Trening modeli ML w różnych regionach AWS bez straty wydajności

Amazon SageMaker HyperPod i Qumulo pozwalają na rozdzielenie compute'u i danych między regiony AWS, a przy tym utrzymać porównywalną przepustowość. W artykule znajdziesz architekturę rozwiązania i wyniki walidacji, które pokazują, że zdalny klaster osiąga wydajność co-located'owego klastera już po krótkim rozgrzaniu NeuralCache.