아마존은 NVIDIA T4G Tensor Core GPU를 탑재한 GPU 기반 워크로드에 Graviton2의 가격 대비 성능 이점을 확장하는 Amazon EC2 G5g 인스턴스 의 정식 출시를 발표했습니다 . AWS G5g 인스턴스는 최대 25Gbps의 네트워크 대역폭과 19Gbps의 EBS 대역폭을 제공하여 Android 게임 스트리밍에 최적의 가격 대비 성능을 제공하며, x86 기반 GPU 인스턴스 대비 Android 게임 스트리밍의 시간당 스트림당 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있습니다. 또한 G5g 인스턴스는 비용 효율적인 추론을 원하고, CPU 성능에 민감한 머신러닝 모델을 사용하며, NVIDIA의 AI 라이브러리를 활용하려는 머신러닝 개발자에게 이상적입니다.
Amazon EC2 G5g 크기 조정
G5g 인스턴스는 아래와 같이 XNUMX가지 크기로 제공됩니다.
| 인스턴스 이름 | vCPU | 메모리 (GB) | NVIDIA T4G 텐서 코어 GPU | GPU 메모리(GB) | EBS 대역폭(Gbps) | 네트워크 대역폭(Gbps) |
| g5g.xlarge | 4 | 8 | 1 | 16 | 최대 3.5까지 | 최대 10까지 |
| g5g.2xlarge | 8 | 16 | 1 | 16 | 최대 3.5까지 | 최대 10까지 |
| g5g.4xlarge | 16 | 32 | 1 | 16 | 최대 3.5까지 | 최대 10까지 |
| g5g.8xlarge | 32 | 64 | 1 | 16 | 9 | 12 |
| g5g.16xlarge | 64 | 128 | 2 | 32 | 19 | 25 |
| g5g.메탈 | 64 | 128 | 2 | 32 | 19 | 25 |
이러한 인스턴스는 다음과 같은 많은 워크로드에 매우 적합합니다.
- Android 게임 스트리밍—G5g 인스턴스를 사용하면 Android 게임 개발자는 x86 기반 인스턴스에서 교차 컴파일 또는 에뮬레이션할 필요 없이 기본적으로 Arm 기반 GPU 인스턴스에서 빌드할 수 있습니다. 렌더링된 그래픽을 인코딩하고 네트워크를 통해 모바일 장치로 게임을 스트리밍할 수 있습니다. 이를 통해 개발 노력과 시간을 단순화하고 시간당 스트림당 비용을 최대 30%까지 낮출 수 있습니다.
- ML 추론 —G5g 인스턴스는 또한 비용 효율적인 추론을 찾고 CPU 성능에 민감한 ML 모델을 갖고 있으며 NVIDIA의 AI를 활용하는 기계 학습 개발자에게 이상적입니다.
- 그래픽 렌더링—G5g 인스턴스는 렌더링 워크로드와 NVIDIA 라이브러리에 대한 종속성이 있는 고객에게 가장 비용 효율적인 옵션입니다. 또한 이러한 인스턴스는 OpenGL 및 Vulkan과 같은 업계 표준 API를 활용하는 렌더링 애플리케이션 및 사용 사례를 지원합니다.
- 자율주행차 시뮬레이션—여러 AWS 고객이 여러 실시간 센서를 포함하는 자율 차량을 설계하고 시뮬레이션하고 있습니다. 레이 트레이싱을 사용하여 센서 입력을 실시간으로 시뮬레이션할 수 있습니다.
인스턴스는 NVENC, NVDEC, nvJPEG, OpenGL, Vulkan, CUDA, CuDNN, CuBLAS 및 TensorRT를 포함하여 Linux의 매우 긴 그래픽 및 기계 학습 라이브러리 목록과 호환됩니다.
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