亚马逊AWS官方博客
·
基于 HAMi 实现亚马逊云科技 Trainium 与 Inferentia 核心级共享与策略性拓扑调度
💡
原文中文，约7200字，阅读约需18分钟。
📝
内容提要
亚马逊云科技的HAMi中间件通过支持多种加速设备（如Neuron芯片），实现了异构算力的统一管理与调度。其核心特性包括双重粒度共享和策略性拓扑调度，显著提升资源利用率并降低运维复杂度。HAMi v2.7.0深度集成Neuron芯片，优化调度策略，确保高效算力调度体验。
🎯
关键要点
- 亚马逊云科技的HAMi中间件支持多种加速设备，实现异构算力的统一管理与调度。
- HAMi的核心特性包括双重粒度共享和策略性拓扑调度，提升资源利用率并降低运维复杂度。
- HAMi v2.7.0深度集成Neuron芯片，优化调度策略，确保高效算力调度体验。
- Trainium与Inferentia芯片在AI加速基础设施方面具有明显优势，强调功耗与成本效率。
- HAMi为解决异构算力管理复杂性而设计，支持GPU、NPU及Neuron芯片等多类设备。
- HAMi实现了核心级共享、策略性拓扑调度与统一可观测性，降低调度与管理成本。
- HAMi的拓扑感知调度基于先验知识，识别实例类型以应用预设的拓扑分配规则。
- HAMi支持设备级和核心级共享，通过资源请求转换逻辑简化调度决策过程。
- 用户可以通过YAML文件申请Neuron设备或NeuronCore，实现灵活的资源管理。
- HAMi的设计哲学是用策略代替扫描，以简约实现高效，确保多设备任务充分利用硬件优势。
➡️
