SageMaker HyperPod now supports fine-grained quota allocation of compute resources

1) AWS SageMakerがHyperPodのコンピューティングリソース割り当てを細分化

2) - チームごとのGPU、Trainium加速器、vCPU、vCPUメモリの割り当てが可能

- リソースの公平な配分と最大限の活用を実現

- 大規模言語モデルタスクなどの部分的な利用に対応

3) 本機能は、AWS SageMakerのHyperPodサービスにおいて、コンピューティングリソースの細かな割り当てを可能にします。これにより、組織内のチームごとの需要に合わせたリソース配分が行え、リソースの公平な利用と最大限の活用が期待できます。大規模言語モデルの学習や推論など、HyperPodインスタンス全体を必要としないワークロードにも対応できるため、コストと効率の最適化が図れます。この機能は、AWS SageMakerを活用するデータサイエンティストや機械学習エンジニアにとって有益です。