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Amazon EC2 G5g 인스턴스 출시 — AWS Graviton2 프로세서 및 NVIDIA T4G Tensor 코어 GPU 기반

AWS Graviton2 프로세서는 Amazon EC2에서 최고의 가격 대비 성능을 발휘할 수 있도록 AWS에서 맞춤 설계한 프로세서입니다. 수천 명의 고객이 Graviton2 기반 인스턴스를 통해 다양한 워크로드에 대해 상당한 가격 대비 성능 이점을 실현하고 있습니다.

오늘, Graviton2의 가격 대비 성능 이점을 그래픽 애플리케이션 및 기계 학습 추론을 비롯한 GPU 기반 워크로드로 확장하는 Amazon EC2 G5g 인스턴스의 정식 출시를 발표합니다. Graviton2 프로세서 외에도 G5g 인스턴스는 NVIDIA T4G Tensor 코어 GPU를 지원하여 최대 25Gbps의 네트워킹 대역폭과 19Gbps의 EBS 대역폭으로 안드로이드 게임 스트리밍을 위한 최고의 가격 대비 성능을 제공합니다.

이러한 인스턴스는 x86 기반 GPU 인스턴스보다 Android 게임 스트리밍에 대해 시간당 스트리밍별 최대 30% 더 저렴한 비용을 제공합니다. G5g 인스턴스는 비용 효율적인 추론을 원하고 CPU 성능에 민감한 기계 학습 모델을 보유하며 NVIDIA의 AI 라이브러리를 활용하는 머신 러닝 개발자에게도 이상적입니다.

G5g 인스턴스는 아래와 같이 6가지 크기로 제공됩니다.

인스턴스 이름 vCPU 메모리(GB) NVIDIA T4G Tensor 코어 GPU GPU 메모리(GB) EBS 대역폭(Gbps) 네트워크 대역폭(Gbps)
g5g.xlarge 4 8 1 16 최대 3.5 최대 10
g5g.2xlarge 8 16 1 16 최대 3.5 최대 10
g5g.4xlarge 16 32 1 16 최대 3.5 최대 10
g5g.8xlarge 32 64 1 16 9 12
g5g.16xlarge 64 128 2 32 19 25
g5g.metal 64 128 2 32 19 25

이러한 인스턴스는 많은 흥미로운 유형의 워크로드에 매우 적합합니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

  • Android 게임 스트리밍 – G5g 인스턴스를 사용하면 Android 게임 개발자는 x86 기반 인스턴스에서 크로스 컴파일 또는 에뮬레이션 없이 Arm 기반 GPU 인스턴스 상에 기본적으로 구축할 수 있습니다. 렌더링된 그래픽을 인코딩하고 네트워크를 통해 모바일 장치로 게임을 스트리밍할 수 있습니다. 이를 통해 개발 노력과 시간을 간소화하고 시간당 스트리밍별 비용을 최대 30%까지 줄일 수 있습니다.
  • 기계 학습 추론 – G5g 인스턴스는 비용 효율적인 추론을 원하고 CPU 성능에 민감한 기계 학습 모델을 보유하며 NVIDIA의 AI를 활용하는 머신 러닝 개발자에게도 적합합니다. NVIDIA 소프트웨어에 대한 종속성이 없는 경우 G4dn 인스턴스보다 최대 70% 더 낮은 추론당 비용을 제공하는 Inf1 인스턴스를 사용할 수 있습니다.
  • 그래픽 렌더링 – G5g 인스턴스는 렌더링 워크로드와 NVIDIA 라이브러리에 의존하는 고객에게 가장 비용 효율적인 옵션입니다. 이러한 인스턴스는 OpenGL 및 Vulkan과 같은 업계 표준 API를 활용하는 렌더링 애플리케이션 및 사용 사례도 지원합니다.
  • 자율 주행 차량 시뮬레이션 – 여러 고객이 여러 실시간 센서를 포함하는 자율 주행 차량을 설계 및 시뮬레이션하고 있습니다. 광선 추적을 사용하여 센서 입력을 실시간으로 시뮬레이션할 수 있습니다.

인스턴스는 Linux에서 NVENC, NVDEC, nvJPEG, OpenGL, Vulkan, CUDA, CuDNN, CuBLAS, TensorRT를 비롯한 매우 다양한 그래픽 및 기계 학습 라이브러리와 호환됩니다.

정식 출시
새로운 G5g 인스턴스가 정식 출시되었으며, 오늘부터 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤) 및 아시아 태평양(서울, 싱가포르, 도쿄) 리전에서 온디맨드, 스팟, Savings Plan 및 예약 인스턴스 형태로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 EC2 요금 페이지를 참조하세요.

이제 G5g 인스턴스를 NVIDIA 드라이버 및 인기 있는 기계 학습 프레임워크가 포함된 AWS Deep Learning AMI, Amazon Elastic Container Service(Amazon ECS) 또는 컨테이너화된 기계 학습 애플리케이션용 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS) 클러스터에서 사용할 수 있습니다.

Amazon EC2의 AWS 포럼을 통해, 또는 평소 이용하는 AWS Support 연락처를 통해 피드백을 보내실 수 있습니다.

Channy