Veröffentlicht am: Apr 17, 2020
Amazon SageMaker-Kunden können nun ml.g4dn- und ml.c5n-Instances zur Schulung von Machine Learning-Modellen auswählen. Amazon SageMaker ist eine modulare, vollständig verwaltete Plattform, die es Entwicklern und Datenwissenschaftlern ermöglicht, schnell und einfach Machine Learning-Modelle jeder Größenordnung zu erstellen, zu schulen und bereitzustellen.
Amazon ml.g4dn-Instances bieten die kostengünstigsten und vielseitigsten GPU-Instances, die entwickelt wurden, um rechenintensive Workloads der Machine Learning-Schulung und Modellauswertung zu beschleunigen. ml.g4dn-Instances sind mit NVIDIA T4 Tensor Core GPUs, AWS-spezifischen Intel® Xeon® Scalable (Cascade Lake)-Prozessoren der zweiten Generation und dem AWS Nitro-System ausgestattet. Der lokale NVMe-basierte SSD-Speicher von Nitro bietet direkten Zugriff auf schnellen, lokalen bis zu 900 GB NVMe-Speicher. ml.g4dn-Instances liefern bis zu 65 TFLOPs der FP16-Leistung zu einem niedrigeren Preis. Sie können kostengünstig sein, wenn sie für kleine Machine Learning-Schulungsaufgaben verwendet werden, die auf die Schulungszeit weniger empfindlich reagieren.
Amazon ml.c5n-Instances eignen sich für die Ausführung fortgeschrittener rechenintensiver Workloads wie z. B. Batch-Datenverarbeitung und verteilter Deep Learning-Inferenz. ml.c5n-Instances sind netzwerkoptimierte Varianten von ml.c5-Instances und mit Intel® Xeon® Scalable-Prozessoren (Skylake) und der vierten Generation von benutzerdefinierten Nitro-Karten- und Elastic Network Adapter (ENA)-Geräten ausgerüstet sind, um bis zu 100 Gbit/s Netzwerkbandbreite pro Instance bereitzustellen. Sie bieten eine deutlich höhere Netzwerkleistung über alle Instance-Größen hinweg, die von 25 GBit/s Spitzenbandbreite bei kleineren Instance-Größen bis hin zu 100 GBit/s Netzwerkbandbreite bei der größten Instance-Größe reicht. Darüber hinaus verfügen ml.c5n-Instanzen auch über eine um 33% höhere Speicherkapazität im Vergleich zu ml.c5-Instances und somit sind am besten für Anwendungen geeignet, die von einem verbesserten Netzwerkdurchsatz und einer verbesserten Paketrate profitieren können.
Als erste Schritte besuchen Sie zunächst die Amazon SageMaker-Produktseite.