En un contexto donde las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) se han convertido en un recurso escaso y costoso, su utilización se ha vuelto fundamental para las organizaciones que están adoptando la inteligencia artificial generativa. Estas entidades emplean GPUs para llevar a cabo simulaciones, inferencias y experimentos relacionados con datos, lo que permite maximizar la utilización de estos costosos recursos a través de infraestructuras de computación centralizadas. A menudo, estas infraestructuras son compartidas entre diferentes equipos o unidades de negocio dentro de la misma organización, lo que favorece una gestión más eficiente de los costos y una mejor supervisión financiera.
La implementación de una estrategia de múltiples cuentas en servicios en la nube, como AWS, permite a las grandes empresas contar con un mayor control y seguridad en sus despliegues. A través del uso de Amazon SageMaker HyperPod, las organizaciones pueden acceder a un clúster de GPU que gestiona de manera efectiva las cargas de trabajo heterogéneas, restringiendo el acceso según las necesidades de cada equipo y asegurando que los recursos se utilicen de manera óptima.
Una de las características clave de este enfoque es la gobernanza de tareas en SageMaker HyperPod, que facilita la asignación de recursos y permite a los administradores establecer políticas que maximicen la utilización computacional en un clúster. Esto es particularmente beneficioso en un entorno de múltiples cuentas donde se pueden definir distintos equipos con sus propios espacios de nombres, cuotas de computación y límites de préstamo.
El acceso cruzado entre cuentas, donde los científicos de datos en una cuenta pueden acceder a la infraestructura de otro, es esencial para la colaboración. Para lograr esto, se requiere establecer roles de acceso que permitan a los usuarios de una cuenta asumir permisos de otra, garantizando que las operaciones se realicen dentro de los límites establecidos.
Además, la integración de servicios como EKS Pod Identity y S3 Access Points facilita el acceso seguro a conjuntos de datos almacenados en diferentes cuentas, mejorando la colaboración interdepartamental sin comprometer la seguridad. A través de diferentes roles y políticas de acceso, las organizaciones pueden gestionar de manera efectiva quién accede a qué datos y recursos, minimizando así los riesgos de acceso no autorizado.
En conclusión, la configuración de una arquitectura compartida que emplea SageMaker HyperPod, junto con estrategias de acceso cruzado bien definidas, habilita a las empresas a aprovechar al máximo sus recursos de computación en la nube. Este modelo no solo optimiza el uso de GPUs, sino que también proporciona un marco seguro y eficiente para la innovación en inteligencia artificial.
vía: AWS machine learning blog
