官方來源· AWS Artificial Intelligence· AI· 發布於 2026年10月8日

AWS 提供多團隊共用 SageMaker HyperPod EKS 叢集的參考架構

AWS 分享一套讓多個團隊共用單一 Amazon SageMaker HyperPod EKS 叢集的參考架構，透過身分與存取控制、團隊命名空間、工作治理及成本分攤管理共享資源。AWS 同時提醒，Kubernetes 命名空間提供隔離，但不是強式安全邊界。

完整報導

AWS 於 2026 年 10 月 8 日發布參考架構，說明多個團隊如何共用一個 Amazon SageMaker HyperPod EKS 叢集。範例以兩個團隊為例，各自使用 Kubernetes 命名空間；使用者可透過 CLI 或 SageMaker Studio 存取叢集。CLI 流程使用 `aws sso login` 取得暫時憑證，再以 `kubectl` 提交工作。

身分與權限設計以 Microsoft Entra ID 和 AWS IAM Identity Center 為例，並透過 SCIM 同步使用者與群組。EKS access entries 將 IAM 角色對應至 Kubernetes 權限，並限制在各團隊指定的命名空間。HyperPod Task Governance 用於公平管理工作，架構也以命名空間層級的成本分攤支援 chargeback。

資料配置方面，文章列出 Amazon FSx for Lustre 或 Amazon FSx for OpenZFS 作為儲存選項，並描述團隊共用目錄與個人家目錄；物件儲存則可採用團隊專用或共用的 Amazon S3 儲存貯體。AWS 明確指出，命名空間是隔離邊界而非強式安全邊界，因此此設計面向同一組織內的團隊，而非彼此不可信的客戶。這項做法補充了 AWS 近期對 HyperPod 治理層級的說明，將治理概念進一步落到共享叢集的身分、工作與成本管理。

為什麼值得注意

對需要在團隊間分配 GPU 叢集的組織而言，這套架構把身分、命名空間權限、工作公平性和成本歸屬放在同一個共享方案中；其安全邊界說明也有助於判斷這種隔離方式是否符合使用情境。

來源證據

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主要證據

官方AWS Artificial Intelligence文件2026/10/8原始來源
Share GPU clusters across teams with isolation and fairness using Amazon SageMaker HyperPod
Giuseppe Angelo Porcelli
“A reference architecture for securely sharing one Amazon SageMaker HyperPod EKS cluster across multiple teams, using AWS IAM Identity Center for authentication, per-team SageMaker Domains and Kubernetes namespaces for isolation, HyperPod Task Governance for fairness, and namespace-level cost allocation for chargeback.”

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