Amazon SageMaker 提供多种经过优化、适用于不同机器学习 (ML) 使用案例的实例类型以供选择。实例类型包括 CPU、GPU、内存和网络容量的不同组合,可让您灵活地选择用于构建、训练和部署 ML 模型的适当的资源组合。每种实例类型都包括一种或多种实例大小,从而使您能够扩展资源以满足目标工作负载的要求。 

实例类型

vCPU GPU 内存 (GiB) GPU 内存 (GiB)

网络性能

标准​ – 最新一代​

         

ml.t2.medium

2 - 4 -   低到中等
ml.t2.large 2   8   低到中等
ml.t2.xlarge 4   16   中等
ml.t2.2xlarge 8   32   中等
ml.t3.medium 2   4   低到中等
ml.t3.large 2   8
  低到中等
ml.t3.xlarge 4   16   低到中等
ml.t3.2xlarge 8   32   低到中等
ml.m5.large 2   8  
ml.m5.xlarge 4   16  
ml.m5.2xlarge 8   32  
ml.m5.4xlarge 16   64
 
ml.m5.12xlarge 48   192   10Gb
ml.m5.24xlarge 96   384   25Gb

ml.m4.xlarge

4 - 16 -  
ml.m4.4xlarge 16 - 64 -  
ml.m4.10xlarge 40 - 160 -     10Gb
ml.m4.16xlarge 64   256   25Gb
           
计算优化 – 最新一代          
ml.c5.large 2   4   最高 10Gbps
ml.c5.xlarge 4 - 8 - 最高 10Gbps
ml.c5.2xlarge 8 - 16 - 最高 10Gbps
ml.c5.4xlarge 16 - 32 - 最高 10Gbps
ml.c5.9xlarge 36 - 72 - 10Gb
ml.c5.18xlarge 72 - 144 - 25Gb
ml.c5d.xlarge 4   8   最高 10Gbps
ml.c5d.2xlarge 8   16   最高 10Gbps
ml.c5d.4xlarge 16   32   最高 10Gbps
ml.c5d.9xlarge 36   72   10Gbps
ml.c5d.18xlarge 72   144   25Gbps
ml.c4.large 2   3.75   中等
ml.c4.xlarge 4 - 7.5 -
ml.c4.2xlarge 8 - 15 -
ml.c4.4xlarge 16   30  
ml.c4.8xlarge 36 - 60 - 10Gb
    -   -  
加速的计算 – 最新一代          
ml.p3.2xlarge 8 1xV100 61 16 最高 10Gbps
ml.p3.8xlarge 32 4xV100 244 64 10Gb
ml.p3.16xlarge 64 8xV100 488 128 25Gb
ml.p2.xlarge 4 1xK80 61 12
ml.p2.8xlarge 32 8xK80 488
96 10Gb
ml.p2.16xlarge 64 16xK80 732 192 25Gb
推理加速
加速器 FP-32 TFLOPS 中的吞吐量*
FP-16 TFLOPS 中的吞吐量** 内存
eia1.medium 1 8 1 GB
eia1.large 2 16 2 GB
eia1.xlarge 4
32 4 GB

* FP-32 TFLOPS = 万亿 32 位浮点运算次数/秒

** FP-16 TFLOPS = 万亿 16 位浮点运算次数/秒

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