게시된 날짜: Jan 11, 2023
오늘부터 AWS Graviton2 프로세서로 구동되고 NVIDIA T4G Tensor Core GPU를 탑재한 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) G5g 인스턴스를 유럽(프랑크푸르트) 리전에서 사용할 수 있습니다. G5g 인스턴스는 광범위한 그래픽 집약적인 사용 사례 및 기계 학습 사용 사례에 사용할 수 있습니다. Amazon EC2 for Android 게임 스트리밍 사용 사례에서 최고의 가격 대비 성능을 제공합니다. 개발자는 G5g 인스턴스를 사용하여 Android 게임을 기본적으로 실행하고 렌더링된 그래픽을 인코딩하며 네트워크를 통해 최종 사용자 디바이스로 게임을 스트리밍할 수 있습니다. 그리고 개발 작업을 간소화하고 G4dn 인스턴스보다 스트림당 시간당 비용을 최대 30% 낮출 수 있습니다. G5g 인스턴스는 또한 비용 효율적인 추론을 찾고 CPU 성능에 민감한 기계 학습 모델을 보유하고 있으며 NVIDIA의 AI 라이브러리를 활용하는 기계 학습 개발자에게 이상적입니다. GPU 가속화 기능을 갖춘 ARM 기반 컴퓨팅을 사용하는 임베디드 개발자는 G5g 인스턴스를 활용하여 클라우드에서 CI/CD 및 시뮬레이션 워크로드를 확장할 수도 있습니다.
G5g 인스턴스는 Red Hat Enterprise Linux, SUSE 및 Ubuntu를 비롯해 널리 사용되는 Linux 운영 체제에서 지원됩니다. AWS 및 독립 소프트웨어 개발 판매 회사에서 제공하는 보안, 모니터링, 관리, 컨테이너 및 CI/CD를 위한 많은 인기 애플리케이션 및 서비스도 AWS Graviton2 기반 인스턴스를 지원합니다.
G5g 인스턴스는 이제 유럽(프랑크푸르트), AWS 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 아시아 태평양(도쿄, 서울, 싱가포르) 리전을 포함하여 전 세계적으로 6개 리전에서 사용할 수 있으며, 온디맨드, 예약형 인스턴스, 스팟 인스턴스 또는 절감형 플랜의 일부로 구매할 수 있습니다. 최대 64개의 vCPU, 2개의 NVIDIA T4G Tensor Core GPU, 32GB 메모리, 25Gbps의 네트워크 대역폭, 19Gbps의 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 대역폭을 제공하는 6가지 크기로 제공됩니다.
기계 학습 개발자는 NVIDIA 드라이버와 Tensorflow 및 PyTorch와 같은 인기 기계 학습 프레임워크가 사전 설치된 AWS Deep Learning Linux AMI를 사용하여 G5g 인스턴스를 빠르게 시작할 수 있습니다. 그래픽 고객은 NVIDIA의 공개 드라이버 다운로드 페이지에서 NVIDIA 드라이버를 다운로드하거나 NVIDIA 드라이버 설치 설명서 페이지를 방문하면 됩니다. 자세한 내용은 Amazon EC2 G5g 페이지를 참조하세요.