Amazon hat eine Referenzarchitektur vorgestellt, mit der verschiedene interne Teams denselben GPU-Cluster gemeinsam nutzen können, während ihre Workloads voneinander isoliert und die Kosten getrennt erfasst werden. Die Lösung setzt auf SageMaker HyperPod auf Amazon EKS, Kubernetes-Namespaces zur Isolation und HyperPod Task Governance, um faire Ressourcenlimits durchzusetzen. Die Identitätsverwaltung läuft über AWS IAM Identity Center, das sich mit Unternehmensverzeichnissen wie Microsoft Entra ID synchronisieren lässt. Teams können über die grafische Oberfläche von SageMaker Studio oder die CLI auf den Cluster zugreifen und bleiben dabei jeweils auf ihren eigenen Namespace beschränkt.
Warum es wichtig ist
Unternehmen können mehrere KI-Projekte auf einem einzigen, teuren GPU-Pool ausführen, ohne Datenlecks oder unvorhersehbare Ausgaben zu riskieren.
