Hexagon 通过 Amazon SageMaker HyperPod 实现 AI 模型开发效率飞跃
AWS Machine Learning Blog2026/02/24 01:29机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
Hexagon 通过 Amazon SageMaker HyperPod 加速 AI 模型开发，训练时间从80天缩短至4天，显著提升了效率和性能。文章详细介绍了其在数据处理、计算资源管理、MLOps监控等方面的技术实现，并展示了AI在工业应用中的实际价值。
正文
Hexagon 是全球领先的测量技术提供商，其解决方案广泛应用于航空航天、农业、汽车、建筑、制造和采矿等领域。在这些行业中，点云数据是关键的输入，用于3D建模、计算机视觉、自动驾驶等场景。Hexagon 为客户提供定制化的AI模型，以提升生产力、质量、安全性和可持续性。本文介绍了Hexagon如何与AWS合作，利用Amazon SageMaker HyperPod的模型训练基础设施，显著提升了AI模型的开发效率。HyperPod提供了弹性架构、可扩展的基础设施、灵活的部署方式和高效的运营工具，使得Hexagon能够在几天内完成原本需要数月的模型训练任务。此外，Hexagon还利用了Amazon S3和FSx for Lustre进行高效的数据存储与传输，并通过MLOps监控系统实现资源的最优利用。AWS企业支持在Hexagon的实施过程中起到了关键作用，帮助其从基础AWS使用过渡到高级生成式AI应用。