Foundation Models auf AWS: Bausteine für Training und Inference

Amazon veröffentlicht einen umfassenden Leitfaden zur Infrastruktur für Foundation-Model-Training und -Inference auf AWS. Der Fokus liegt auf der Konvergenz von drei kritischen Anforderungen: eng gekoppelte Accelerator-Compute, hochbandige Low-Latency-Netzwerke und verteilter Storage.

Die drei Skalierungsgesetze der KI

NVIDIAs “Three Scaling Laws”-Konzept unterteilt die Skalierung nicht mehr nur in Pre-Training: Post-Training (SFT, RL) und Test-Time-Compute (Chain-of-Thought, Multi-Sample-Strategien) werden immer wichtiger. Alle drei Regime benötigen ähnliche Infrastrukturkomponenten, was die Systemarchitektur vereinfacht, aber auch spezifische Anforderungen an die Netzwerk- und Speicherebene stellt.

Open-Source-Stack auf AWS

Die Schichtenarchitektur kombiniert Hardware-Infrastruktur (EC2 Ultra Networks, FSx), Ressourcen-Orchestrierung (Slurm, Kubernetes), ML-Frameworks (PyTorch, JAX) und Observability (Prometheus, Grafana). AWS positioniert sich als Infrastruktur-Provider, der die OSS-Ökosysteme unterstützt, instead of proprietäre Alternativen durchzusetzen.

Die Serie richtet sich an ML-Ingenieure und Forscher, die Foundation-Model-Workflows auf AWS planen. Technische Details zu Compute-Instanzen, Netzwerktopologien und Storage-Optionen werden in aufeinanderfolgenden Artikeln vertieft.

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