Knotenproblemerkennung und -wiederherstellung für AWS Neuron-Knoten innerhalb von Amazon EKS-Clustern

Der Artikel behandelt die Bedeutung von Hardware-Fehlertoleranz in Trainingsinfrastrukturen für Machine-Learning-Modelle. Er führt den AWS-Neuron-Knotenproblem-Detektor und den Recovery-DaemonSet für AWS Trainium und AWS Inferentia auf Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) ein. Dieses Komponente erkennt seltene Vorkommen von Problemen, wenn Neuron-Geräte versagen, und ersetzt die defekten Knoten automatisch. Die Lösung ist anwendbar für verwaltete Knoten oder selbstverwaltete Node-Gruppen auf Amazon EKS. Der Artikel bietet eine detaillierte Anleitung für die Einrichtung des Knotenproblem-Detektors und des Recovery-Plugins, einschließlich der Erstellung eines EKS-Clusters, der Installation der erforderlichen IAM-Rolle und der Bereitstellung des Plugins. Er zeigt auch, wie das Plugin automatisch ein simuliertes Hardware-Fehler auf einem Neuron-Gerät erkennen und beheben kann. Schließlich hebt der Artikel die Vorteile dieser Lösung hervor, um die Zuverlässigkeit und Fehlertoleranz von Machine-Learning-Trainingsworkloads zu verbessern.