Amazon SageMaker HyperPod, Slurm 클러스터용 사용자 지정 Amazon Machine Image(AMI) 지원
이제 Amazon SageMaker HyperPod가 Slurm으로 오케스트레이션되는 클러스터를 위한 사용자 지정 AMI를 지원하여, 고객이 조직의 특정 요구 사항을 충족하는 사전 구성되고 보안이 강화된 환경으로 클러스터를 배포할 수 있도록 합니다. HyperPod Slurm 클러스터에 AI/ML 워크로드를 배포하는 고객은 엄격한 보안, 규정 준수, 운영 요구 사항을 충족하면서 빠른 클러스터 시작 시간을 유지할 수 있는 맞춤형 환경이 필요합니다. 그러나 기존에는 복잡한 수명 주기 구성 스크립트 때문에 배포 속도가 느려지고 클러스터 노드 간 일관성이 저하되는 어려움이 있었습니다.
이제 고객은 HyperPod의 성능 최적화된 기본 AMI를 기반으로 보안 에이전트, 규정 준수 도구, 독점 라이브러리, 특수 드라이버 등을 직접 이미지에 통합할 수 있어, 더 빠른 시작 시간, 향상된 신뢰성, 강화된 보안 규정 준수를 실현할 수 있습니다. 보안 팀은 조직의 정책을 기본 이미지에 직접 포함할 수 있으며, 이를 통해 AI/ML 팀은 사전 승인된 환경을 사용하여 엔터프라이즈 보안 표준을 충족하면서 훈련 시간을 단축할 수 있습니다. CreateCluster API를 사용하여 새 HyperPod Slurm 클러스터를 생성하거나, UpdateCluster API를 사용하여 인스턴스 그룹을 추가하거나, UpdateClusterSoftware API를 사용하여 기존 클러스터에 패치를 적용할 때 사용자 지정 AMI를 지정할 수 있습니다. 분산 훈련 라이브러리 및 클러스터 관리 기능과의 호환성을 유지하려면 HyperPod의 공개 기반 AMI를 사용하여 사용자 지정 AMI를 구축해야 합니다.
이 기능은 Amazon SageMaker HyperPod가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. Slurm 클러스터용 사용자 지정 AMI 지원에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker HyperPod 사용 설명서에서 확인하세요.