这篇文章的核心方案是什么？
文章提出一个在单个 Amazon SageMaker HyperPod EKS 集群上支持多团队共享 GPU 资源的参考架构，通过身份认证、命名空间隔离、访问控制和任务治理实现安全与公平。
Share GPU clusters across teams with isolation and fairness using Amazon SageMaker HyperPod
（翻译）使用 Amazon SageMaker HyperPod 以隔离和公平方式在团队间共享 GPU 集群
资讯摘要
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 allocat
AI 摘要
文章介绍在 Amazon SageMaker HyperPod EKS 上构建多租户 GPU 集群的参考架构，涵盖 IAM Identity Center 认证、按团队划分的 SageMaker AI 域与 Kubernetes 命名空间、RBAC 访问控制、任务治理、存储隔离和成本分摊，用于在多团队间安全、公平共享生成式 AI 计算资源。
AI 问答
架构如何实现团队隔离？
每个团队使用独立的 SageMaker AI 域和 Kubernetes 命名空间，并通过 EKS access entries、IAM 角色和 RBAC 将 Studio 与 CLI 访问限制在对应团队命名空间内。
为什么使用 AWS IAM Identity Center？
IAM Identity Center 用于集中管理企业用户身份，可与 Microsoft Entra ID 等外部身份提供商联合，并支持 SSO、CLI 权限集、SageMaker Studio 登录和 Grafana 访问。
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