QuantGen, SageMaker üzerinde büyük ölçekli GPU eğitimini hızlandırmayı planlıyor. SageMaker Training Compiler tarafından sağlanan GPU kernel füzyonunu ve operatör düzeyinde optimizasyonları etkinleştirmek istiyorlar. Bu optimizasyonu nasıl etkinleştireceklerini ve hangi framework'lerin desteklendiğini doğru bir şekilde açıklayan ifade hangisidir?

Doğru cevap, SageMaker Training Compiler'ın nasıl etkinleştirileceğini ve hangi koşullar altında çalıştığını doğru bir şekilde açıklar. Training Compiler, compilerconfig={'enabled': True} veya enabletrainingcompiler=True parametreleri kullanılarak bir TrainingJob veya Estimator üzerinde açıkça etkinleştirilmelidir. Yalnızca p3, p4, g4dn gibi GPU örneklerinde çalışır ve PyTorch ile TensorFlow gibi derin öğrenme framework'leri için GPU kernel füzyonu ve operatör düzeyinde optimizasyonlar sağlar. scikit-learn veya XGBoost gibi diğer framework'leri optimize etmez. Diğer seçenekler yanlıştır çünkü: Training Compiler bir hiperparametre olarak etkinleştirilmez ve scikit-learn veya XGBoost'u desteklemez; ayrıca CPU örneklerini hızlandırmaz. AutoML ile etkinleştirilmez ve MXNet'i desteklemez; ayrıca tüm framework'ler için CPU ve GPU kernel füzyonu sağlamaz. Training Compiler otomatik olarak uygulanmaz; açıkça etkinleştirilmesi gerekir ve örnek türü ile framework'e bağlıdır, başlangıç süresi veya veri yükleme ile ilgili değildir.