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Amazon SageMaker HyperPod 存储设计与实践（二）
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了在SageMaker HyperPod集群中实现对S3对象存储的自动化支持的步骤，通过使用Lifecycle脚本实现自动挂载EFS和Mountpoint for S3存储，保证训练任务的连续性。文章还讨论了不同规模场景下的存储选择和实践，以及训练任务中检查点写入性能的测试和分析。
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关键要点
- 在SageMaker HyperPod集群中实现对S3对象存储的自动化支持。
- 使用Lifecycle脚本实现自动挂载EFS和Mountpoint for S3存储。
- 集群启动时进行存储挂载可以保证训练任务的连续性。
- HyperPod集群具备Self-Healing和任务Auto-Resume机制。
- 检查点（checkpoint）的写入性能对训练任务的整体耗时有重要影响。
- 测试配置包括Llama-3-8B模型和HyperPod托管的计算节点。
- 采用Torch Fully Sharded Data Parallel (FSDP)和Hybrid Sharded Data Parallel (HSDP)进行模型训练。
- HSDP通过层级分片特性降低训练过程的跨节点通信开销。
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