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ルすることができます。 

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.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
           
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.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.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
推論を高速化
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
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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