EBS 优化实例将使 EC2 实例充分利用 EBS 卷上预配置的 IOPS 性能。在 Amazon EC2 与 Amazon EBS 之间传输信息时,EBS 优化实例可提供专用吞吐量,选择范围为 500 到 4000Mbps,速度具体取决于所用的实例类型。专用吞吐量从最大程度上减小 Amazon EBS I/O 与您的 EC2 实例的其他流量争用吞吐量的情况,从而为您...
Amazon EC2 provides a variety of instance types so you can choose the type that best meets your requirements. Instance types are named based on theirinstance familyandinstance size. The first position of the instance family indicates theseries, for examplec. The second position indicates thegenerat...
Amazon EC2 執行個體類型由各種不同的 CPU、記憶體、儲存和網路容量組合而成。讓您有足夠的彈性選擇最符合您需要的執行個體。
基于GPU 的高性能实例,适用于深度学习推理和图形密集型应用 开始使用 Amazon EC2 G6 实例 优势 高性能且具有成本效益,适用于深度学习推理 与G4dn 实例相比,G6 实例可提供高达 2 倍的深度学习推理性能。它们由 L4 GPU 驱动,具有第四代张量内核,是高性能且具有成本效益的解决方案,适用于想要使用诸如 TensorRT、CUD...
New instance types built on the Nitro System. December 1, 2020 Mac1 instances New instances built on Apple Mac mini computers that support running macOS workloads on Amazon EC2. November 30, 2020 P4d instances New accelerated computing instances that provide a high-performance platform for machine...
与当前一代Inf1实例相比,Inf2实例提供了高达4倍的吞吐量,降低多达10倍的延迟,与基于GPU的实例相比,它的每瓦性能提升高达45%。Inf2实例目前提供预览版,欲了解更多信息,请访问aws.amazon.com/ec2/instance-types/inf2。 Arup(奥雅纳)是一家由设计师、工程与可持续发展咨询师、顾问和专家组成的全球性公司,致力于...
Amazon EC2 P5实例是最新一代GPU实例,旨在满足客户在AI/ML和HPC工作负载中对高性能和可扩展性的需求。P5实例由NVIDIA最新的H100 Tensor Core GPU提供支持,其主要规格包括: 8个NVIDIA H100 Tensor Core GPU 640GB高带宽GPU内存 第三代AMD EPYC处理器
when deploying the compose file, docker compose will also reserve an ec2 instance with gpu capabilities that satisfies the reservation parameters. in the example we provided, we ask to reserve an instance with 32gb and 2 nvidia gpus. docker compose matches this reservation with the instance that ...
在不断演进的云计算领域,亚马逊云科技(AWS)再一次走在了行业的前沿。2024年9月18日,AWS正式宣布推出基于英伟达H200 GPU的Amazon EC2 P5e实例,这标志着云计算能力的一次重大升级。这款新实例不仅代表了先进技术的应用,还将为大型语言模型(LLM)和多模态基础模型(FM)的训练、微调与推理带来前所未有的高效体验。
今天,在 AWS re : Invent2021 大会上, AWS宣布推出了 Amazon EC2 G5g 实例,将第一个基于 NVIDIA GPU 的 Arm 加速实例引入 AWS 云。新的 EC2 G5g 实例以基于 64 位 Arm Neoverse 内核的 AWS Graviton2 处理器和 NVIDIA T4G Tensor Core GPU 为特色,增强了图形密集型应用。