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Amazon EC2 G5 인스턴스를 선택해야 하는 이유
Amazon EC2 G5 인스턴스는 NVIDIA GPU 기반 인스턴스 중에서 최신 세대로, 다양한 그래픽 집약적 사용 사례와 기계 학습 사용 사례에서 사용할 수 있습니다. Amazon EC2 G4dn 인스턴스와 비교할 때 그래픽 집약적 애플리케이션 및 기계 학습 추론에서 최대 3배 더 높은 성능을 제공하고, 기계 학습 훈련에서 최대 3.3배 더 높은 성능을 제공합니다.
원격 워크스테이션, 비디오 렌더링 및 게임과 같은 그래픽 집약적인 애플리케이션에 G5 인스턴스를 사용하여 고화질 그래픽을 실시간으로 생성할 수 있습니다. G5 인스턴스를 기계 학습에 사용하면 비용 효율적인 고성능 인프라에서 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 추천 엔진 사용 사례를 위한 더 크고 더 복잡한 모델을 훈련하고 배포할 수 있습니다.
G5 인스턴스는 최대 8개의 NVIDIA와 2세대 AMD EPYC 프로세서를 갖추고 있습니다. 또한 최대 192개의 vCPU, 최대 100Gbps의 네트워크 대역폭 및 최대 7.6TB의 로컬 NVMe SSD 스토리지를 지원합니다.
장점
G5 인스턴스는 G4dn 인스턴스 대비 최대 3배 더 높은 그래픽 성능과 최대 40% 더 우수한 가격 대비 성능을 제공합니다. 다른 모든 GPU 기반 EC2 인스턴스보다 많은 광선 추적 코어가 포함되어 있고 GPU당 24GB의 메모리를 제공하며 NVIDIA RTX 기술을 지원합니다. 따라서 사실적인 장면을 더 빠르게 렌더링하고 강력한 가상 워크스테이션을 실행하며 그래픽 집약적 애플리케이션을 높은 충실도로 지원하기에 적합합니다.
G5 인스턴스는 기계 학습 추론에서 G4dn 인스턴스 대비 최대 3배 더 높은 성능과 최대 40% 더 우수한 가격 대비 성능을 제공합니다. TensorRT, CUDA 및 cuDNN과 같은 NVIDIA 라이브러리를 사용하여 기계 학습 애플리케이션을 실행하고자 하는 고객에게 있어서 고도로 높은 성능을 비용 효율적으로 제공하는 솔루션입니다.
G5 인스턴스는 Amazon EC2 P3 인스턴스보다 최대 15% 저렴한 훈련 비용을 제공합니다. 또한 기계 학습 훈련에서 G4dn 인스턴스 대비 최대 3.3배 더 높은 성능을 제공합니다. 따라서 중간 정도로 복잡한 단일 노드 기계 학습 모델의 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 추천 엔진 사용 사례에서 비용 효율적으로 사용할 수 있는 솔루션입니다.
G5 인스턴스는 전용 하드웨어와 경량 하이퍼바이저가 결합된 AWS Nitro System을 기반으로 하므로, 호스트 하드웨어의 거의 모든 컴퓨팅 및 메모리 리소스가 인스턴스에 제공되어 전반적인 성능 및 보안이 향상됩니다. G5 인스턴스에서 Nitro 시스템은 패스스루 모드로 GPU를 프로비저닝하여 베어 메탈과 비교할 만한 성능을 제공합니다.
기능
G5 인스턴스는 그래픽 집약적 애플리케이션 및 기계 학습 애플리케이션을 위한 고성능을 제공하는 NVIDIA A10G Tensor Core GPU를 탑재한 클라우드 최초의 인스턴스입니다. 각 인스턴스에는 80개의 광선 추적 코어와 GPU당 24GB의 메모리를 제공하는 A10G Tensor Core GPU 8개가 장착됩니다. 또한 3세대 NVIDIA Tensor Core 320개를 통해 최대 250 TOPS를 제공하여 기계 학습 워크로드를 위한 고성능을 제공합니다.
G5 인스턴스는 NVIDIA RTX Enterprise 및 게임 드라이버를 추가 비용 없이 제공합니다. NVIDIA RTX Enterprise 드라이버를 사용하면 그래픽 집약적인 다양한 워크로드를 위한 고급 가상 워크스테이션을 제공할 수 있습니다. NVIDIA 게임 드라이버는 게임 개발을 위한 독보적인 수준의 그래픽 및 컴퓨팅 지원을 제공합니다. 또한 G5 인스턴스는 CUDA, cuDNN, NVENC, TensorRT, cuBLAS, OpenCL, DirectX 11/12, Vulkan 1.1 및 OpenGL 4.5 라이브러리를 지원합니다.
G5 인스턴스는 최대 100Gbps의 네트워킹 처리량을 바탕으로 기계 학습 추론 및 그래픽 집약적 애플리케이션의 짧은 대기 시간 요구 사항을 지원합니다. GPU당 24GB의 메모리와 함께 최대 7.6TB의 로컬 NVMe SSD 스토리지 지원을 통해 대규모 모델 및 데이터 집합에 사용할 로컬 스토리지를 제공함으로써 기계 학습 훈련 및 추론의 성능을 높여줍니다. 또한 G5 인스턴스는 대규모 비디오 파일을 로컬에 저장하여 그래픽 성능과 더 크고 복잡한 비디오 파일의 렌더링 기능을 개선합니다.
G5 인스턴스는 기존 가상화 기능의 대부분을 전용 하드웨어 및 소프트웨어로 오프로드하여 고성능, 고가용성, 우수한 보안을 제공하는 동시에 가상화 오버헤드를 줄이는 풍부한 구성 요소의 모음인 AWS Nitro System을 기반으로 구축되었습니다.
제품 세부 정보
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Instance Size
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GPU
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GPU Memory (GiB)
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vCPUs
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Memory (GiB)
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Storage (GB)
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Network Bandwidth (Gbps)
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EBS Bandwidth (Gbps)
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단일 GPU VM
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다중 GPU VM
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아테나스코프
Athenascope는 컴퓨터 비전 및 인공 지능의 첨단 발전을 바탕으로 게임플레이를 분석하고 가장 매력적인 게임플레이 순간을 자동으로 표면화하여 게이머와 콘텐츠 제작자를 위한 하이라이트 동영상을 만듭니다.
원활한 동영상 경험을 제공하려면 CV 모델을 사용하여 대기 시간이 짧은 동영상 분석을 지원해야 하는데, 이것이 우리 회사의 기본적인 목표입니다. Amazon EC2 G5 인스턴스는 G4dn 인스턴스를 사용한 이전 배포에 비해 30% 개선된 가격 대비 성능을 제공합니다.
Chris Kirmse, Athenascope CEO 겸 창립자
Netflix
Netflix는 190개 이상의 국가에서 2억 1,400만이 넘는 회원에게 다양한 장르와 언어의 TV 시리즈, 다큐멘터리 및 인기 영화를 제공하는 세계 최고의 스트리밍 엔터테인먼트 서비스 중 하나입니다.
새로운 Amazon EC2 G5 인스턴스를 사용하면 EC2 G4dn 인스턴스를 사용하는 워크스테이션보다 최대 3배 더 높은 성능을 제공하는 고사양 그래픽 워크스테이션을 프로비저닝할 수 있습니다. G5 인스턴스에서는 콘텐츠 제작자가 더 복잡하고 사실적인 콘텐츠를 자유롭게 제작할 수 있습니다.
Ben Tucker, Netflix Animation Production Systems Engineering Technical Lead
Varjo
고사양 VR/XR 애플리케이션에 있어서 Amazon EC2 G5 인스턴스는 판도를 뒤바꿀 혁신 기술입니다. 전문 애플리케이션을 Varjo의 시그니처인 사람의 눈과 같은 해상도로, 이전에 사용된 G4dn 인스턴스 대비 3배 더 빠른 프레임 속도로 실행하여 서버에서 스트리밍할 때는 절대 경험하지 못한 수준의 화질을 제공할 수 있습니다.
Urho Konttori, Varjo Founder and Chief Technology Officer
G5 인스턴스 시작하기
DLAMI는 ML 실무자 및 연구원에게 규모와 관계없이 클라우드에서 DL을 가속화할 수 있는 인프라 및 도구를 제공합니다. Deep Learning Containers는 DL 프레임워크가 사전에 설치된 Docker 이미지로, 처음부터 환경을 구축하고 최적화하는 복잡한 프로세스를 건너뜀으로써 사용자 지정 기계 학습 환경 배포를 간소화할 수 있도록 지원합니다.
컨테이너 오케스트레이션 서비스를 통해 자체 컨테이너식 워크로드를 관리하고자 하는 경우 Amazon EKS 또는 Amazon ECS를 통해 G5 인스턴스를 배포할 수 있습니다.
ML 모델을 구축, 훈련, 배포하기 위한 완전관리형 서비스인 Amazon SageMaker를 사용하여 G5 인스턴스에 ML 모델을 배포할 수 있습니다.