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9月26日2026-09-26
AWS 机器学习✦ 精选AI 评分 75/10000:29

基于 Amazon EKS、EFA 与 DeepEP 扩展 MoE 强化学习,吞吐量提升 40%

文章介绍了如何在 Amazon EKS 上利用 Elastic Fabric Adapter (EFA) 和 DeepEP 扩展混合专家模型(MoE)的强化学习训练。该方案构建了结合 Amazon EKS、EFA 与 Amazon S3 的技术架构,有效针对大规模 RLHF 与 GRPO 训练场景,将整体强化学习 rollout 阶段的吞吐量提升了 40%,优化了分布式集群的通信与计算效率。

阅读原文 ↗推荐理由:展示了结合 AWS 高性能网络组件与 DeepEP 加速 MoE 模型大规模强化学习训练的工程实践架构。# 强化学习# 大模型# 算力# Amazon# 微调
9月25日2026-09-25
AWS 机器学习✦ 精选AI 评分 72/10023:49

基于 Amazon SageMaker HyperPod 与 Qumulo 实现跨区域大模型训练

该方案结合 Amazon SageMaker HyperPod 与云原生存储 Qumulo,支持将模型训练算力集群与数据集部署在不同的 AWS 区域。测试验证结果显示,通过利用 NeuralCache 进行短暂预热后,跨地域远程计算集群的训练数据吞吐量能够达到与本地同地域集群相同的性能水平,有效解决了跨区域算力调度与数据访问的瓶颈。

阅读原文 ↗推荐理由:展示了解决跨区域算力与数据集分离痛点的高效大模型分布式训练架构与实测性能。# 算力# 大模型# 数据中心# Amazon
9月19日2026-09-19
AWS 机器学习✦ 精选AI 评分 75/10004:52

亚马逊云科技回顾 SageMaker AI 2026 年多项推理功能更新

亚马逊云科技(AWS)汇总了 Amazon SageMaker AI 在 2026 年初至今推出的 13 项推理相关更新,涵盖全托管端点与 Amazon SageMaker HyperPod Inference 两大部署路径。重点功能包括推理配置推荐、容量感知实例池、分层 KV 缓存机制,以及预填充与解码解耦(disaggregated prefill and decode)等大模型推理优化技术,旨在提升云端 AI 部署效率并降低算力成本。

阅读原文 ↗推荐理由:系统盘点了 AWS SageMaker 在大模型推理加速与算力资源池化管理方面的前沿落地特性。# Amazon# 推理# 算力# 大模型