AWS paparkan arsitektur berbagi klaster GPU lintas tim dengan SageMaker HyperPod
AWS memperkenalkan arsitektur acuan multi-tenant untuk Amazon SageMaker HyperPod berbasis EKS agar beberapa tim dapat berbagi klaster GPU dengan isolasi namespace, kontrol akses terpusat, kuota adil, dan visibilitas biaya per tim.
Apa yang diumumkan
- AWS memposisikan SageMaker HyperPod sebagai layanan AI untuk mengelola klaster komputasi skala besar bagi beban kerja gen AI.
- Arsitektur acuan yang dibahas menggunakan HyperPod dengan EKS untuk lingkungan multi-tenant.
- Kontrol identitas terpusat menggunakan AWS IAM Identity Center.
- Isolasi beban kerja antar tim dilakukan dengan namespace Kubernetes.
- Alokasi sumber daya adil dan visibilitas biaya per tim memanfaatkan Task Governance dan cost allocation.
Perspektif untuk perusahaan di Indonesia
Interpretasi berikut merupakan pertimbangan awal, bukan fakta tambahan dari pengumuman sumber.
Bagi perusahaan di Indonesia yang mengonsolidasikan GPU untuk banyak tim, pendekatan ini dapat membantu jika kebutuhan utamanya adalah pembagian kapasitas, pembatasan akses, dan pelacakan biaya internal pada satu klaster bersama.
Namun, arsitektur ini tampaknya lebih cocok untuk tim dalam satu organisasi dengan tingkat kepercayaan dasar yang sama. Jika kebutuhan perusahaan mencakup isolasi sangat ketat atau kepatuhan tinggi, pemisahan klaster atau akun terdedikasi mungkin masih perlu dipertimbangkan.
Pertanyaan sebelum menerapkan
- Apakah batas isolasi namespace dan kebijakan jaringan sudah memadai untuk kebutuhan risiko serta kepatuhan internal perusahaan?
- Bisakah kuota GPU/CPU, prioritas workload, dan chargeback per tim diintegrasikan dengan proses operasi serta anggaran TI yang ada?