Amazon EC2 P3 インスタンス
強力で高性能な GPU コンピューティングインスタンス
Amazon EC2 P3 インスタンスは、GPU ベースの並列コンピューティング機能を提供するための強力でスケーラブルな次世代の Amazon EC2 GPU コンピューティングインスタンスです。
P3 インスタンスは、機械学習、高性能コンピューティング、計算流体力学、金融工学、地震解析、分子モデリング、ゲノミクス、自律車両システムの開発など、高度な計算を必要とするアプリケーションに最適です。

利点
スピード
機械学習 (トレーニング、推論)、HPC のワークロード、またはその他の浮動小数点に対応するワークロードのどの場合でも、NVIDIA Tesla V100 GPU の最先端のパフォーマンスを使用することで、処理時間とスループットが大幅に向上します。
俊敏性
P3 インスタンスを使用すると、ハイパースケールのクラウドインフラストラクチャをフルに活用して、GPU リソースを数分でデプロイすることができます。従量制の使用モデルと AWS の迅速なイノベーションが相まって、エンジニアリングチームは新しいイノベーションをすばやく市場に投入しながら、トータルの運用コストを最適化することができます。
低コスト
GPU ベースのインスタンスに適用される AWS のハイパースケールクラウドコンピューティングの経済性により、P3 インスタンスは、組織による人工知能/機械学習/高性能コンピューティングのサービスのためにコンピューティングハードウェアの消費方法を根本的に改革します。オンデマンド、スポット、リザーブドインスタンスなどの EC2 料金モデルとオンプレミスの GPU コンピューティングクラスターを活用する方が効果的な場合があります。
特徴
強力なパフォーマンス
P3 インスタンスを使用すると、前世代の Amazon EC2 GPU コンピューティングインスタンスと比較して最大 14 倍の優れたパフォーマンスで、高度なアプリケーションを構築およびデプロイできます。NVIDIA Tesla V100 GPU を最大 8 個搭載した P3 インスタンスの浮動小数点パフォーマンスは、混合精度で最大 1 PFLOPS、単精度で最大 125 TFLOPS、倍精度で最大 62 TFLOPS です。また、P3 インスタンスの特徴は、カスタム Intel Xeon E5 (Broadwell) プロセッサーと 488 GB DRAM をベースにした最大 64 の vCPU です。
スケーラビリティ
複数の GPU を搭載した P3 インスタンスの場合、300 GB/秒の次世代の NVIDIA NVLink インターコネクトにより、GPU から GPU への高速で低レイテンシーの通信が可能になります。これは、最大 25 Gbps のネットワーク帯域幅をサポートする Amazon EC2 ENA ベースの拡張ネットワークと組み合わせることで、複数の GPU を必要に応じてスケールアップおよびスケールアウトすることができます。P3 インスタンスはほぼ 100% の効率でスケールアウトできるため、MXNet といった分散型の深層学習フレームワークに適しています。
製品の詳細
インスタンスサイズ | GPUs – Tesla V100 | GPU Peer to Peer | GPU メモリ (GB) | vCPU | メモリ (GB) | ネットワーク帯域幅 | EBS 帯域幅 | オンデマンド料金/時間* | 1 年間のリザーブドインスタンスの実質的時間単価* | 3 年間のリザーブドインスタンスの実質的時間単価* |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
p3.2xlarge | 1 | 該当なし | 16 | 8 | 61 | 最大 10 Gbps | 1.5 Gbps | USD3.06 |
1.99 USD |
USD1.23 |
p3.8xlarge | 4 | NVLink | 64 | 32 | 244 | 10 Gbps | 7 Gbps | USD12.24 |
USD7.96 |
USD4.93 |
p3.16xlarge | 8 | NVLink | 128 | 64 | 488 | 25 Gbps | 14 Gbps | USD24.48 |
USD15.91 |
USD9.87 |
*ここでは、米国東部 (バージニア北部) で Linux/Unix をご利用いただいた場合の価格を示しています。すべての価格詳細を確認するには、Amazon EC2 料金表を参照してください。
P3 インスタンスは、AWS の米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、EU (アイルランド)、アジア太平洋 (ソウル)、アジア太平洋 (東京)、AWS GovCloud (米国)、および中国 (北京) リージョンでご利用いただけます。P3 インスタンスは、オンデマンドインスタンス、リザーブドインスタンス、スポットインスタンス、および Dedicated Host として購入できます。
お客様事例

Airbnb のコミュニティマーケットプレイスは、191 か国 65,000 以上の都市の数百万のユニークな宿泊施設や現地での体験を提供しています。Airbnb の David Benson 氏は、次のように述べています。
「Airbnb では、機械学習を使用して検索の推奨事項を最適化し、ホストの動的価格設定のガイダンスを改善しており、どちらも予約コンバージョンの増加につながっています。これらのユースケースはこの業界に固有のものであり、ゲストやホストの設定、場所と条件のリスト、季節性、価格など、さまざまな種類のデータソースを使用する機械学習モデルが必要です。
Amazon EC2 P3 インスタンスでは、トレーニングワークロードをより迅速に実行できるため、より多くの反復処理を行い、優れた機械学習モデルを構築し、コストを削減することができます。」
Western Digital は、ユーザーがデータを作成、活用、操作、保存できるようにするストレージ技術とソリューションの業界をリードするプロバイダーです。クラウド/データセンター運用担当シニアディレクターの David Hinz 氏は、次のように述べています。
「当社のエンジニアリングおよび製品開発チームは、新しいハードディスクドライブ (HDD) とソリッドステートストレージソリューションを提供するために必要なすべての領域で、高性能コンピューティングを使用して何万ものシミュレーションを実行しています。シミュレーションには、ディスクドライブとストレージソリューションのパフォーマンスと品質を向上させるための材料科学、熱流、磁気、およびデータ転送のシミュレーションが含まれます。
初期のテストによると、新しい P3 インスタンスを使用することで、エンジニアリングチームは、現在デプロイされている GPU ソリューションよりも少なくとも 3 倍高速の GPU アクセラレーションモデリングとシミュレーションを実行できます。当社では、エンジニアリングチームに費用対効果に優れた効率の良い HPC ソリューションを提供する方法として、P3 インスタンスを本番環境で使用することに期待しています。」

Salesforce は、営業、サービス、マーケティング、コラボレーション、分析、およびカスタムアプリとモバイルアプリの構築のための、クラウドベースの CRM (顧客関係管理) ソフトウェアソリューションです。
「Salesforce の Einstein Visionでは、あらゆるスキルレベルの開発者が、営業リードの充実、サービス事例の解決の自動化、マーケティングキャンペーンの最適化のための独自のディープラーニングモデルのトレーニングを受けることで、画像認識の能力を活かすことができます。Amazon EC2 P3 インスタンスを使用すると、最新の GPU テクノロジーを利用してディープラーニングモデルのトレーニングをより迅速に受けることができるため、当社がお客様の成功のために設定した高いハードルを維持し続けるだけでなく、さらに引き上げることができます。」

Schrödinger のミッションは、科学者が治療薬や原料を設計する方法を一変させる高度な計算方法を開発することによって、人の健康と生活の質を向上させることです。Schrödinger のサイエンス担当上級副社長である Robert Abel 氏は、次のように述べています。
「私たちの業界では、発見と最適化の規模を拡大し、伝統的な実験的アプローチを補完してさらに進化させるためのパフォーマンス、正確性、予測性の高いモデルに対する差し迫った需要があります。
高性能 GPU を搭載した Amazon EC2 P3 インスタンスを使用すると、P2 インスタンスと同様に、1 日に 4 回のシミュレーションを実行できます。このパフォーマンスの向上、および新しい化合物のアイデアに応えてすばやくスケーリングできる俊敏性によって、お客様が人の命に関わる薬をより迅速に市場に投入できるようにしています。」
P3 インスタンスの使用を開始する
数分以内に使用を開始するには、Caffe2 や Mxnet などのよく使われるディープラーニングフレームワークが事前にインストールされている Amazon Deep Learning AMI を使用してください。また、GPU ドライバーや CUDA ツールキットが事前にインストールされている NVIDIA AMI を使用することもできます。
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