Amazon SageMaker HyperPod es uno de los grandes desconocidos de AWS. Se trata de una capacidad de entrenamiento distribuido diseñada para modelos de IA a gran escala y que tienen un alto consumo de recursos, como los modelos fundacionales (FM) y los modelos generativos. Es una extensión de las capacidades de Amazon SageMaker, creada específicamente para abordar los retos que surgen al entrenar modelos en miles de nodos durante largos periodos.

Vamos a ver qué características tiene:

1. Infraestructura Optimizada y Preconfigurada

HyperPod viene con bibliotecas preconfiguradas para el entrenamiento distribuido de SageMaker, optimizadas para escenarios que implican grandes conjuntos de datos y modelos. Estas bibliotecas están diseñadas para funcionar en configuraciones multinodo y multi-GPU. Con soporte nativo para paralelismo de datos y de modelos, HyperPod distribuye de manera eficiente las cargas de trabajo de entrenamiento entre una amplia flota de aceleradores.

El servicio está diseñado para escalar sin problemas a miles de nodos. La infraestructura subyacente está optimizada para maximizar el rendimiento y minimizar la sobrecarga de comunicación entre nodos distribuidos.

2. Procesamiento en Paralelo y Distribución Eficiente de Cargas

Lo que hace interesante a HyperPod es que particiona automáticamente tanto los modelos como los datos, asegurando que cada nodo en el clúster recibe una carga equilibrada. Esta partición es clave para el procesamiento en paralelo, permitiendo que los modelos de IA se entrenen mucho más rápido que en configuraciones tradicionales.

Quizás hayáis oído que HyperPod reduce el Tiempo de Entrenamiento en un 40%:. Esta afirmación se basa en su capacidad para paralelizar el trabajo en una amplia flota de GPUs, optimizando tanto la computación como la comunicación entre nodos.

3. Resiliencia con Self-healing y Tolerancia a Fallos

• La necesidad de clústeres Self-Healing: A medida que los modelos de IA generativa escalan y requieren miles de nodos y semanas (o incluso meses) de entrenamiento continuo, la probabilidad de fallos de hardware aumenta. A diferencia de los clústeres a pequeña escala, donde unos pocos nodos pueden ser suficientes y el tiempo de inactividad es mínimo, los clústeres a gran escala enfrentan un mayor riesgo de interrupciones.

Self-healing consiste en dotar a un sistema de la capacidad de tomar decisiones autónomas al monitorizar y optimizar su estado de forma continua, adaptándose automáticamente a nuevas condiciones. El objetivo es lograr un sistema que se ajuste a cambios en la demanda y se recupere de los errores de manera proactiva.

• Detección y recuperación de fallos: HyperPod ofrece resiliencia integrada. Monitoriza en tiempo real la salud de cada nodo en el cluster. Si se detecta un nodo defectuoso (por problemas de hardware, inestabilidad de red, etc.), se elimina automáticamente y se reemplaza por uno nuevo y en buen estado. El sistema reanuda el entrenamiento desde el último punto de control, minimizando la pérdida de datos y evitando la necesidad de reiniciar todo el proceso.

• Checkpointing Automático: El checkpoint es fundamental en HyperPod. Vamos a guardar regularmente el estado del entrenamiento, asegurando que, en caso de un fallo inesperado, el entrenamiento pueda reanudarse desde el último punto guardado. Este proceso es especialmente importante para trabajos de larga duración que pueden extenderse por semanas o meses.

4. Automatización del entrenamiento y Gestión de Resiliencia

• Experiencia de usuario y automatización: Uno de los mayores beneficios de HyperPod es que los usuarios no necesitan configurar manualmente la tolerancia a fallos ni gestionar la infraestructura distribuida. SageMaker se encarga de todo el proceso: desde la distribución de cargas de trabajo hasta la detección de fallos, reemplazo de nodos y reanudación del entrenamiento, todo sin intervención del usuario.

• Optimización iterativa del modelo: Al automatizar la resiliencia y gestionar clusters distribuidos a gran escala, HyperPod permite a los data scientists centrarse más en la optimización del modelo que en la gestión de la infraestructura. Este enfoque reduce la complejidad operativa y acelera el tiempo para obtener valor de los modelos de IA.

5. EKS ahora disponible en Hyperpod

Recientemente, hemos anunciado la compatibilidad con Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), una integración que permite gestionar clústeres de HyperPod mediante Kubernetes. Esta nueva capacidad amplía las opciones de orquestación disponibles, permitiendo a los usuarios elegir entre Slurm y EKS para gestionar las cargas de trabajo.

La compatibilidad con EKS ofrece una flexibilidad adicional para escalar, administrar y monitorear los recursos a nivel de clúster y nodo, mejorando el control y la visibilidad del rendimiento de la infraestructura.

En el siguiente artículo de las series veremos un ejemplo práctico con SLURM y EKS.

6. Casos de Uso Avanzados y Escalabilidad

• Modelos Fundacionales (FMs) e IA Generativa: HyperPod es especialmente adecuado para entrenar modelos fundacionales y modelos generativos que requieren grandes recursos de cómputo y suelen entrenarse con conjuntos de datos masivos y diversos. Ejemplos incluyen modelos como GPT, BERT y otras arquitecturas basadas en transformadores utilizadas en procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora e IA multimodal.

7. Estrategias de Entrenamiento Distribuido

HyperPod aprovecha estrategias avanzadas como la acumulación de gradientes, entrenamiento de precisión mixta y paralelismo de datos fragmentados para maximizar la eficiencia y reducir el tiempo de entrenamiento.

Acumulación de Gradientes

Esta técnica se utiliza cuando se trabaja con grandes modelos de lenguaje en entornos donde la memoria GPU es limitada. En lugar de actualizar los parámetros del modelo en cada iteración, se acumulan gradientes durante varias iteraciones antes de aplicar una actualización. Esto permite trabajar con batch sizes efectivos más grandes sin necesidad de disponer de grandes recursos de memoria.

Entrenamiento de Precisión Mixta

Aquí se combinan cálculos en diferentes precisiones (por ejemplo, FP16 y FP32) para reducir el consumo de memoria y acelerar el entrenamiento, manteniendo una precisión casi idéntica a la de los cálculos en FP32. Esto es útil en modelos con millones o miles de millones de parámetros, donde la reducción en el tamaño de los datos puede significar una mejora considerable en la velocidad de procesamiento.

NOTA:

El entrenamiento de precisión mixta es una técnica que se utiliza en el entrenamiento de modelos de machine learning para mejorar la eficiencia, particularmente en términos de memoria y velocidad de cálculo. La idea principal es combinar cálculos en diferentes precisiones numéricas, como FP16 (punto flotante de 16 bits) y FP32 (punto flotante de 32 bits).

• FP16 (Half-Precision): Este formato de punto flotante utiliza 16 bits para representar números, lo que significa que ocupa menos memoria y permite realizar más operaciones en paralelo dentro de una GPU. Sin embargo, debido a su menor precisión, puede introducir errores numéricos en algunos cálculos.

• FP32 (Single-Precision): Este formato utiliza 32 bits para representar números y es el estándar en la mayoría de los modelos de deep learning. Es más preciso, pero requiere más memoria y tiene un mayor coste computacional.

¿Cómo Funciona la Precisión Mixta?

En el entrenamiento de precisión mixta, los cálculos que no requieren alta precisión (como multiplicaciones de matrices) se realizan en FP16 para ahorrar memoria y acelerar el proceso. Mientras tanto, las operaciones críticas donde la precisión es más importante, como la acumulación de gradientes, se mantienen en FP32. De esta forma, se logra un equilibrio entre rendimiento y precisión.

Además, para mitigar los problemas de precisión que pueden surgir al usar FP16, se utiliza lo que se llama "escalado dinámico de pérdida" (dynamic loss scaling), que ajusta dinámicamente la escala de los gradientes para evitar que se vuelvan demasiado pequeños y se pierdan en los límites de representación de FP16.

Ventajas:

• Mayor Velocidad: Al usar FP16 para ciertas operaciones, se pueden realizar más cálculos por ciclo de reloj en la GPU, acelerando el proceso de entrenamiento.
• Menor Uso de Memoria: La representación más compacta de FP16 permite que los modelos más grandes entren en la memoria de la GPU.
• Escalabilidad: El menor uso de memoria permite entrenar modelos más grandes o utilizar batch sizes más amplios, lo que a menudo conduce a un entrenamiento más estable.

Paralelismo de Datos Fragmentados

En lugar de replicar el modelo completo en cada nodo, esta técnica divide los datos entre múltiples nodos, donde cada uno procesa solo una parte de los datos en paralelo. Al combinar esta estrategia con técnicas como el paralelismo de modelos y el sharding de parámetros, HyperPod permite escalar de forma eficiente, distribuyendo de manera óptima tanto los datos como los cálculos. (Ver Nota para más información)

Nota: SageMaker implementa el paralelismo de datos fragmentados mediante la implementación de MIC, que es una biblioteca que minimiza la comunicación a escala y que se analiza en la entrada del blog Near-linear Scaling of Gigantic-model training on.

Conclusión

Amazon SageMaker HyperPod integra las mejores prácticas en entrenamiento distribuido con la gestión automatizada de infraestructura. Al ofrecer tolerancia a fallos, capacidades de autosanación (self-healing) y bibliotecas distribuidas preconfiguradas, HyperPod reduce drásticamente el tiempo y la complejidad asociados con el entrenamiento de modelos de IA a gran escala. Esto facilita a las organizaciones innovar más rápido y escalar iniciativas de IA con confianza, permitiéndoles centrarse en el rendimiento del modelo en lugar de en las complejidades de los sistemas distribuidos.

En el próximo blog, mostraremos un ejemplo práctico de cómo utilizar HyperPod para entrenar modelos de IA a gran escala y cómo optimizar su rendimiento en entornos distribuidos.