› Das Allen Institute for AI (Ai2) hat eine detaillierte Analyse zur Umgestaltung des Job-Schedulings auf seinen eigenen GPU-Clustern vorgelegt.
› Der Bericht veranschaulicht eindrucksvoll, wie eine an sich solide geplante Infrastruktur unter realen Nutzungsbedingungen an ihre Grenzen geraten kann.Ai2 betreibt Tausende NVIDIA H100, B200 und B300, die in Clustern von 88 bis 1024 GPUs organisiert sind.
› Diese Rechenleistung teilen sich rund 150 interne Forscher, deren Aufgabenprofil kaum breiter sein könnte: Es reicht vom Training grosser Sprachmodelle (LLMs) und Vision-Language-Modelle (VLMs) über Reinforcement-Learning-Simulationen für die Robotik bis hin zum Post-Training für wissenschaftliche Agentensysteme.
› Ein solches Spektrum verlangt einerseits unterbrechungsfreie, langfristige Trainingsläufe und andererseits sofortigen Zugriff für interaktives Debugging in Echtzeit.