Amazon EKS のコスト配分データの分割機能が、NVIDIA GPU と AMD GPU、Trainium、Inferentia 搭載の EC2 インスタンスに対応
本日より、Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) のコスト配分データの分割機能が、アクセラレーテッドコンピューティングワークロードにも対応するようになりました。このコスト配分データの分割機能強化により、お客様は、CPU やメモリのコストに加え、EKS クラスター内で Trainium 、Inferentia 、NVIDIA GPU、AMD GPU などのアクセラレーターを使用するコンテナレベルのリソース関連コストも追跡することができます。このコストデータは、CUR 2.0 を含む AWS のコストと使用状況レポートで確認できます。
この新しい機能により、AI/機械学習のクラウドインフラストラクチャの費用をより詳細に把握できるようになります。また、コンテナ化されたアクセラレーテッドコンピューティングワークロードの CPU、メモリ、アクセラレーターのリソース予約に基づいて、アプリケーションコストを個々のビジネスユニットやチームに割り当てることができるようになりました。コスト配分データの分割機能を初めて利用する場合は、AWS Billing and Cost Management コンソールでこの機能を有効にできます。また、コスト配分データの分割機能を既に利用している場合、この機能は自動で有効になります。Containers Cost Allocation ダッシュボードを使用して Amazon QuickSight でコストを可視化し、CUR クエリライブラリを使用して Amazon Athena でコストをクエリできます。
この機能強化は、Amazon EKS のコスト配分データの分割機能が提供されているすべての AWS リージョンで利用できます。開始するには、分割コスト配分データを理解するおよび Improve cost visibility of Machine Learning workloads on Amazon EKS with AWS Split Cost Allocation Data をご覧ください。