Amazon SageMaker HyperPod 现在支持使用 Slurm 编排和持续预置为集群指定最低容量要求（MinCount）。通过持续预置，HyperPod 可为集群预置可用的部分容量，这样您就可以快速启动 AI/ML 作业，同时继续在后台异步预置剩余实例。虽然这提供了灵活性，但某些训练工作负载需要保证最低数量的节点才能有效启动。MinCount 允许您指定在实例组转换到 InService（正在运行）状态之前必须成功预置的最小实例数量，从而使您能够更好地控制集群何时可用于调度作业。

这对于使用 PyTorch FSDP、Megatron-LM 或 NVIDIA NeMo 等框架的分布式训练工作负载尤其有用，因为在这些工作负载中，训练作业通常配置了固定数量的参与节点，如果集群容量不足，可能无法高效或正确地启动。同时，这也适用于那些在开始训练前需要保证基准 GPU 数量以满足服务水平协议或成本效益目标的团队。

您可以在 CreateCluster 或 UpdateCluster API 请求中指定 MinInstanceCount，为实例组设置最低容量阈值。实例组将保持 Creating（正在创建）或 Updating（正在更新）状态，直至达到该阈值，随后将转换到 InService（正在运行）状态，此时节点即可用于调度 Slurm 作业。HyperPod 会继续启动超出 MinCount 的额外实例，直至达到目标数量。如果在 3 小时内无法满足 MinCount 的要求，系统会自动将实例组回滚到上次已知的正常状态。

通过持续预置为 Slurm 集群指定 MinCount 的功能已在支持 Amazon SageMaker HyperPod 的所有 AWS 区域推出。要开始为集群指定最低容量要求，请参阅 Amazon SageMaker AI 文档中的最低容量要求（MinCount）。