Inserito il: Apr 17, 2020
I clienti Amazon SageMaker ora possono selezionare istanze ml.g4dn e ml.c5n per l’addestramento di modelli di machine learning. Amazon SageMaker è un servizio modulare, completamente gestito che consente a sviluppatori e data scientist di creare, addestrare e distribuire in modo rapido e semplice modelli di machine learning a qualsiasi livello.
Le istanze Amazon ml.g4dn sono le istanze GPU più versatili ed economicamente vantaggiose progettate per accelerare sia l’addestramento di modelli di machine learning che richiedono notevoli risorse di calcolo sia i carichi di lavoro dei modelli. Le istanze ml.g4dn sono dotate di GPU NVIDIA T4 Tensor Core, processori Intel® Xeon® Scalable (Cascade Lake) di seconda generazione personalizzati da AWS e del sistema AWS Nitro. Lo storage SSD basato su NVME locale di Nitro offre accesso diretto fino a 900 GB di storage NVMe locale e veloce. Le istanze ml.g4dn assicurano fino a 65 TFLOP di prestazioni FP16 a un costo inferiore e possono essere economicamente vantaggiose quando utilizzate per operazioni di addestramento di modelli di machine learning su ridotta scala che sono meno sensibili al tempo di addestramento.
Le istanze Amazon ml.c5n sono ideali per l’esecuzione di carichi di lavoro avanzati che richiedono notevoli risorse di calcolo, come l’elaborazione di dati batch e l’inferenza deep learning distribuita. Le istanze ml.c5n sono varianti ottimizzate per la rete di istanze ml.c5, che utilizzano processori scalabili Intel® Xeon® (Skylake) e la quarta generazione della scheda Nitro personalizzata e del dispositivo Elastic Network Adapter (ENA) per offrire sino a 100 Gb/s di larghezza di banda di rete per istanza. Offrono prestazioni di rete notevolmente migliori indipendentemente dalle loro dimensioni: a partire da una larghezza di banda di picco pari a 25 Gb/s per le istanze di dimensioni minori, fino a 100 Gb/s per le istanze più grandi. Inoltre, le istanze ml.c5n offrono una capacità di memoria superiore del 33% rispetto alle istanze ml.c5 e quindi sono ideali per le applicazioni che possono sfruttare i vantaggi di prestazioni superiori riguardo al throughput di rete e alla velocità dei pacchetti.
Per iniziare, visita la pagina del prodotto Amazon SageMaker.