С ростом масштабов AI/ML-проектов и увеличением числа команд, работающих с Amazon SageMaker, координация доступа к GPU становится сложной задачей из-за необходимости настройки отдельных очередей и лимитов.
Новая функция управления квотами в AWS Batch позволяет разделять вычислительные ресурсы на доли (quota shares), назначаемые командам или проектам, с возможностью автоматического заимствования и предоставления неиспользуемых ресурсов.
Стратегии распределения ресурсов включают резервирование, предоставление в долг и комбинированный режим, что позволяет максимизировать загрузку GPU, при этом приоритетные задачи запускаются первыми благодаря механизму приоритетного вытеснения.
Администраторы могут создавать политики планирования, сервисные окружения и очереди заданий, а также настраивать квоты через SageMaker Python SDK, что упрощает интеграцию и управление ресурсами в масштабных средах.
Пример использования показывает, как три проекта с одинаковыми лимитами могут эффективно делить один экземпляр ml.g5.xlarge, обеспечивая при этом приоритетное выполнение важных задач и возможность прерывания менее приоритетных.
Для компаний с несколькими командами, работающими над ML-проектами, новая система управления квотами AWS Batch позволяет значительно повысить эффективность использования дорогостоящих GPU-ресурсов, снизить административные издержки и ускорить выполнение приоритетных задач.
Материал подготовлен редакцией VOSHOD по открытому источнику. Мы сокращаем и адаптируем текст, чтобы выделить практический смысл.