Стартап выполняет сложное обучение глубоких нейронных сетей с использованием GPU. Рабочий процесс извлекает наборы данных из S3, загружает модель TensorFlow из корпоративного репозитория git, запускает ее локально и записывает прогресс в S3. Задание поддерживает паузу и возобновление, ставится в централизованную очередь и в настоящее время занимает несколько часов. Руководство хочет автоматизировать эту еженедельную рабочую нагрузку, чтобы она запускалась каждый понедельник и завершалась к пятнице с минимальными затратами и масштабированием. Какая архитектура лучше всего соответствует этому требованию при минимальных затратах?

Правильный ответ — использование AWS Deep Learning Containers с AWS Batch на Spot-инстансах с GPU. Это решение оптимально по стоимости и масштабируемости. AWS Batch позволяет эффективно управлять заданиями, поддерживать паузу/возобновление и использовать Spot-инстансы для снижения затрат, что идеально подходит для длительных, некритичных к прерываниям GPU-нагрузок. Deep Learning Containers предоставляют преднастроенные среды TensorFlow, упрощая развертывание. Вариант с EC2-инстансом не обеспечивает автоматического масштабирования и управления заданиями. AWS Fargate не поддерживает GPU, что делает его непригодным для глубокого обучения. Использование Amazon ECS со Spot-инстансами возможно, но AWS Batch специально разработан для пакетных рабочих нагрузок и предлагает более нативное управление заданиями, включая интеграцию со Spot-инстансами и обработку прерываний, что делает его более подходящим для данного сценария.