SageMaker HyperPod、LLM学習の通信遅延を解消するトポロジー認識型スケジューリング導入

Amazon Web Services（AWS）は、大規模な生成AI（LLM）モデルのトレーニング効率を飛躍的に向上させるため、Amazon SageMaker HyperPodのタスクガバナンス機能に「トポロジー認識型スケジューリング」を導入しました。この新機能は、GPUインスタンス間のネットワーク通信遅延という、LLM学習における最大のボトルネックの一つを解消します。

生成AIワークロードは通常、Amazon EC2インスタンス間で広範な通信を必要とし、ネットワーク帯域幅と遅延が学習時間全体に大きく影響します。データセンター内のインスタンス配置は階層的な構造を持っており、同じ物理単位内に配置されたインスタンス間の通信は、異なる単位間の通信よりもはるかに高速になるため、配置最適化が重要でした。

このトポロジー認識型スケジューリングは、EC2のネットワークトポロジー情報を活用し、ジョブ提出時に物理的な近接性を考慮してリソースを割り当てます。具体的には、クラスター内のインスタンスの配置をネットワークの階層構造（レイヤー1〜3）に基づいて把握し、通信頻度の高いポッドを最も近いネットワークノードに集中配置します。

企業にとっての最大のメリットは、AIイノベーションの加速と市場投入までの時間（Time to Market）の短縮です。タスクガバナンス機能により、管理者やデータサイエンティストはリソース調整に時間を費やすことなく、効率的に計算リソースを利用できます。これは大規模なGPUクラスターを持つ組織全体の生産性向上に直結します。

エンジニアは、この新機能をKubernetesマニフェストファイルを通じて簡単に利用できます。ジョブ実行時に、全てのポッドを同一ネットワークノードに配置することを「必須（required）」とするか、「推奨（preferred）」とするかを選択可能です。また、SageMaker HyperPod CLIからもトポロジー指定パラメータを用いてジョブを送信することができ、柔軟な運用が実現します。