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Elastic Compute Service:GPU アクセラレーテッドインスタンスのベストプラクティス

最終更新日:Apr 25, 2025

このトピックでは、GPU アクセラレーテッドインスタンスのベストプラクティスについて説明します。ビジネス シナリオに最適なものに従ってください。

環境の構成とツールの使用

  • ディープ ラーニング開発のための NGC 環境をデプロイする

    ディープ ラーニング開発のために、GPU アクセラレーテッドインスタンスに NVIDIA GPU Cloud (NGC) 環境をデプロイします。リンク先のトピックの例では、TensorFlow ディープ ラーニング フレームワークが使用されています。

  • eRDMA コンテナイメージを使用して eRDMA を構成する

    Elastic Remote Direct Memory Access (eRDMA) は、コンテナーが大規模なデータ転送と高性能ネットワーク通信を伴う場合に、データ転送と通信効率を向上させるのに役立ちます。 eRDMA コンテナイメージを使用して、GPU アクセラレーテッドインスタンスで eRDMA を構成できます。