อินสแตนซ์ Amazon EC2 G5

อินสแตนซ์ที่ใช้ GPU ประสิทธิภาพสูงสำหรับการใช้งานที่เน้นกราฟิกสูงและการอนุมานของแมชชีนเลิร์นนิง

อินสแตนซ์ Amazon EC2 G5 เป็นอินสแตนซ์ที่ใช้ NVIDIA GPU รุ่นล่าสุด ซึ่งสามารถใช้ได้กับกรณีใช้งานที่เน้นกราฟิกสูงและแมชชีนเลิร์นนิงที่หลากหลาย อินสแตนซ์เหล่านี้จะมอบประสิทธิภาพที่ดีขึ้นสูงสุด 3 เท่าสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นกราฟิกและการอนุมานของแมชชีนเลิร์นนิง และมีประสิทธิภาพที่สูงขึ้นสูงสุดถึง 3.3 เท่าสำหรับการฝึกแมชชีนเลิร์นนิงเมื่อเทียบกับอินสแตนซ์ Amazon EC2 G4dn

ลูกค้าสามารถใช้อินสแตนซ์ G5 สำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นกราฟิกสูง เช่น เวิร์กสเตชันระยะไกล การแสดงผลวิดีโอ และการเล่นเกมบนระบบคลาวด์ เพื่อสร้างกราฟิกที่มีความเสถียรสูงแบบเรียลไทม์ เมื่อใช้อินสแตนซ์ G5 ลูกค้าแมชชีนเลิร์นนิงจะได้รับโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูงและคุ้มค่าคุ้มราคาเพื่อฝึกฝนและปรับใช้โมเดลขนาดใหญ่และซับซ้อนมากขึ้นสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิชัน และกรณีการใช้งานกลไกตัวแนะนำ

อินสแตนซ์ G5 มี NVIDIA A10G Tensor Core GPU สูงสุด 8 ตัวและโปรเซสเซอร์ AMD EPYC รุ่นที่สอง นอกจากนี้ยังรองรับ vCPU สูงสุด 192 ตัว แบนวิดท์เครือข่ายสูงสุด 100 Gbps และพื้นที่จัดเก็บ NVMe SSD ภายในสูงสุด 7.6 TB

อินสแตนซ์ Amazon EC2 G5 ใหม่ (1:20)

ประโยชน์

ประสิทธิภาพสูงสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นกราฟิกสูง

อินสแตนซ์ G5 มอบประสิทธิภาพด้านกราฟิกที่สูงขึ้นสูงสุด 3 เท่า และคุ้มค่าคุ้มราคากว่าอินสแตนซ์ G4dn ถึง 40% และมีแกนประมวลผล Ray Tracing มากกว่าอินสแตนซ์ EC2 ที่ใช้ GPU อื่น ๆ มีหน่วยความจำ 24 GB ต่อ GPU และรองรับเทคโนโลยี NVIDIA RTX ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเรนเดอร์ฉากที่สมจริงได้เร็วยิ่งขึ้น ใช้งานเวิร์คสเตชันเสมือนที่ทรงพลัง และรองรับแอปพลิเคชันที่เน้นกราฟิกสูงที่มีความเสถียรสูงกว่า

มีประสิทธิภาพและความคุ้มค่าคุ้มราคาสูงสำหรับการอนุมานของ ML

อินสแตนซ์ G5 มอบประสิทธิภาพที่สูงขึ้นถึง 3 เท่า และมีความคุ้มค่าคุ้มราคาสูงขึ้นถึง 40% สำหรับการอนุมานของแมชชีนเลิร์นนิงเมื่อเปรียบเทียบกับอินสแตนซ์ G4dn โดยเป็นโซลูชันที่มีประสิทธิภาพสูงและคุ้มค่าคุ้มราคาสำหรับลูกค้าที่ต้องการใช้ไลบรารี NVIDIA เช่น TensorRT, CUDA และ cuDNN เพื่อรันแอปพลิเคชัน ML

การฝึกที่คุ้มค่าสำหรับโมเดล ML ที่มีความซับซ้อนปานกลาง

อินสแตนซ์ G5 มีค่าใช้จ่ายในการฝึกต่ำกว่าอินสแตนซ์ Amazon EC2 P3 ถึง 15% นอกจากนี้ยังมอบประสิทธิภาพที่สูงขึ้นถึง 3.3 เท่าสำหรับการฝึก ML เมื่อเทียบกับอินสแตนซ์ G4dn อีกด้วย ด้วยเหตุนี้จึงทำให้เป็นโซลูชันที่คุ้มค่าคุ้มราคาสำหรับการฝึกฝนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบโหนดเดียวที่มีความซับซ้อนปานกลางสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิชชัน และกรณีการใช้งานกลไกตัวแนะนำ

เพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดของการใช้ทรัพยากร

อินสแตนซ์ G5 ใช้ AWS Nitro System ที่ประกอบไปด้วยฮาร์ดแวร์เฉพาะและไฮเปอร์ไวเซอร์ที่ไม่เปลืองทรัพยากร ซึ่งจะส่งมอบทรัพยากรการประมวลผลและหน่วยความจำทุกประเภทของฮาร์ดแวร์โฮสต์ไปยังอินสแตนซ์ของคุณเพื่อประสิทธิภาพและความปลอดภัยในภาพรวมที่ดียิ่งขึ้น เมื่อใช้อินสแตนซ์ G5 ระบบ Nitro จะจัดเตรียม GPU ในโหมดส่งผ่าน ซึ่งให้ประสิทธิภาพที่เทียบเท่ากับ Bare Metal

ฟีเจอร์

AWS NVIDIA A10G เทนเซอร์คอร์ GPU

อินสแตนซ์ G5 เป็นอินสแตนซ์แรกในระบบคลาวด์ที่มี NVIDIA A10G Tensor Core GPU ที่มอบประสิทธิภาพสูงสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นกราฟิกสูงและแมชชีนเลิร์นนิง แต่ละอินสแตนซ์มี GPU A10G Tensor Core สูงสุด 8 ตัวที่มาพร้อมกับคอร์ Ray Tracing 80 คอร์และหน่วยความจำ 24 GB ต่อ GPU นอกจากนี้พวกเขายังนำเสนอ NVIDIA Tensor Core รุ่นที่สามจำนวน 320 ตัว ซึ่งมี TOPS สูงสุดถึง 250 TOPS ส่งผลให้เวิร์กโหลด ML มีประสิทธิภาพสูง

ไดรเวอร์ NVIDIA

อินสแตนซ์ G5 มีไดรเวอร์ NVIDIA RTX Enterprise และเกมให้กับลูกค้าโดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม สามารถใช้ไดรเวอร์ NVIDIA RTX Enterprise เพื่อมอบเวิร์กสเตชันแบบเสมือนคุณภาพสูงสำหรับเวิร์กโหลดที่เน้นกราฟิกสูงได้อย่างหลากหลาย ไดรเวอร์เกม NVIDIA มอบกราฟิกที่เหนือชั้นและการสนับสนุนการประมวลผลสำหรับการพัฒนาเกม นอกจากนี้อินสแตนซ์ G5 ยังรองรับไลบรารี CUDA, cuDNN, NVENC, TensorRT, cuBLAS, OpenCL, DirectX 11/12, Vulkan 1.1 และ OpenGL 4.5 อีกด้วย

เครือข่ายและพื้นที่จัดเก็บประสิทธิภาพสูง

อินสแตนซ์ G5 มาพร้อมกับอัตราการโอนถ่ายข้อมูลเครือข่ายสูงสุด 100 Gbps ทำให้สามารถรองรับความต้องการสำหรับการอนุมานของแมชชีนเลิร์นนิงที่มีเวลาแฝงต่ำและแอปพลิเคชันที่เน้นกราฟิกสูงได้ หน่วยความจำ 24 GB ต่อ GPU พร้อมด้วยการรองรับพื้นที่จัดเก็บ NVMe SSD ภายในสูงสุด 7.6 TB ช่วยให้สามารถจัดเก็บข้อมูลโมเดลและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในเครื่องสำหรับการฝึกและการอนุมานของแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพสูง นอกจากนี้อินสแตนซ์ G5 ยังสามารถจัดเก็บไฟล์วิดีโอขนาดใหญ่ไว้ในเครื่องได้อีกด้วย ส่งผลให้มีประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้น และความสามารถในการเรนเดอร์ไฟล์วิดีโอที่ใหญ่และซับซ้อนยิ่งขึ้นได้

สร้างบน AWS Nitro System

อินสแตนซ์ G5 สร้างขึ้นบน AWS Nitro System ซึ่งเป็นคอลเลกชันบล็อกการสร้างที่ครบถ้วนซึ่งถ่ายโอนฟังก์ชันการจำลองระบบเสมือนแบบดั้งเดิมจำนวนมากไปยังฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เฉพาะเพื่อมอบประสิทธิภาพสูง ความพร้อมใช้งานสูง และความปลอดภัยสูง ในขณะที่ลดค่าโสหุ้ยในการจำลองระบบเสมือน

รายละเอียดผลิตภัณฑ์

  ขนาดของอินสแตนซ์ GPU หน่วยความจำ GPU (GiB) vCPU หน่วยความจำ (GiB) พื้นที่จัดเก็บ (GB) แบนด์วิดท์เครือข่าย (Gbps) แบนวิดท์ EBS (Gbps) ค่าบริการตามความต้องการ/ชม.* ISP รายชั่วโมงที่มีผล 1 ปี (Linux) ISP รายชั่วโมงที่มีผล 3 ปี (Linux)
VM แบบ GPU เดียว g5.xlarge 1 24 4 16 1x250 สูงสุด 10 สูงสุด 3.5 1.006 USD 0.604 USD 0.402 USD
g5.2xlarge 1 24 8 32 1x450 สูงสุด 10 สูงสุด 3.5 1.212 USD 0.727 USD 0.485 USD
g5.4xlarge 1 24 16 64 1x600 สูงสุด 25 8 1.624 USD 0.974 USD 0.650 USD
g5.8xlarge 1 24 32 128 1x900 25 16 2.448 USD 1.469 USD 0.979 USD
g5.16xlarge 1 24 64 256 1x1900 25 16 4.096 USD 2.458 USD 1.638 USD
                       
VM แบบหลาย GPU g5.12xlarge 4 96 48 192 1x3800 40 16 5.672 USD 3.403 USD 2.269 USD
g5.24xlarge 4 96 96 384 1x3800 50 19 8.144 USD 4.886 USD 3.258 USD
g5.48xlarge 8 192 192 768 2x3800 100 19 16.288 USD 9.773 USD 6.515 USD

* ราคาที่แสดงคือราคาสำหรับ AWS Region ของสหรัฐอเมริกาฝั่งตะวันออก (เวอร์จิเนียฝั่งเหนือ) ราคาสำหรับอินสแตนซ์แบบเหมาจ่ายเป็นระยะเวลา 1 ปีและ 3 ปีนั้นมีไว้สำหรับตัวเลือกการชำระเงิน "ค่าบริการล่วงหน้าบางส่วน" หรือ "ไม่มีค่าบริการล่วงหน้า" สำหรับอินสแตนซ์ที่ไม่มีตัวเลือกค่าบริการล่วงหน้าบางส่วน

คำนิยมจากลูกค้า

โลโก้ Athenascope

Athenascope ใช้การพัฒนาที่ล้ำหน้าในด้านคอมพิวเตอร์วิชชันและปัญญาประดิษฐ์เพื่อวิเคราะห์การเล่นเกมและแสดงช่วงเวลาการเล่นเกมที่น่าสนใจที่สุดโดยอัตโนมัติเพื่อสร้างวิดีโอไฮไลต์สำหรับนักเล่นเกมและผู้สร้างเนื้อหา

“การวิเคราะห์วิดีโอที่มีเวลาแฝงต่ำโดยใช้โมเดล CV ของเราถือเป็นเป้าหมายพื้นฐานสำหรับเราในการสร้างประสบการณ์วิดีโอที่ราบรื่น อินสแตนซ์ Amazon EC2 G5 มีราคา/ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น 30% จากการปรับใช้งานอินสแตนซ์ G4dn ก่อนหน้านี้”

Chris Kirmse ซีอีโอและผู้ก่อตั้งของ Athenascope

Netflix

Netflix คือหนึ่งในผู้ให้บริการด้านความบันเทิงแบบสตรีมระดับชั้นนำของโลกที่มีสมาชิกกว่า 214 ล้านรายในกว่า 190 ประเทศ ซึ่งให้ผู้ใช้บริการได้เพลิดเพลินกับทีวีซีรีส์ สารคดี และภาพยนตร์เรื่องเด่นในหลากหลายแนวและภาษา 

“การสร้างสตูดิโอในระบบคลาวด์เพื่อสร้างแอนิเมชัน วิชวลเอฟเฟกต์ และเนื้อหาการแสดงสดสำหรับผู้ชมถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับเรา เราต้องการให้ศิลปินมีความยืดหยุ่นในการเข้าถึงเวิร์กสเตชันได้ทุกที่ทุกเวลาที่ต้องการ เรามองหาวิธีที่จะช่วยเหลือศิลปินของเราให้สามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้อย่างต่อเนื่องโดยทำให้พวกเขาเข้าถึงเวิร์กสเตชันที่ทรงพลังยิ่งขึ้นได้”

Stephen Kowalski ผู้อำนวยการฝ่ายวิศวกรรมโครงสร้างพื้นฐานการผลิตดิจิทัลของ Netflix

“ด้วยอินสแตนซ์ Amazon EC2 G5 ใหม่ เราจึงสามารถจัดเตรียมเวิร์กสเตชันกราฟิกระดับไฮเอนด์ที่มีประสิทธิภาพที่สูงขึ้นถึง 3 เท่าได้เมื่อเปรียบเทียบกับเวิร์กสเตชันที่มีอินสแตนซ์ EC2 G4dn เมื่อใช้อินสแตนซ์ G5 ผู้สร้างเนื้อหาจะมีอิสระในการสร้างเนื้อหาที่ซับซ้อนและสมจริงยิ่งขึ้นสำหรับผู้ชมของเรา”

Ben Tucker หัวหน้าฝ่ายเทคนิค วิศวกรรมระบบการผลิตแอนิเมชันของ Netflix

Varjo
“สำหรับแอปพลิเคชัน VR/XR ระดับไฮเอนด์ อินสแตนซ์ Amazon EC2 G5 เป็นตัวเปลี่ยนเกม เราสามารถเรียกใช้งานแอปพลิเคชันระดับมืออาชีพโดยมีความละเอียดในระดับสายตาของมนุษย์ที่เป็นเอกลักษณ์ของ Varjo ได้ โดยมีอัตราเฟรมที่สูงกว่าอินสแตนซ์ G4dn ถึงสามเท่า ซึ่งช่วยให้ลูกค้าของเราได้รับประสบการณ์คุณภาพที่ไม่เคยมีมาก่อนเมื่อสตรีมจากเซิร์ฟเวอร์” 

Urho Konttori ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Varjo

อ่านกรณีศึกษา »

เริ่มต้นใช้งาน

AWS Deep Learning AMI (DLAMI) และ AWS Deep Learning Containers (DLC)

AWS Deep Learning AMI (DLAMI) และ AWS Deep Learning Containers (DLC) ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้ปฏิบัติงาน ML และนักวิจัยสามารถได้รับอิมเมจของแมชชีนและคอนเทนเนอร์ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าด้วยเฟรมเวิร์กดีปเลิร์นนิงเพื่อให้ง่ายต่อการเริ่มต้น โดยคุณสามารถข้ามกระบวนการที่ซับซ้อนในการสร้างได้ และเพิ่มประสิทธิภาพสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ของคุณตั้งแต่เริ่มต้น SynapseAI SDK สำหรับ Gaudi Accelerator ได้รับการผสานการทำงานเข้ากับ AWS DL AMI และ DLC ซึ่งทำให้คุณสามารถเริ่มต้นใช้งานอินสแตนซ์ DL1 ได้อย่างรวดเร็ว

Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) หรือ Elastic Container Service (ECS)

ลูกค้าที่ต้องการจัดการกับเวิร์กโหลดในคอนเทนเนอร์ของตนเองผ่านบริการควบคุมระบบคอนเทนเนอร์จะสามารถปรับใช้อินสแตนซ์ DL1 กับ Amazon EKS หรือ ECS ได้

ทรัพยากรเพิ่มเติม

การสาธิต: การฝึกฝนโมเดลดีปเลิร์นนิงโดยใช้อินสแตนซ์ Amazon EC2 DL1 (2:03)
การแนะนำอินสแตนซ์ Amazon EC2 DL1 (3:41)
การเปรียบเทียบค่าบริการต่อการฝึกฝนของ Amazon EC2 DL1 (0:50)
เริ่มต้นใช้งานได้อย่างง่ายดายด้วยอินสแตนซ์ Amazon EC2 DL1 (0:49)

เอกสารประกอบของ Habana® Gaudi® v0.15

ดูเอกสารประกอบ »

ฟอรัมนักพัฒนาของ Habana®

เยี่ยมชมฟอรัม »

ทรัพยากร

เอกสารข้อมูล

NVIDIA A10G Tensor Core GPU: การประมวลผลและกราฟิกที่เร่งความเร็วสำหรับ AWS cloud

เริ่มต้นใช้งาน AWS

ลงชื่อสมัครใช้งานบัญชี AWS

ลงชื่อสมัครใช้งานบัญชี AWS

รับสิทธิ์การเข้าถึง AWS Free Tier ได้ทันที

เรียนรู้ด้วยบทแนะนำสอนการใช้งานง่ายๆ

เรียนรู้จากบทแนะนำสอนการใช้งาน 10 นาที

สำรวจและเรียนรู้จากบทแนะนำสอนการใช้งานง่ายๆ

เริ่มต้นสร้างด้วย EC2 ใน Console

เริ่มต้นสร้างใน Console

เริ่มต้นสร้างด้วยคำแนะนำแบบทีละขั้นตอนเพื่อช่วยในการเปิดใช้โปรเจกต์ AWS ของคุณ