Amazon SageMaker には、機械学習のユースケースに合わせて最適化されたさまざまなインスタンスタイプが用意されています。インスタンスタイプは CPU、GPU、メモリ、ネットワークキャパシティーのさまざまな組み合わせによって構成されているため、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイのためのリソースを適切に組み合わせることができます。各インスタンスタイプには、ひとつ、または複数のインスタンスサイズが含まれており、目的のワークロードの要件に合わせてリソースをスケーリングすることができます。 

注: 特定の AWS リージョンでの各インスタンスタイプのサポート、および ML モデルの構築、処理、トレーニング、デプロイなどの特定の SageMaker の機能のサポートの詳細については、実際の料金のページをご参照ください。すべてのインスタンスが、AWS リージョンすべておよび/または SageMaker のすべての機能でサポートされているわけではありません。

インスタンスタイプ

vCPU GPU メモリ (GiB) GPU メモリ (GiB)

ネットワークパフォーマンス

スタンダード – 現行世代

         

ml.t2.medium

2 - 4 -   低~中
ml.t2.large 2   8   低~中
ml.t2.xlarge 4   16  
ml.t2.2xlarge 8   32  
ml.t3.medium 2   4   低~中
ml.t3.large 2   8
  低~中
ml.t3.xlarge 4   16   低~中
ml.t3.2xlarge 8   32   低~中
ml.m5.large 2   8  
ml.m5.xlarge 4   16  
ml.m5.2xlarge 8   32  
ml.m5.4xlarge 16   64
 
ml.m5.12xlarge 48   192   10 ギガビット
ml.m5.24xlarge 96   384   25 ギガビット

ml.m4.xlarge

4 - 16 -  
ml.m4.4xlarge 16 - 64 -
ml.m4.10xlarge 40 - 160
10 ギガビット
ml.m4.16xlarge 64   256   25 ギガビット
ml.m5d.large 2 - 8   最大 10 Gbps
ml.m5d.xlarge 4 - 16 - 最大 10 Gbps
ml.m5d.2xlarge 8 - 32 - 最大 10 Gbps
ml.m5d.4xlarge 16 - 64 - 最大 10 Gbps
ml.m5d.8xlarge
32 -
128 - 10 Gbps
ml.m5d.12xlarge 48 - 192 - 10 Gbps
ml.m5d.24xlarge 96 - 384 - 25 Gbps
           
メモリの最適化 – 現行世代
         
ml.r5.large 2 - 16 - 最大 10 Gbps
ml.r5.xlarge 4 - 32 - 最大 10 Gbps
ml.r5.2xlarge 8 - 64
- 最大 10 Gbps
ml.r5.4xlarge 16 - 128 - 最大 10 Gbps
ml.r5.12xlarge 48 - 384 - 10 Gbps
ml.r5.24xlarge 96 - 768 - 25 Gbps
ml.r5d.large 2 -   16   最大 10 Gbps
ml.r5d.xlarge 4 - 32 - 最大 10 Gbps
ml.r5d.2xlarge 8 - 64 - 最大 10 Gbps
ml.r5d.4xlarge 16 - 128 - 最大 10 Gbps
ml.r5d.8xlarge 32 - 256 -
10 ギガビット
ml.r5d.12xlarge 48 - 384 - 10 ギガビット
ml.r5d.16xlarge 64 - 512 - 20 ギガビット
ml.r5d.24xlarge 96 - 768 -
25 ギガビット
           
コンピューティング最適化 – 現行世代          
ml.c5.large 2   4   最大 10 Gbps
ml.c5.xlarge 4 - 8 - 最大 10 Gbps
ml.c5.2xlarge 8 - 16 - 最大 10 Gbps
ml.c5.4xlarge 16 - 32 - 最大 10 Gbps
ml.c5.9xlarge 36 - 72 - 10 ギガビット
ml.c5.18xlarge 72 - 144 - 25 ギガビット
ml.c5d.xlarge 4   8   最大 10 Gbps
ml.c5d.2xlarge 8   16   最大 10 Gbps
ml.c5d.4xlarge 16   32   最大 10 Gbps
ml.c5d.9xlarge 36   72   10 Gbps
ml.c5d.18xlarge 72   144   25 Gbps
ml.c4.large 2   3.75  
ml.c4.xlarge 4 - 7.5 -
ml.c4.2xlarge 8 - 15 -
ml.c4.4xlarge 16   30  
ml.c4.8xlarge 36 - 60 - 10 ギガビット
    -   -  
加速コンピューティング – 現行世代          
ml.p3.2xlarge 8 1xV100 61 16 最大 10 Gbps
ml.p3.8xlarge 32 4xV100 244 64 10 ギガビット
ml.p3.16xlarge 64 8xV100 488 128 25 ギガビット
ml.p3dn.24xlarge 96 8xV100 768 256 100 ギガビット
ml.p2.xlarge 4 1xK80 61 12
ml.p2.8xlarge 32 8xK80 488
96 10 ギガビット
ml.p2.16xlarge 64 16xK80 732 192 25 ギガビット
ml.g4dn.xlarge 4 1xT4 16 16 最大 25 Gbps
ml.g4dn.2xlarge 8 1xT4 32 16 最大 25 Gbps
ml.g4dn.4xlarge 16 1xT4 64 16 最大 25 Gbps
ml.g4dn.8xlarge 32 1xT4 128 16 50 Gbps
ml.g4dn.12xlarge 48 4xT4 192 64 50 Gbps
ml.g4dn.16xlarge 64 1xT4 256 16 50 Gbps
推論の高速化
アクセラレーター FP-32 TFLOPS* のスループット
FP-16 TFLOPS** のスループット メモリ
eia2.medium 1 8 2 GB
eia2.large 2 16 4 GB
eia2.xlarge 4 32 8 GB
eia1.medium 1 8 1 GB
eia1.large 2 16 2 GB
eia1.xlarge 4
32 4 GB

*FP-32 TFLOPS = 1 秒あたり 32 兆ビット浮動小数点演算

**FP-16 TFLOPS = 1 秒あたり 16 兆ビット浮動小数点演算

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