Las universidades que se especializan en investigación de inteligencia artificial (IA) y computación de alto rendimiento (HPC) están enfrentando un número creciente de desafíos relacionados con su infraestructura tecnológica. Estas complicaciones, inherentes a los clústeres locales de HPC, han venido limitando el potencial para la innovación, especialmente en áreas críticas como el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora y la generación de modelos fundamentales.
En respuesta a estas dificultades, Amazon SageMaker HyperPod se presenta como una solución eficaz, aliviando la carga operativa asociada con el desarrollo de modelos de IA. Este sistema permite una escalabilidad acelerada en tareas de entrenamiento, optimización e inferencia, abarcando un clúster que puede contar con cientos o miles de aceleradores de IA, incluyendo las GPU de última generación de NVIDIA, como H100 y A100.
Una reciente implementación del SageMaker HyperPod en una universidad de investigación ha permitido agilizar sus procesos en IA mediante el uso de particiones dinámicas de SLURM, gestionando de manera precisa los recursos de GPU. Este enfoque ha integrado eficazmente el seguimiento de costos y el balanceo de carga de nodos de acceso, todo ello dentro del ambiente de SageMaker HyperPod, eliminando los habituales problemas de gestión de las infraestructuras tradicionales.
La arquitectura de SageMaker HyperPod asegura un soporte robusto para operaciones de aprendizaje automático a gran escala, gestionada por completo desde AWS. Esto no solo reduce la sobrecarga operativa, sino que también garantiza altos estándares de seguridad y rendimiento. El sistema está diseñado para ofrecer múltiples opciones de conexión seguras, optimizando el tráfico y mejorando siempre la interacción con el clúster.
En cuanto a la infraestructura de almacenamiento, se apoya en Amazon FSx para Lustre, que proporciona un sistema de archivos de alta velocidad, y Amazon S3, para el almacenamiento seguro de datos y puntos de control, garantizando así un acceso rápido para el entrenamiento de modelos.
La implementación de este sistema se realizó por fases, comenzando con la configuración requerida de AWS y la personalización del clúster SLURM, adaptándolo a las necesidades específicas del departamento de investigación. Con la activación de la configuración de recursos generales (GRES), se consigue un uso óptimo, permitiendo que varias personas accedan a las GPUs sin contención.
Para mantener controlado el uso y los costos, cada recurso del SageMaker HyperPod se etiqueta con un ID único, permitiendo el seguimiento del gasto a través de AWS Budgets y AWS Cost Explorer. Este sistema no solo asegura un uso eficiente, sino que también permite predecir los costos de manera precisa.
Asimismo, se implementó un sistema de balanceo de carga para los nodos de acceso, optimizando la utilización de recursos por parte de varios usuarios simultáneamente. Se integró, además, un sistema de Active Directory para facilitar el acceso seguro de los investigadores, manteniendo un control centralizado sobre las identidades y los privilegios de los usuarios.
Con estas implementaciones, el uso de SageMaker HyperPod promete revolucionar la computación investigativa. Las instituciones académicas podrán, así, acelerar la innovación en el campo de la IA, enfocándose en sus objetivos científicos en lugar de desperdiciar recursos enfrentando los retos de las infraestructuras convencionales.
