I clienti AWS possono ora accelerare in modo semplice i propri lavori in batch, tra cui High Performance Computing (HPC) e machine learning, con AWS Batch, semplicemente specificando il numero di istanze GPU di cui il lavoro ha bisogno. A partire da oggi, è possibile utilizzare AWS Batch per specificare il numero e il tipo di acceleratori che i tuoi lavori richiedono come variabili di input della definizione di lavoro, insieme alle opzioni correnti di vCPU e alla memoria. AWS Batch ridimensiona le istanze adatte ai tuoi lavori in base al numero richiesto di GPU e isola gli acceleratori in base alle esigenze di ciascun lavoro, affinché solo i container corretti possano accedervi.

Gli acceleratori di calcolo basati su hardware come le Graphics Processing Units (GPU) permettono agli utenti di aumentare il throughput delle applicazioni e diminuire la latenza con hardware specifici. Fino a ora, gli utenti di AWS Batch che volevano sfruttare gli acceleratori dovevano realizzare AMI personalizzate, installare i driver appropriati e utilizzare AWS Batch per ridimensionare le istanze EC2 di tipo P accelerate con GPU a seconda delle caratteristiche delle proprie CPU e di memoria. Ora, i clienti possono semplicemente specificare il numero e il tipo desiderato di GPU, così come possono specificare vCPU e memoria, e Batch lancerà le istanze EC2 di tipo P di cui hanno bisogno per eseguire i loro lavori. Inoltre, Batch isola la GPU nel container, così che ciascuno di questi ottenga la quantità appropriata di risorse di cui ha bisogno.

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