Amazon oznámil všeobecnou dostupnost instancí Amazon EC2 G5g , které rozšiřují výhody Graviton2 v poměru ceny a výkonu na úlohy založené na GPU s grafickými procesory NVIDIA T4G Tensor Core. Instance AWS G5g poskytují nejlepší poměr ceny a výkonu pro streamování her pro Android s až 25 Gb/s šířkou pásma sítě a 19 Gb/s šířkou pásma EBS a zároveň poskytují až o 30 procent nižší náklady na stream za hodinu pro streamování her pro Android než instance GPU založené na x86. Instance G5g jsou také ideální pro vývojáře strojového učení, kteří hledají cenově efektivní inferenci, mají modely strojového učení citlivé na výkon CPU a využívají knihovny umělé inteligence NVIDIA.
Velikosti Amazon EC2 G5g
Instance G5g jsou k dispozici v šesti velikostech, jak je uvedeno níže.
| Název instance | vCPU | Paměť (GB) | Grafický procesor NVIDIA T4G Tensor Core | Paměť grafického procesoru (GB) | Šířka pásma EBS (Gb/s) | Šířka pásma sítě (Gb/s) |
| g5g.xlarge | 4 | 8 | 1 | 16 | Až 3.5 | Až 10 |
| g5g.2xlarge | 8 | 16 | 1 | 16 | Až 3.5 | Až 10 |
| g5g.4xlarge | 16 | 32 | 1 | 16 | Až 3.5 | Až 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 |
Tyto instance se skvěle hodí pro mnoho úloh, jako například:
- Streamování her pro Android—S instancemi G5g mohou vývojáři her pro Android nativně vytvářet hry na instancích GPU založených na platformě Arm bez nutnosti křížové kompilace nebo emulace na instancích založených na platformě x86. Mohou kódovat vykreslenou grafiku a streamovat hru přes síť do mobilního zařízení. To pomáhá zjednodušit vývojářské úsilí a zkrátit dobu a snižuje náklady na stream za hodinu až o 30 procent.
- Inference strojového učení —Instance G5g jsou také ideální pro vývojáře strojového učení, kteří hledají cenově efektivní inferenci, mají modely strojového učení citlivé na výkon CPU a využívají umělou inteligenci od NVIDIA.
- Vykreslování grafiky—Instance G5g jsou cenově nejvýhodnější volbou pro zákazníky s renderovacími úlohami a závislostmi na knihovnách NVIDIA. Tyto instance také podporují renderovací aplikace a případy užití, které využívají standardní API, jako jsou OpenGL a Vulkan.
- Simulace autonomních vozidel—Několik zákazníků AWS navrhuje a simuluje autonomní vozidla, která zahrnují více senzorů v reálném čase. Mohou použít sledování paprsků k simulaci vstupů ze senzorů v reálném čase.
Instance jsou kompatibilní s velmi dlouhým seznamem grafických knihoven a knihoven strojového učení v Linuxu, včetně NVENC, NVDEC, nvJPEG, OpenGL, Vulkan, CUDA, CuDNN, CuBLAS a TensorRT.
Amazon