Exécution de tâches d’entraînement sur un cluster hétérogène

Grâce à la fonctionnalité de cluster hétérogène de SageMaker Training, vous pouvez exécuter une tâche de formation avec plusieurs types d'instances de machine learning afin d'améliorer l'évolutivité et l'utilisation des ressources pour différentes tâches et objectifs de formation ML. Par exemple, si votre travail de formation sur un cluster comportant des instances GPU présente une faible utilisation du GPU et des problèmes d'engorgement du processeur dus à des CPU-intensive tâches, l'utilisation d'un cluster hétérogène peut vous aider à décharger les CPU-intensive tâches en ajoutant des groupes d'instances de processeur plus rentables, en résolvant ces problèmes de goulot d'étranglement et en optimisant l'utilisation du GPU.

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