Datadog ha revelado una novedosa integración con AWS Neuron, diseñada para mejorar el monitoreo de las instancias AWS Trainium e Inferentia. Esta nueva herramienta permitirá a los usuarios alcanzar un nivel de observabilidad avanzado en cuanto al uso de recursos, rendimiento de modelos, latencia y estado en tiempo real de su infraestructura. Estas capacidades son clave para optimizar cargas de trabajo de machine learning, asegurando un rendimiento eficiente a escala.
AWS Neuron es el software que impulsa cargas de trabajo de aprendizaje profundo en estas instancias específicas de AWS. Los chips de inteligencia artificial Trainium e Inferentia de AWS están optimizados para desarrollar y desplegar modelos de IA generativa de alto rendimiento y bajo coste. Dado que los modelos masivos requieren numerosas instancias de cálculo acelerado, la observabilidad se vuelve crucial para las operaciones de machine learning, al mejorar el rendimiento, diagnosticar y resolver fallos, y optimizar el uso de recursos.
Datadog, una plataforma destacada en observabilidad y seguridad, ha implementado su integración con Neuron. Esta integración transfiere las métricas recogidas por Neuron Monitor a la plataforma de Datadog, permitiendo que los usuarios controlen el rendimiento de sus instancias basadas en Trainium e Inferentia. La visibilidad que ofrece Datadog sobre el rendimiento de modelos y hardware es esencial para llevar a cabo entrenamientos e inferencias eficientes, evitando ralentizaciones.
La nueva integración automatiza la recopilación de métricas y registros de las instancias de Trainium e Inferentia, enviándolos a Datadog. Esto permite a los usuarios acceder rápidamente a un panel de control preconfigurado para monitoreo, que, además, se puede personalizar según las necesidades específicas de cada organización.
El panel de Datadog proporciona una visión detallada de las condiciones de los chips de inteligencia artificial de AWS, incluyendo métricas en tiempo real sobre el estado de la infraestructura. Con monitores preconfigurados que alertan sobre problemáticas críticas, como latencia y errores de ejecución, las organizaciones están mejor equipadas para reaccionar de manera rápida y mantener una experiencia de usuario de alta calidad.
Además de la detección de problemas, la integración facilita el seguimiento de factores cruciales para la solución de problemas y la optimización del rendimiento. Entre los parámetros monitoreados se encuentran la utilización de NeuronCore, memoria, y vCPU, lo cual es vital para asegurar que los modelos funcionen correctamente y los recursos se utilicen eficientemente.
En conclusión, la colaboración entre Datadog y AWS a través de la integración con Neuron representa un avance significativo para las empresas que desean elevar la eficiencia de sus operaciones de machine learning. La consolidación de métricas en una sola vista por parte de Datadog ofrece una herramienta poderosa para mantener las cargas de Neuron a un alto rendimiento, permitiendo a los equipos identificar y resolver problemas en tiempo real, optimizando así la infraestructura conforme sea necesario.
