Auf den Punkt: Foundation-Model-Entwicklung skaliert heute über drei Kanäle: Pre-Training, Post-Training und Test-Zeit-Compute. AWS zeigt, wie ihre Infrastruktur – Beschleuniger, Netzwerk, Speicher – mit Open-Source-Tools wie PyTorch, Kubernetes und Prometheus zusammenwirkt, um effizientes Training und Inferenz zu ermöglichen.
AWS analysiert die modernen Anforderungen beim Training und der Inferenz von Foundation Models. Die Skalierung erstreckt sich heute über Pre-Training, Post-Training und Test-Zeit-Compute – und erfordert enge Abstimmung von Beschleuniger-Infrastruktur, Netzwerk und Speicher.
Lange Zeit bedeutete „Skalierung” bei Foundation Models vor allem eines: mehr Rechenleistung beim Pre-Training einsetzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Diese Intuition wurde durch empirische Arbeiten wie Kaplan et al. (2020) gestützt, die zeigten, dass sich Modellparameter, Datensatzgröße und Trainingsaufwand nach berechenbaren Potenzgesetzen verhalten.
Heute hat sich die Frontier verschoben: Skalierung folgt nicht mehr einem einzigen Pfad. NVIDIAs Konzept der „drei Skalierungsgesetze” betont, dass Performance neben Pre-Training zunehmend durch Post-Training (supervised fine-tuning, RL-basierte Methoden) und Test-Zeit-Compute (long thinking, Suchverfahren, Multi-Sample-Strategien) wächst.
Diese verschiedenen Skalierungsregime – Pre-Training, Post-Training und Inferenz – konvergieren bei den Infrastrukturanforderungen: eng gekoppelte Beschleuniger-Rechenleistung, hochbandbreitiges Netzwerk mit niedriger Latenz und verteilter Speicher-Backend. Gleichzeitig wird Ressourcen-Orchestrierung und Hardware-Observability entscheidend, um Cluster-Gesundheit zu gewährleisten und Performance-Probleme zu diagnostizieren.
Ein weiterer Trend ist die wachsende Abhängigkeit vom Open-Source-Ökosystem – von Modell-Frameworks über Ressourcen-Management bis zu Operationaltools. Auf Cluster-Ebene übernehmen Systeme wie Slurm und Kubernetes die Ressourcenverwaltung. Modellentwicklung und verteiltes Training nutzen häufig PyTorch und JAX. Für Observability setzen Organisationen auf Prometheus (Metriken) und Grafana (Visualisierung und Alerting).
AWS bietet eine detaillierte Analyse, wie seine Multi-Node-Beschleuniger-Infrastruktur, hochbandbreitiges Netzwerk, verteilter Speicher und managed Services mit gängigen OSS-Stacks interagieren.