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.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
           
運算優化 – 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.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.p2.xlarge 4 1xK80 61 12
ml.p2.8xlarge 32 8xK80 488
96 10 Gb
ml.p2.16xlarge 64 16xK80 732 192 25 Gb

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