Amazon SageMaker 提供各式各樣的優化執行個體類型,以滿足不同的機器學習 (ML) 使用案例。執行個體類型由不同的 CPU、GPU、記憶體和聯網容量組合而成,讓您彈性選擇適當的資源組合來建立、訓練以及部署您的 ML 模型。每種執行個體類型都包括一或多種執行個體大小,讓您能夠依照目標工作負載需求擴展資源。 

執行個體類型

vCPU GPU 記憶體 (GiB) GPU 記憶體 (GiB)

網路效能

標準 – 最新一代

         

ml.t2.medium

2 - 4 -   低至適中
ml.t2.large 2   8   低至適中
ml.t2.xlarge 4   16   適中
ml.t2.2xlarge 8   32   適中
ml.t3.medium 2   4   低至適中
ml.t3.large 2   8
  低至適中
ml.t3.xlarge 4   16   低至適中
ml.t3.2xlarge 8   32   低至適中
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 Gb
ml.m5.24xlarge 96   384   25 Gb

ml.m4.xlarge

4 - 16 -  
ml.m4.4xlarge 16 - 64 -
ml.m4.10xlarge 40 - 160
10 Gb
ml.m4.16xlarge 64   256   25 Gb
           
記憶體優化 – 最新一代
         
ml.r5.large 2 - 16 - 高達 10 Gbps
ml.r5.xlarge 4 - 32 - 高達 10 Gbps
ml.r5.2xlarge 8 - 64
- 高達 10 Gbps
ml.r5.4xlarge 16 - 128 - 高達 10 Gbps
ml.r5.12xlarge 48 - 384 - 10 Gbps
ml.r5.24xlarge 96 - 768 - 25 Gbps
           
運算最佳化 – 最新一代          
ml.c5.large 2   4   高達 10 Gbps
ml.c5.xlarge 4 - 8 - 高達 10 Gbps
ml.c5.2xlarge 8 - 16 - 高達 10 Gbps
ml.c5.4xlarge 16 - 32 - 高達 10 Gbps
ml.c5.9xlarge 36 72 10 Gb
ml.c5.18xlarge 72 144 25 Gb
ml.c5d.xlarge 4   8   高達 10 Gbps
ml.c5d.2xlarge 8   16   高達 10 Gbps
ml.c5d.4xlarge 16   32   高達 10 Gbps
ml.c5d.9xlarge 36   72   10 Gbps
ml.c5d.18xlarge 72   144   25 Gbps
ml.c4.large 2   3.75   適中
ml.c4.xlarge 4 7.5
ml.c4.2xlarge 8 15
ml.c4.4xlarge 16   30  
ml.c4.8xlarge 36 - 60 - 10 Gb
    -   -  
加速運算 – 最新一代          
ml.p3.2xlarge 8 1xV100 61 16 高達 10 Gbps
ml.p3.8xlarge 32 4xV100 244 64 10 Gb
ml.p3.16xlarge 64 8xV100 488 128 25 Gb
ml.p3dn.24xlarge 96 8xV100 768 256 100 Gb
ml.p2.xlarge 4 1xK80 61 12
ml.p2.8xlarge 32 8xK80 488
96 10 Gb
ml.p2.16xlarge 64 16xK80 732 192 25 Gb
ml.g4dn.xlarge 4 1xT4 16 16 高達 25 Gbps
ml.g4dn.2xlarge 8 1xT4 32 16 高達 25 Gbps
ml.g4dn.4xlarge 16 1xT4 64 16 高達 25 Gbps
ml.g4dn.8xlarge 32 1xT4 128 16 50 Gbps
ml.g4dn.12xlarge 48 4xT4 192 64 50 Gbps
ml.g4dn.16xlarge 64 1xT4 256 16 50 Gbps
推論加速
Accelerator FP-32 TFLOPS 中的輸送量*
FP-16 TFLOPS 中的輸送量** 記憶體
eia2.medium 1 8 2 GB
eia2.large 2 16 4 GB
eia2.xlarge 4 32 8 GB
eia1.medium 1 8 1 GB
eia1.large 2 16 2 GB
eia1.xlarge 4
32 4 GB

* FP-32 TFLOPS = 每秒 1 兆 32 位元浮點運算

** FP-32 TFLOPS = 每秒 1 兆 16 位元浮點運算

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