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Usando o recurso de cluster heterogêneo do SageMaker Training, você pode executar um trabalho de treinamento com vários tipos de instâncias de ML para uma melhor escalabilidade e utilização de recursos para diferentes tarefas e propósitos de treinamento de ML. Por exemplo, se o seu trabalho de treinamento em um cluster com instâncias de GPU apresentar problemas de baixa utilização da GPU e de gargalo de CPU devido a tarefas intensivas de CPU, o uso de um cluster heterogêneo pode ajudar a aliviar tarefas intensivas de CPU adicionando grupos de instâncias de CPU mais econômicos, resolvendo esses problemas de gargalo e alcançando uma melhor utilização da GPU.
nota
Esse recurso está disponível no SageMaker Python SDK v2.98.0 e versões posteriores.
nota
Esse recurso está disponível por meio das classes de estimadores de TensorFlow
Veja também o blog Melhore a relação preço/desempenho de seu treinamento de modelos usando clusters heterogêneos de SageMaker IA da Amazon
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