Amazon EC2 Capacity Blocks prend désormais en charge les heures de démarrage et les extensions instantanées
Amazon Web Services annonce aujourd'hui trois nouvelles fonctionnalités pour les blocs de capacité Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) pour le ML, qui vous permettent d'accéder quasi instantanément aux instances de puces GPU et ML via des blocs de capacité, de prolonger la durée de vos blocs de capacité et de réserver des blocs de capacité pour des périodes plus longues allant jusqu'à six mois. Grâce à ces nouvelles fonctionnalités, vous disposez de davantage d'options pour configurer la capacité des puces GPU et ML afin de répondre à vos besoins en matière de charge de travail en matière de machine learning (ML).
Avec Capacity Blocks, vous pouvez réserver la capacité des GPU et des puces ML dans des clusters de 1 à 64 instances (512 GPU ou 1 024 puces Trainium), ce qui vous donne la flexibilité nécessaire pour exécuter une grande variété de charges de travail ML. À compter d'aujourd'hui, vous pouvez provisionner des blocs de capacité qui démarrent en quelques minutes, ce qui vous permet d'accéder rapidement à la capacité des puces GPU et ML. Vous pouvez également étendre votre bloc de capacité lorsque votre tâche de machine learning prend plus de temps que prévu, afin de garantir un accès ininterrompu à la capacité. Enfin, pour les projets nécessitant une capacité de puce GPU ou ML pendant de longues durées, vous pouvez désormais provisionner des blocs de capacité pour une durée maximale de six mois, ce qui vous permet d'obtenir de la capacité pendant la durée dont vous avez besoin.
Les blocs de capacité EC2 sont disponibles pour les instances P5e, P5, P4d et Trn1 dans les régions USA Est (Virginie du Nord et Ohio), USA Ouest (Oregon) et Asie-Pacifique (Tokyo et Melbourne). Consultez le Guide de l'utilisateur pour obtenir une ventilation détaillée de la disponibilité des instances par région.
Pour en savoir plus, consultez le Guide de l'utilisateur des blocs de capacité d'Amazon EC2 pour ML.