HyperPod 模型缓存上线:大模型冷启动从 30 分钟降到秒级
AWS ML Blog · rss · 2026-09-11
Amazon SageMaker HyperPod 推出模型缓存:把模型权重和推理容器镜像预载到节点的本地 NVMe(约 7GB/s),pod 启动即可秒级服务,而不是等 30 分钟以上的网络下载。冷启动原本由两段串行下载主导:多 GB 的推理镜像(5–7 分钟)+ 权重(145GB 模型 20+ 分钟,DeepSeek-R1 600+GB 要 30 分钟以上),每次扩容都要重演。
功能拆成两个可独立开启的缓存:
- 权重缓存:operator 提前把权重从 S3/FSx/HF Hub 下到各节点 NVMe,节点标为 cache-ready 后才建部署,pod 重启后缓存仍在;
- 镜像缓存:DaemonSet 预拉镜像,省掉 ECR 下载,多个部署共享同一缓存。
调度采用 preferred 而非 required:pod 优先落有缓存的节点,落在无缓存节点则回退到正常下载,不会失败。通过 modelCacheConfig(weightsCache/imageCache)即可启用,模型源更新时自动滚动新缓存、清理旧缓存,实现零停机。
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