亚马逊AWS官方博客
Category: Compute
使用 Amazon Lightsail 容器启动 WordPress 网站
这篇博文由担任 Partner Solutions Architect 的 Benjamin Gardiner […]
全新 Amazon EC2 R7iz 实例针对高 CPU 性能、内存密集型工作负载进行了优化
今天,我们宣布 Amazon EC2 R7iz 实例正式上市。R7iz 实例是云中速度最快的基于第四代 Int […]
Amazon EC2 Auto Scaling 故障转移和扩容时间测试报告
客户在使用 Amazon EC2 时会根据业务的需求选择最合适的实例类型,本次测试主要是测试 Amazon EC2 Auto Scaling 在多 AZ 部署时不同实例机型、有无工作负载的多种情况下故障转移和扩容时间,为实例机型选择提供指导。
基于 NONMEM、PsN 和 Amazon ParallelCluster 服务构建云端药代动力学/药效学建模及数据分析流程
本文以行业最常用的软件组合 NONMEM 和 PsN 作为 PK/PD 建模分析的核心,通过 Slurm 调度程序提交并分发作业至由亚马逊云科技 Amazon ParallelCluster 构建的计算集群之上,并借助并行计算框架 MPICH 提升计算效率。
使用 Amazon EC2 Inf2 实例运行大语言模型 GPT-J-6B
在 2019 年的 AWS re:Invent 上,亚马逊云科技发布了 Inferentia 芯片和 Inf1 实例,Inferentia 是一种高性能机器学习推理芯片,由 AWS 定制设计:其目的是提供具有成本效益的大规模低延迟预测。时隔四年,2023 年 4 月亚马逊云科技发布了 Inferentia2 芯片和 Inf2 实例,旨在为大型模型推理提供技术保障。本文将介绍如果使用 Inf2 实例运行 GPT-J-6B 模型。
Amazon Compute Optimizer 支持 Amazon Graviton 迁移指南
Amazon Compute Optimizer 如今推出了一项新功能,让您可以利用多个 CPU 架构(包括基于 x86 的实例和基于 Amazon Graviton 的实例)更轻松地优化 EC2 实例。Compute Optimizer 是一项可选服务,可为工作负载推荐最佳 Amazon 资源,通过分析历史利用率指标来降低成本并提高性能。
Amazon Compute Optimizer 在 Amazon Fargate 上推出对 Amazon ECS 服务的支持
让我们从如何启用 Compute Optimizer 开始,了解它对在 Fargate 上运行的 Amazon ECS 服务的建议,并进行应用。
基于 EMR on EKS 的 Spark 集群通过 Karpenter、Spot、Graviton 实现成本优化系列 Blog(三):成本优化方案可靠性测试
在整个系列博客中我们会以基于 EMR on EKS 的 Spark 大数据分析业务场景为示例,利用 Karpenter + Spot + Graviton,通过控制实例启动的优先级达到成本优化的目的。
基于 EMR on EKS 的 Spark 集群通过 Karpenter、Spot、Graviton 实现成本优化系列 Blog(二):成本优化方案有效性测试
在整个系列博客中我们会以基于 EMR on EKS 的 Spark 大数据分析业务场景为示例,利用 Karpenter + Spot + Graviton,通过控制实例启动的优先级达到成本优化的目的。
基于 EMR on EKS 的 Spark 集群通过 Karpenter、Spot、Graviton 实现成本优化系列 Blog(一):方案架构、设计原理和基础配置
在整个系列博客中我们会以基于 EMR on EKS 的 Spark 大数据分析业务场景为示例,利用 Karpenter + Spot + Graviton,通过控制实例启动的优先级达到成本优化的目的。