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即将推出 – Snowball Edge,提供更强计算能力和 GPU

以客户为本的创新总是让我充满热情。 当 AWS 的客户告诉我,他们需要找到一个从在 AWS 中存储或移出海量数据的简单方法,我给他们的建议就是:AWS Snowball。后来他们又对我说,希望在把设备和数据发回 AWS 前,能进行本地数据处理和过滤(通常在没有网络的站点),我们启动了AWS Snowball Edge,这可以让他们使用AWS Lambda功能进行本地处理。今年早些时候,我们对 EC2 计算实例增加了更多支持,使其具有六个实例大小,并且能够在每个设备上预加载多达 10 个 AMI。

这是一个巨大的进步,但是我们并未停步。

更多的计算能力和 GPU

我很高兴地告诉大家,我们正在准备为大家提供两个全新的 Snowball Edge 选项:Snowball Edge 计算优化和 Snowball Edge GPU 计算优化(原始的 Snowball Edge 现在命名为 Snowball Edge Storage Optimized)。这两个新选项包括 42 TB 的 S3 兼容存储,以及 7.68 TB 的 NVMe SSD 存储,让您可以运行所有的实例组合,最高可达 52 vCPU 和 208 GiB 内存。更高的处理能力让您在 Edge 进行更多类型的处理。

以下是其实例的规格:

实例名称 vCPU 数量 内存
sbe-c.small / sbe-g.small
1 2 GiB
sbe-c.medium / sbe-g.medium
1 4 GiB
sbe-c.large / sbe-g.large
2 8 GiB
sbe-c.xlarge / sbe-g.xlarge
4 16 GiB
sbe-c.2xlarge / sbe-g.2xlarge
8 32 GiB
sbe-c.4xlarge / sbe-g.4xlarge
16 64 GiB
sbe-c.8xlarge / sbe-g.8xlarge
32 128 GiB
sbe-c.12xlarge / sbe-g.12xlarge
48 192 GiB

Snowball Edge GPU 计算优化包括一个内置 GPU,你可用它进行实时全动作视频分析和处理、机器学习干预以及其他高度平行的计算密集型工作。您可以启动一个 sbe-g 实例来访问你的 GPU。

也可以像以前一样,使用控制台选择需要的选项:

计算优化设备的尺寸只略大于存储优化设备。新产品即将在亚马逊上线:

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即将与大家分享更多信息,敬请期待。

 

 

本篇作者

Jeff Barr

AWS 首席布道师; 2004年开始发布博客,此后便笔耕不辍。