AWS 고객은 이제 각 작업에 필요한 GPU 수를 지정하기만 하여 AWS Batch를 통해 고성능 컴퓨팅(HPC), 기계 학습 및 기타 배치 작업의 처리 속도를 간단히 높일 수 있습니다. 오늘부터 AWS Batch를 사용하여 작업에 필요한 액셀러레이터의 수와 유형을 현재 vCPU 및 메모리 옵션과 함께 작업 정의 입력 변수로 지정할 수 있습니다. AWS Batch는 필요한 GPU 수를 토대로 작업에 적합하게 인스턴스의 크기를 확장하고, 적절한 컨테이너만 액셀러레이터에 액세스할 수 있도록 각 작업의 요구에 따라 액셀러레이터를 격리합니다.

그래픽 처리 장치(GPU) 같은 하드웨어 기반 컴퓨팅 액셀러레이터를 사용하면 특별히 구축된 하드웨어를 통해 애플리케이션 처리량을 늘리고 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 지금까지 액셀러레이터를 활용하려는 AWS Batch 사용자는 사용자 지정 AMI를 빌드하고 적절한 드라이버를 설치해야 했으며, vCPU 및 메모리 특성에 따라 AWS Batch 스케일 GPU 가속화 EC2 P 유형 인스턴스가 있어야 했습니다. 이제는 고객이 vCPU와 메모리를 지정하는 방식과 마찬가지로, 원하는 GPU 수와 유형을 지정하기만 하면 AWS Batch에서 작업을 실행하는 데 필요한 EC2 P 유형 인스턴스를 시작합니다. 또한 AWS Batch는 컨테이너에 대한 GPU를 격리하므로 각각의 컨테이너는 필요한 양의 리소스만 적절히 받게 됩니다.

여기서 AWS Batch의 GPU 지원에 대해 자세히 알아보십시오.