Amazon SageMaker bietet eine große Auswahl an Instance-Typen, die für Anwendungsfälle im Bereich Machine Learning (ML) optimiert sind. Instance-Typen unterstützen verschiedene Kombinationen von CPU, GPU, Arbeitsspeicher und Netzwerkkapazität. Dadurch können Sie den geeigneten Ressourcenmix für die Generierung, Bereitstellung und Training Ihrer ML-Modelle flexibel gestalten. Jeden Instance-Typ gibt es in einer oder mehreren Größen, sodass Sie Ihre Ressourcen an die entsprechenden Zielvorgaben anpassen können. 

Instance-Typ

vCPU GPU Arbeitsspeicher (GiB) GPU-Speicher (GiB)

Netzwerkleistung

Standard – Aktuelle Generation

         

ml.t2.medium

2 - 4 -   Gering bis mittel
ml.t2.large 2   8   Gering bis mittel
ml.t2.xlarge 4   16   Mittel
ml.t2.2xlarge 8   32   Mittel
ml.t3.medium 2   4   Gering bis mittel
ml.t3.large 2   8
  Gering bis mittel
ml.t3.xlarge 4   16   Gering bis mittel
ml.t3.2xlarge 8   32   Gering bis mittel
ml.m5.large 2   8   Hoch
ml.m5.xlarge 4   16   Hoch
ml.m5.2xlarge 8   32   Hoch
ml.m5.4xlarge 16   64
  Hoch
ml.m5.12xlarge 48   192   10 Gigabit
ml.m5.24xlarge 96   384   25 Gigabit

ml.m4.xlarge

4 - 16 -   Hoch
ml.m4.4xlarge 16 - 64 -   Hoch
ml.m4.10xlarge 40 - 160 -     10 Gigabit
ml.m4.16xlarge 64   256   25 Gigabit
           
Für Datenverarbeitung optimiert – Aktuelle Generation          
ml.c5.large 2   4   Bis zu 10 GBit/s
ml.c5.xlarge 4 - 8 - Bis zu 10 GBit/s
ml.c5.2xlarge 8 - 16 - Bis zu 10 GBit/s
ml.c5.4xlarge 16 - 32 - Bis zu 10 GBit/s
ml.c5.9xlarge 36 - 72 - 10 Gigabit
ml.c5.18xlarge 72 - 144 - 25 Gigabit
ml.c5d.xlarge 4   8   Bis zu 10 GBit/s
ml.c5d.2xlarge 8   16   Bis zu 10 GBit/s
ml.c5d.4xlarge 16   32   Bis zu 10 GBit/s
ml.c5d.9xlarge 36   72   10 GBit/s
ml.c5d.18xlarge 72   144   25 GBit/s
ml.c4.large 2   3,75   Mittel
ml.c4.xlarge 4 - 7,5 - Hoch
ml.c4.2xlarge 8 - 15 - Hoch
ml.c4.4xlarge 16   30   Hoch
ml.c4.8xlarge 36 - 60 - 10 Gigabit
    -   -  
Accelerated Computing – aktuelle Generation          
ml.p3.2xlarge 8 1xV100 61 16 Bis zu 10 GBit/s
ml.p3.8xlarge 32 4xV100 244 64 10 Gigabit
ml.p3.16xlarge 64 8xV100 488 128 25 Gigabit
ml.p2.xlarge 4 1xK80 61 12 Hoch
ml.p2.8xlarge 32 8xK80 488
96 10 Gigabit
ml.p2.16xlarge 64 16xK80 732 192 25 Gigabit
Inference Acceleration
ER Accelerator Durchsatz in FP-32 TFLOPS*
Durchsatz in FP-16 TFLOPS** Arbeitsspeicher
eia1.medium 1 8 1 GB
eia1.large 2 16 2 GB
eia1.xlarge 4
32 4 GB

* FP-32 TFLOPS = Billionen 32-bit Rechenoperationen pro Sekunde

** FP-16 TFLOPS = Billionen 16-bit Rechenoperationen pro Sekunde

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