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
           
内存优化型 – 最新一代
         
ml.r5.large 2 - 16 - 最高 10Gbps
ml.r5.xlarge 4 - 32 - 最高 10Gbps
ml.r5.2xlarge 8 - 64
- 最高 10Gbps
ml.r5.4xlarge 16 - 128 - 最高 10Gbps
ml.r5.12xlarge 48 - 384 - 10Gbps
ml.r5.24xlarge 96 - 768 - 25Gbps
           
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.p3dn.24xlarge 96 8xV100 768 256 100 GB
ml.p2.xlarge 4 1xK80 61 12
ml.p2.8xlarge 32 8xK80 488
96 10Gb
ml.p2.16xlarge 64 16xK80 732 192 25Gb
ml.g4dn.xlarge 4 1xT4 16 16 最高 25Gbps
ml.g4dn.2xlarge 8 1xT4 32 16 最高 25Gbps
ml.g4dn.4xlarge 16 1xT4 64 16 最高 25Gbps
ml.g4dn.8xlarge 32 1xT4 128 16 50Gbps
ml.g4dn.12xlarge 48 4xT4 192 64 50Gbps
ml.g4dn.16xlarge 64 1xT4 256 16 50Gbps
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
eia2.medium 1 8 2GB
eia2.large 2 16 4GB
eia2.xlarge 4 32 8GB
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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