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。
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。
原标题：Multi-Region training with Amazon SageMaker HyperPod and Qumulo
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