Amazon EC2 G5g インスタンスは、AWS Graviton2 プロセッサを搭載し、NVIDIA T4G Tensor Core GPU を装備しており、Android ゲームストリーミングなどのグラフィックスワークロード向けに Amazon EC2 で最高の料金パフォーマンスを提供します。主要クラウドで初めて GPU アクセラレーション機能を搭載した Arm ベースのインスタンスです。
G5g インスタンスを使用すると、ゲームをストリーミングしている顧客が、Arm ベースのインスタンスで Android ゲームをネイティブに実行し、レンダリングされたグラフィックをエンコードし、ネットワーク経由でゲームをモバイルデバイスにストリーミングすることができます。これによりクロスコンパイルやエミュレーションが不要になるため、開発時の労力が軽減され、1 時間あたりのストリームのコストが、最大 30% 削減されます。
G5g インスタンスはまた、機械学習推論向けのコスト効率の高いプラットフォームでもあります。NVIDIA GPU と、関連する AI ライブラリへのアクセスが必要な、深層学習アプリケーションのデプロイに最適です。
メリット
最高のコストパフォーマンスの Android ゲームストリーミング向けインスタンス
G5g インスタンスを使用すると、ゲームをストリーミングしている顧客がクロスコンパイルやエミュレーションをすることなく、Arm ベースのインスタンスで Android ゲームをネイティブに実行し、レンダリングされたグラフィックをエンコードし、ネットワーク経由でゲームをモバイルデバイスにストリーミングすることができます。これにより開発作業が簡素化され、市場投入までの時間を短縮することができ、1時間あたりのストリーミングごとのコストが最大 30% 削減されます。
コスト効率の高い機械学習推論
G5g インスタンスは AWS Graviton2 プロセッサを搭載し、NVIDIA T4G Tensor Core GPU を備えているため、コスト効率の高い機械学習推論が可能です。これにより、本番環境で深層学習モデルを実行するために必要なインフラストラクチャコストを削減でき、開発者や企業が、深層学習の機能をさらに幅広くアプリケーションに導入できます。
強化されたセキュリティと最大のリソース効率
G5g インスタンスは AWS Graviton2 プロセッサを搭載しており、AWS Nitro System 上に構築されています。AWS Graviton2 には、常時オン状態の 256-bit DRAM 暗号化や、第一世代 AWS Graviton と比較してコアごとに 50% 高速になった暗号化性能が備わっています。AWS Nitro System は、専用ハードウェアと軽量ハイパーバイザーを組み合わせたシステムで、ホストハードウェアのほぼすべてのコンピューティングリソースやメモリリソースをインスタンスに提供し、全体的なパフォーマンスおよびセキュリティを改善します。また、G5g インスタンスは、暗号化された EBS ストレージボリュームもデフォルトでサポートします。
広範なソフトウェアサポート
64-bit ARM アーキテクチャを採用する AWS Graviton プロセッサは、Red Hat Enterprise Linux、SUSE、および Ubuntu など、複数の一般的な Linux オペレーティングシステムによりサポートされます。AWS および独立系ソフトウェアベンダー (ISV) のセキュリティ、モニタリング、管理、コンテナ、および CI/CD 向けの多くの一般的なアプリケーションやサービスも、AWS Graviton2 ベースのインスタンスをサポートしています。
特徴
AWS Graviton2 プロセッサを搭載
AWS Graviton2 プロセッサには 64 ビットの Arm Neoverse コアと AWS が設計したカスタムシリコンをベースとしており、パフォーマンスおよびコストを最適化します。AWS Graviton2 プロセッサは、第 1 世代の AWS Graviton プロセッサと比較して、パフォーマンスが 7 倍、コンピューティングコアが 4 倍、メモリの速度が 5 倍、キャッシュが 2 倍になります。
NVIDIA T4G Tensor Core GPU を搭載
NVIDIA T4G GPU を AWS Graviton2 プロセッサに組み合わせると、グラフィックスとゲームのパフォーマンスが向上します。RT コアによる NVIDIA RTX テクノロジーのサポートにより、リアルタイムのレイトレーシングレンダリングが可能になり、物理的に正確な影や反射、屈折による、写実的なオブジェクトや環境を実現できます。
AWS Nitro System をベースに構築
AWS Nitro System はビルディングブロックを豊富に取り揃え、従来の仮想化機能の多くを専用のハードウェアとソフトウェアにオフロードして、仮想化のオーバーヘッドを削減しながら、高いパフォーマンス、可用性、セキュリティを実現します。
お客様
「 now.gg では、 スマートフォンのハードウェア仕様がどんなものかにかかわらず、モバイルゲームのプレイヤーに最高のエクスペリエンスを提供したいと考えています」と now.gg のプレジデント兼 CEO である Rosen Sharma 氏は述べています。「クラウドベースのモバイルゲームサービスを提供する上で、2 つの課題があります。1 つ目の課題は技術的なことです。モバイルゲームでは、強力な GPU と Arm ベースの CPU を連携させる必要があります。2 つ目の課題は、ビジネスが成り立つプライスポイントでモバイルゲームを提供できるようにすることです。Amazon EC2 G5g インスタンスは、これらの両面で大きな進歩をもたらすものでした。当社は AWS と緊密に連携して、G5g インスタンス上で NowCloudOS を実行し、これらのメリットをモバイルゲームで活用できるよう尽力してきました」。
now.gg、President and CEO、Rosen Sharma 氏
「ビデオゲームコミュニティでのボイスチャットは、社交やエンゲージメントに欠かせないものです。しかし、プレイヤーを不快にさせたり、離脱率を高めたりする暴言が多々見受けられます。Modulate は機械学習を使用して、生の音声会話における嫌がらせやその他の危害を積極的に検出し、ゲームプレイヤーがより安全かつインクルーシブな環境でプレイできるよう支援しています。Amazon EC2 G5g インスタンスは、リアルタイムでコスト効率の高い音声モデレーションテクノロジーを提供する Modulate の機能において不可欠なバックボーンであり、機械学習の推論コストを最大 70% 削減してくれました 」。
Modulate、CTO and Co-founder、Carter Huffman 氏
「ADAS、自動運転、インフォテインメントなど、自動車のソフトウェア定義機能の組み込みソフトウェア開発は、課題に直面しています。 開発環境とエッジの違いにより、ハードウェアプラットフォーム間でソフトウェアスタックをクロスコンパイルして再検証する必要があるため、イノベーションや市場投入までのスピードが低下します。Arm ベースの Graviton2 CPU と Nvidia T4G Tensor Core GPU を搭載した Amazon EC2 G5g インスタンス上で実行される SOAFEE フレームワークを採用することで、自動車デベロッパーは、自動車とクラウドの間に緊密な整合性、つまり環境の同等性があるということに自信を持つことができます」。
Arm、Automotive Partnerships、Vice President、John Heinlein 氏
「Canonical は AWS Marketplace で Anbox Cloud Appliance をリリースしました。これは、デベロッパーがクラウド上で Android のプロトタイプを作成したり、Android を開発および実行したりするための簡単な方法を提供するものです。Anbox Cloud は Amazon EC2 G5g インスタンスをサポートし、Android ソフトウェアスタックとシームレスに連携してゲームなどのモバイルアプリを仮想化し、モバイルデバイスに大規模かつ安全にストリーミングする完全なソリューションを提供します。Anbox Cloud と G5g インスタンスを使用すると、お客様は、同等の x86 ベースの GPU インスタンスよりも最大 20% 低いコストで、720p および 30 fps で最大 55 のセッションをそれぞれストリーミングできます」。
Canonical、Engineering Manager for Anbox、Simon Fels 氏
「モバイルデバイス用のソフトウェア開発における課題は、物理デバイスはスケールできないが、エミュレータでは同じパフォーマンスや精度が得られないという点です。Corellium は、Arm ベースのデバイスの仮想モデルを作成し、クラウド内の Arm ベースのサーバー上で実行します。Amazon EC2 G5g インスタンスを使用すると、モバイルデベロッパーは Corellium ソフトウェアを活用して、実際のデバイスの忠実性およびパフォーマンスと、クラウドの利便性およびスケールを組み合わせた Arm ネイティブの仮想 Android デバイスを作成できます」。
Corellium、CTO、Chris Wade 氏
「Genymobile は、Android as a Service ソリューションである Genymotion を手頃な料金で提供しています。Amazon EC2 G5g インスタンスのリリースにより、ハードウェアアクセラレーションを備えた Arm ネイティブ環境をデベロッパーに提供し、GPU アクセラレーションを活用したレンダリングと動画エンコーディングを実現することで、当社はさらに一歩前進できます。G5g での Genymotion は、これまでのところ、当社の最速かつ最も正確な Android イメージです。それに加えて、当社の低リソースフットプリントの実装により、単一の G5g サーバー上で 60 を超える Virtual Device インスタンスを実行できるようになりました」。
Genymobile、Product Manager、Jean-Charles Leneveu 氏
「Tier IV は、世界初の自律運転用オープンソースソフトウェアである Autoware の大手デベロッパーです。CI/CD ループの一環として、Yolo4 機械学習モデルのパフォーマンスの評価を実行するには、これまでは車載 ROScube ハードウェアを使用する必要がありました。このような事情は、同時に実行できるシミュレーションの数を制限するものでした。G5g インスタンスは Arm ベースの Graviton2 プロセッサと GPU を備えているため、これらのインスタンスを活用して CI/CD パイプラインをスケールし、クラウドと組み込みシステムの間で前例のない同等性を実現しながら、これまでよりも大幅に多くのシミュレーションのイテレーションを同時に実行できます」。
Tier IV、Director of Engineering、Eiji Sekiya 氏
「WePlay では、クラウドネイティブかつ分散型のゲームで、キャラクターが個性的な仮想世界を構築することを目指しています。当社はクラウドゲームプラットフォームですが、単なるクラウドゲームプラットフォームではありません。当社ではクラウドゲームテクノロジーを利用して、すべてのモバイルゲームプレイヤーにこれまでにないソーシャルエクスペリエンスを提供しています。当社が直面した最大の課題は、Arm ベースの apk ファイルと、現在利用可能な x86 ベースの GPU 対応インスタンスとの互換性でした。Arm ベースのファイルを x86 に変換して x86 インスタンスで実行することは、より多くのコストがかかるだけでなく、非効率的でもあります。g5g インスタンスを使用することで、変換レイヤーなしで Android ゲームをネイティブに実行できます。当社では g4dn と比較してコストを約 30% 削減できました」。
Ready Player One Tech、CEO、Adrian Wang 氏
製品の詳細
インスタンス名 | NVIDIA T4G Tensor Core GPU | GPU メモリ (GB) | vCPU | メモリ (GB) | EBS 帯域幅 (Gbps) | ネットワーク帯域幅 (Gbps) | オンデマンド料金/時間* | 1 年間の ISP の実質的時間単価 (Linux) | 3 年間の ISP の実質的時間単価 (Linux) |
g5g.xlarge | 1 | 16 | 4 | 8 | 最大 3.5 | 最大 10 | 0.42 | 0.252 | 0.168 |
g5g.2xlarge | 1 | 16 | 8 | 16 | 最大 3.5 | 最大 10 | 0.556 | 0.334 | 0.222 |
g5g.4xlarge | 1 | 16 | 16 | 32 | 最大 3.5 | 最大 10 | 0.828 | 0.497 | 0.331 |
g5g.8xlarge | 1 | 16 | 32 | 64 | 9 | 12 | 1.372 | 0.823 | 0.549 |
g5g.16xlarge | 2 | 32 | 64 | 128 | 19 | 25 | 2.744 | 1.646 | 1.098 |
g5g.metal | 2 | 32 | 64 | 128 | 19 | 25 | 2.744 | 1.646 | 1.098 |
G5g インスタンスの開始方法
AWS で事前に構築された AMI を使用する
Amazon Deep Learning AMI を使用すれば、TensorFlow、PyTorch といった一般的な深層学習フレームワークとインターフェイスが事前インストールされた Amazon EC2 インスタンスをすばやく起動して、高度なカスタム AI モデルの実行、新しいアルゴリズムの実験、新しいスキルや技術の学習を行えます。詳細については、Amazon Deep Learning AMI 製品ページをご覧ください。
NVIDIA NGC カタログの NVIDIA AI の活用
AWS Marketplace 上の NVIDIA 深層学習 AMI には、NVIDIA の GPU 最適化ソフトウェアのハブである、NGC カタログにある ARM 対応ソフトウェアの実行に必要な、すべての NVIDIA ドライバー、ライブラリ、および依存関係が、あらかじめ設定されています。AWS で NVIDIA の NGC カタログを使用する方法について、詳細をご覧ください。
NVIDIA ドライバーを使用して独自のカスタム AMI を構築する
NVIDIA Data Center ドライバーは、深層学習、データサイエンス、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) でよく見られる、非常に集中的な計算ワークロードに最高のパフォーマンスを提供します。 インスタンスにこれらのドライバーをインストールする方法については、ここをクリックしてください。
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