Veröffentlicht am: Aug 3, 2021
Wir freuen uns, heute ankündigen zu können, dass Amazon SageMaker jetzt Amazon EC2- M5d-, R5-, P3dn- und G4dn-Instances für SageMaker Notebook-Instance unterstützt. Kunden können SageMaker Notebook-Instance mit diesen Instance-Typen in den Regionen starten, in denen sie verfügbar sind.
Amazon EC2 R5 Instanzen sind die speicheroptimierten Instances. Sie eignen sich ideal für speicherintensive Anwendungen wie Hochleistungsdatenbanken, dezentrale Web-In-Memory-Caches, mittelgroße In-Memory-Datenbanken, Echtzeitanalysen von Big Data und andere Unternehmensanwendungen.
Amazon EC2 M5d-Instances liefern M5-Instances unterstützt durch NVMe-basierten SSD-Block-Level-Instance-Speicher, der physisch mit dem Host-Server verbunden ist. M5d-Instanzen eignen sich ideal für Workloads, die eine Balance zwischen Rechen- und Speicherressourcen sowie lokalen Blockspeichern mit hoher Geschwindigkeit und geringer Latenz erfordern, einschließlich Datenprotokollierung und Medienverarbeitung.
Amazon EC2 P3dn-Instances sind für verteiltes maschinelles Lernen und HPC-Anwendungen optimiert. Die schnellere Vernetzung, neue Prozessoren mit zusätzlichen vCPUs, die Verdopplung des GPU-Speichers und ein schneller lokaler Instance-Speicher ermöglichen es Entwicklern, nicht nur die Leistung auf einer einzelnen Instance zu optimieren. Sie können auch die Zeit für das Training ihrer ML-Modelle oder die Ausführung weiterer HPC-Simulationen deutlich verkürzen, indem sie ihre Aufgaben über mehrere Instances hinweg skalieren.
Amazon EC2 G4dn-Instances werden von NVIDIA T4-GPUs angetrieben. Sie sind die kostengünstigsten GPU-basierten Instances in der Cloud für maschinelles Lernen und Training in kleinem Maßstab. Sie bieten außerdem eine hohe Leistung und sind eine kostengünstige Lösung für Grafikanwendungen, die mit NVIDIA-GPUs wie CUDA, CuDNN und NVENC für NVIDIA-GPUs optimiert sind. Sie bieten bis zu 8 NVIDIA T4-GPUs, 96 vCPUs, 100-Gbit/s-Netzwerke und 1,8 TB lokalen NVMe-basierten SSD-Speicher und sind auch als Bare-Metal-Instances erhältlich.
Amazon SageMaker Notebook-Instance ist die Recheninstanz für maschinelles Lernen (ML), auf der die Jupyter Notebook-App läuft. SageMaker verwaltet die Erstellung der Instance und der zugehörigen Ressourcen. Verwenden Sie Jupyter-Notebooks in Ihrer Notebook-Instance, um Daten vorzubereiten und zu verarbeiten, Code zu schreiben, um Modelle zu trainieren, Modelle auf SageMaker-Hosting einzusetzen und Ihre Modelle zu testen oder zu validieren. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur Amazon SageMaker Notebook-Instance.