Amazon EC2 G4 執行個體是業界最經濟實惠且多用途的 GPU 執行個體,適用於部署機器學習模型,例如影像分類、物體偵測和語音辨識,也適用於圖形密集型應用程式,例如遠端圖形工作站、遊戲串流和圖形轉譯。G4 執行個體有 NVIDIA GPU (G4dn) 或 AMD GPU (G4ad) 可供選擇。
容量块支持分别由最新的 NVIDIA H200 Tensor Core GPU、NVIDIA H100 Tensor Core GPU 和 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 提供支持的Amazon EC2 P5en、P5e、P5和P4d实例以及由 AWS Trainium 提供支持的Trn2和Trn1实例。EC2 Capacity Block 托管在专为高性能机器学习 (ML) 工作负载设计的Amazon EC2 UltraClusters中。
G5g实例:使用AWS Graviton2处理器和NVIDIA T4G GPU,适合Android游戏流和经济高效的机器学习推理,提供最佳性价比。 G5实例:使用NVIDIA A10G GPU,提供图形密集型应用和机器学习推理的高性能,比前代提升3倍。 G4实例:使用NVIDIA T4或AMD Radeon Pro V520 GPU,提供成本效益高的GPU性能,适用于机器学习推理和图形密集...
更换为带GPU的实例类型:G5.4xlarge. 16VCPU 64G内存; 此实例带一张24G显存的英伟达A10G显卡。 部署过程注意事项: 1、要选择带显卡驱动的AWS AMI(VM镜像)不然即使有显卡LLM也驱动不起来。参考:Amazon Elastic Compute Cloud用户指南 https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/AWSEC2/latest/UserGuide/install-nvidia-...
想要在本地运行大模型(LLM),一定少不了GPU,这里介绍一下目前在AWS上全球区和中国区所有带英伟达的 GPU EC2实例 [1]。 我整理了一张表格,用与对比各个实例的性能参数与价格。对于性能主要考虑显卡的型号、显卡数量、总GPU内存大小。 对于实例价格,AWS 全球区域选取了俄亥俄州区域(us-east-2)作为参考 [2],表格...
AWS的GPU实例预订方式让用户可以选定未来日子所需保留的实例数。EC2容量区块目前最新可用到NVIDIA H200 Tensor Core GPU提供支持的Amazon EC2 P5e实例，最多可提早8星期预留或预留28天使用时长。以下将介绍以不同方法预订容量区块。在Amazon EC2 Console上选择Capacity Reservation，可以看到两个容量预留选项。选择Purchase ...
EC2 Linux User data 的使用 Launch Linux with other configure. 通过脚本预安装nginx。 在AWS EC2 上训练 Deep Learning 模型 一、选择 EC2 实例 三种型号 Amazon 提供的带有 GPU 的 EC2 实例有三种,分别是 P2 系列,P3 系列(高配)和 G3 系列(图形处理)。
有鉴于目前GPU资源的稀缺性，AWS新推出Amazon EC2容量区块（Capacity Blocks）功能，这是一项适用于机器学习模型开发的EC2使用模型，用户可以在EC2 UltraCluster特殊集群中预留需要的Nvidia GPU资源，借由指定集群大小、开始时间和持续时间，便能够以可预测的方式访问GPU资源。全世界掀起一阵人工智能应用热潮，不少组织开始...
1. AWS EC2 的建立 AMI 选择 Ubuntu Server 14.04 LTS (HVM), SSD Volume Type - ami-48db9d28 GPU Instance 选择 目前只有g2.2xlarge是最廉价的方案,里面的硬盘空间最大为60g 因此需要添加 EBS 硬盘来扩充空间 Root - /dev/sda1 60GB ebs - /dev/sdb 200GB ...