Point支持，可以实现用户工作环境的隔离和安全性。此外，还介绍了存储使用与实践。
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关键要点
- SageMaker HyperPod 是 Amazon SageMaker 的分布式训练库，能提高模型性能并缩短训练时间。
- FSx for Lustre 无法满足安全隔离需求，导致不同开发人员的代码环境无法安全隔离。
- 通过实现 EFS Access Point 支持，可以实现用户工作环境的隔离和安全性。
- SageMaker HyperPod 的存储设计需要结合不同存储方式以满足实际需求。
- 默认情况下，SageMaker HyperPod 只支持 FSx for Lustre，需支持更多存储以满足不同需求。
- EFS Access Point 允许每个用户拥有独立的 home 目录，实现安全隔离。
- 用户对自己的 home 目录拥有完全访问权限，但对其他用户的目录只有只读权限。
- EFS 文件系统便于整体数据备份和管理，提升了数据安全性。
- 后续将实现 SageMaker HyperPod 集群创建中对 Mountpoint for S3 的支持。
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延伸问答
SageMaker HyperPod 是什么？
SageMaker HyperPod 是 Amazon SageMaker 的分布式训练库，能够提高模型性能并缩短训练时间。
FSx for Lustre 存在什么问题？
FSx for Lustre 无法满足安全隔离需求，导致不同开发人员的代码环境无法安全隔离。
如何实现用户工作环境的隔离？
通过实现 EFS Access Point 支持，可以为每个用户创建独立的 home 目录，从而实现工作环境的隔离和安全性。
SageMaker HyperPod 的存储设计需要考虑哪些因素？
存储设计需要结合不同存储方式，以满足实际需求，如数据备份、管理和安全隔离。
EFS Access Point 的作用是什么？
EFS Access Point 允许每个用户拥有独立的 home 目录，实现安全隔离，并便于数据备份和管理。
SageMaker HyperPod 如何处理检查点数据？
检查点数据可以先存储在 FSx for Lustre 中，再自动同步回 S3，实现持久性存储。
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