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
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。
延伸解读
异构算力管理的挑战
随着企业在AI领域的投入增加，异构算力的种类也在不断扩展。不同类型的加速设备如GPU和NPU通常由各自的调度组件独立管理，这导致资源利用率低下和管理复杂度增加。HAMi中间件的出现，正是为了解决这一问题，通过统一管理和调度，提升资源利用率，简化运维流程。
HAMi的调度策略优势
HAMi的策略性拓扑调度基于先验知识，避免了实时扫描硬件的复杂性。这种设计不仅提高了调度效率，还确保了任务在设备间的高效分配，尤其是在处理多卡任务时，能够最大限度地减少通信延迟，提升整体性能。
核心级共享的灵活性
HAMi支持设备级和核心级共享，用户可以根据需求灵活申请Neuron设备或NeuronCore。这种灵活性使得企业能够更高效地利用昂贵的计算资源，同时简化了调度决策过程，降低了管理成本。
延伸问答
HAMi中间件的主要功能是什么？
HAMi中间件支持多种加速设备的统一管理与调度，核心特性包括双重粒度共享和策略性拓扑调度。
HAMi如何提升资源利用率？
HAMi通过核心级共享和策略性拓扑调度，优化资源分配，确保任务被分配到通信效率最高的设备组合上，从而提升资源利用率。
HAMi v2.7.0对Neuron芯片的集成有什么优势？
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，并降低调度与管理成本。
HAMi如何实现异构算力的统一调度？
HAMi通过识别EC2实例类型和应用预设的拓扑分配规则，实现异构算力的资源池化与精细化调度。
用户如何申请Neuron设备或NeuronCore？
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的设计哲学是什么？
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。
