AWS基盤モデル訓練・推論の構成要素を解説
Building Blocks for Foundation Model Training and Inference on AWS
3行まとめ
- •AWSでの大規模モデル訓練・推論の全体像を解説
- •P6インスタンスやEFAv4など最新インフラを網羅
- •Hugging Face・NVIDIA・AWSの共著技術ガイド
詳細
概要
Hugging FaceブログにてAWSとNVIDIAのエンジニアが共著で、基盤モデルの訓練・推論に必要なAWSインフラの全体像を解説する技術ガイドを公開した。事前訓練・ポストトレーニング・推論時計算という3つのスケーリング領域それぞれに共通するインフラ要件として、密結合加速器計算・高帯域幅ネットワーク・スケーラブルな分散ストレージを挙げている。
インフラとソフトウェア構成
計算リソースとしてNVIDIA H100/H200搭載のP5系インスタンスに加え、B200/B300搭載のP6インスタンス、さらに72基のGPUをNVLinkドメイン内で接続するGB200 UltraServersを紹介。ネットワーク層ではEFAv4による集約通信性能の18%向上、ストレージ層ではFSx for Lustreによるテラバイト毎秒のスループットを解説している。MLソフトウェアスタックはCUDA・NCCL・PyTorchの5層構成で整理され、訓練にはHugging Face Accelerate・Megatron Core・veRL、推論にはvLLM・SGLangが紹介されている。
運用と監視
オーケストレーションはSlurmとKubernetesの両方に対応し、SageMaker HyperPodによるノード障害検知やジョブ自動再開機能も解説。Prometheus・Grafanaによる GPU ヘルスモニタリングやECCエラー追跡など、大規模クラスタの可視化手法も網羅している。
なぜ重要か
AWS上での基盤モデル開発に必要なインフラ・ソフトウェア・運用の全レイヤーを体系的にまとめた技術ガイドで、大規模AI基盤構築の実務的な参照資料となる。