SageMaker HyperPod 多团队集群治理与共享实践

AWS 发布 Amazon SageMaker HyperPod 多团队共享集群治理方案。Amazon SageMaker HyperPod 为机器学习团队提供大规模 GPU 算力，用于模型训练与微调。当多团队共享同一集群时，如何在基础设施团队与 ML 团队之间平衡控制权与访问权成为核心治理挑战。AWS 提出组织、项目、集群、工作负载四层控制框架：一方面确保基础设施团队保有集群运维权限，另一方面允许 ML 团队在项目上下文中访问已审批的算力资源。具体实现路径包括：通过 EKS 命名空间与 RBAC 进行资源隔离；利用 Slurm 会计与 QoS 策略管理作业优先级与资源配额；采用多账户架构进行容量管理；以及 IAM 资源策略实现精细化权限控制。该方案旨在帮助企业在保障基础设施可控性的同时，提升 ML 团队的算力使用效率。

AI 根据报道生成 · 5 小时前更新