Amazon gab die allgemeine Verfügbarkeit von bekannt Amazon EC2 G5g-Instances die die Preis-Leistungs-Vorteile von Graviton2 auf GPU-basierte Workloads mit NVIDIA T4G Tensor Core GPUs erweitern. Die AWS G5g-Instanzen bieten das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für Android-Game-Streaming mit bis zu 25 Gbit/s Netzwerkbandbreite und 19 Gbit/s EBS-Bandbreite und bieten gleichzeitig bis zu 30 Prozent niedrigere Kosten pro Stream und Stunde für Android-Game-Streaming als x86-basierte Instanzen GPU-Instanzen. G5g-Instanzen sind auch ideal für Entwickler von maschinellem Lernen, die nach kostengünstigen Schlussfolgerungen suchen, über ML-Modelle verfügen, die auf die CPU-Leistung reagieren, und die KI-Bibliotheken von NVIDIA nutzen.
Amazon gab die allgemeine Verfügbarkeit von bekannt Amazon EC2 G5g-Instances die die Preis-Leistungs-Vorteile von Graviton2 auf GPU-basierte Workloads mit NVIDIA T4G Tensor Core GPUs erweitern. Die AWS G5g-Instanzen bieten das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für Android-Game-Streaming mit bis zu 25 Gbit/s Netzwerkbandbreite und 19 Gbit/s EBS-Bandbreite und bieten gleichzeitig bis zu 30 Prozent niedrigere Kosten pro Stream und Stunde für Android-Game-Streaming als x86-basierte Instanzen GPU-Instanzen. G5g-Instanzen sind auch ideal für Entwickler von maschinellem Lernen, die nach kostengünstigen Schlussfolgerungen suchen, über ML-Modelle verfügen, die auf die CPU-Leistung reagieren, und die KI-Bibliotheken von NVIDIA nutzen.
Amazon EC2 G5g-Größe
G5g-Instanzen sind in den sechs unten gezeigten Größen erhältlich.
| Instanzname | vCPUs | Speicher (GB) | NVIDIA T4G Tensor Core GPU | GPU-Speicher (GB) | EBS-Bandbreite (Gbit/s) | Netzwerkbandbreite (Gbit/s) |
| g5g.xlarge | 4 | 8 | 1 | 16 | max. 3.5 | max. 10 |
| g5g.2xlarge | 8 | 16 | 1 | 16 | max. 3.5 | max. 10 |
| g5g.4xlarge | 16 | 32 | 1 | 16 | max. 3.5 | max. 10 |
| g5g.8xlarge | 32 | 64 | 1 | 16 | 9 | 12 |
| g5g.16xlarge | 64 | 128 | 2 | 32 | 19 | 25 |
| g5g.Metall | 64 | 128 | 2 | 32 | 19 | 25 |
Diese Instanzen eignen sich hervorragend für viele Arbeitslasten, wie zum Beispiel:
- Streaming von Android-Spielen– Mit G5g-Instanzen können Android-Spieleentwickler nativ auf Arm-basierten GPU-Instanzen aufbauen, ohne dass eine Kreuzkompilierung oder Emulation auf x86-basierten Instanzen erforderlich ist. Sie können die gerenderten Grafiken kodieren und das Spiel über das Netzwerk auf ein mobiles Gerät streamen. Dies trägt dazu bei, Entwicklungsaufwand und -zeit zu vereinfachen und die Kosten pro Stream und Stunde um bis zu 30 Prozent zu senken.
- ML-Schlussfolgerung – G5g-Instanzen sind auch ideal für Entwickler von maschinellem Lernen, die nach kostengünstigen Schlussfolgerungen suchen, über ML-Modelle verfügen, die auf die CPU-Leistung reagieren, und die KI von NVIDIA nutzen.
- Grafik-Rendering– G5g-Instanzen sind die kostengünstigste Option für Kunden mit Rendering-Workloads und Abhängigkeiten von NVIDIA-Bibliotheken. Diese Instanzen unterstützen auch das Rendern von Anwendungen und Anwendungsfällen, die branchenübliche APIs wie OpenGL und Vulkan nutzen.
- Autonome Fahrzeugsimulationen– Mehrere AWS-Kunden entwerfen und simulieren autonome Fahrzeuge, die mehrere Echtzeitsensoren umfassen. Mithilfe von Raytracing können sie Sensoreingaben in Echtzeit simulieren.
Die Instanzen sind mit einer sehr langen Liste grafischer und maschineller Lernbibliotheken unter Linux kompatibel, darunter NVENC, NVDEC, nvJPEG, OpenGL, Vulkan, CUDA, CuDNN, CuBLAS und TensorRT.
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