AWS详解基础模型训练与推理基础设施构建方案

OmniTools 5月12日消息，Hugging Face博客近日发布AWS技术团队撰写的深度指南，系统梳理了面向基础模型全生命周期（预训练、后训练及推理）的基础设施构建方案。文章指出，随着大模型扩展范式从单一预训练转向“三重扩展律”（预训练、后训练、测试时计算），底层基础设施需求趋于收敛，需协同优化高密度算力、跨节点高速互联与分层存储体系。

方案详细对比了AWS EC2 P5与P6系列实例的硬件规格，涵盖H100、H200、B200及B300 GPU的Tensor算力、HBM容量与带宽，并解析了EFA v4网络在集合通信性能上的显著提升。同时介绍了UltraClusters超大规模集群与UltraServers（扩展NVLink域至72 GPU）等新型部署架构。文章强调，该架构深度依赖Slurm/Kubernetes资源调度、PyTorch/JAX训练框架及Prometheus/Grafana可观测性工具等开源生态，为ML工程师与研究人员提供了系统级性能瓶颈分析与扩展性参考。