Amazonは、異なる社内チームが同じGPUクラスターを共有しながら、各チームのワークロードを分離し、コストを個別に管理できるリファレンスアーキテクチャを発表した。この構成では、Amazon EKS上のSageMaker HyperPodと、分離に使うKubernetesの名前空間を利用し、HyperPod Task Governanceでリソースの公平な割り当てを実現する。ID管理にはAWS IAM Identity Centerを使用し、Microsoft Entra IDなどの社内ディレクトリと同期できる。各チームはSageMaker StudioのGUIまたはCLIからクラスターにアクセスでき、利用範囲はそれぞれの名前空間に限定される。
なぜ重要か
企業は、データ漏えいや予測不能な支出のリスクを抑えながら、高価なGPUリソースを複数のAIプロジェクトで共有できる。