このトピックでは、ECS (Elastic compute Service) のGPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリーとvGPU高速化インスタンスファミリーの機能について説明し、各インスタンスファミリーのインスタンスタイプを一覧表示します。
推奨インスタンスファミリー
その他の利用可能なインスタンスファミリー (以下のインスタンスファミリーが売り切れている場合は、推奨されるインスタンスファミリーを使用できます) 。
CPUを共有したsgn7i-vwsのvGPU高速化インスタンスファミリー
特徴:
このインスタンスファミリーは、第3世代のSHENLONGアーキテクチャを使用して、予測可能で一貫性のある超高性能を提供します。 このインスタンスファミリーは、チップ上で高速パス高速化を利用して、ストレージパフォーマンス、ネットワークパフォーマンス、およびコンピューティングの安定性を1桁向上させます。 このようにして、データ記憶およびモデルロードをより迅速に行うことができる。
このインスタンスファミリーのインスタンスは、CPUリソースとネットワークリソースを共有して、基盤となるリソースを最大限に活用します。 各インスタンスは、データの分離とパフォーマンス保証を提供するために、メモリとGPUメモリに排他的にアクセスできます。
説明排他的なCPUリソースを使用する場合は、vgn7i-vwsインスタンスファミリーを選択します。
このインスタンスファミリーには、NVIDIA GRID vWSライセンスが付属しており、プロフェッショナルなグラフィックデザインの要件を満たすために、CAD (Computer Aided Design) ソフトウェアの認定グラフィックアクセラレーション機能を提供しています。 このインスタンスファミリーのインスタンスは、軽量のGPU高速化コンピューティング最適化インスタンスとして機能し、小規模なAI推論タスクのコストを削減できます。
コンピューティング
以下の機能を備えたNVIDIA A10 GPUを使用します。
革新的なアンペアアーキテクチャ
多様なビジネスサポートを提供する高速化機能 (vGPU、RTX、TensorRTなど) のサポート
2.9 GHzインテルを使用®Xeon ®3.5 GHzのオールコアターボ周波数を提供するスケーラブル (Ice Lake) プロセッサ。
ストレージ
I/O 最適化インスタンス。
ESSDおよびESSD AutoPLディスクのみをサポートします。
ネットワーク
IPv6をサポート
大規模コンピューティング能力で、高いネットワークパフォーマンスを提供します。
サポートされるシナリオ:
画像認識、音声認識、動作識別など、高性能なCPU、メモリ、GPUを必要とする同時AI推論タスク
リモートグラフィックデザインやクラウドゲームなど、高性能な3Dグラフィックス仮想化機能を必要とするコンピューティング集約型のグラフィックス処理タスク
アニメーションや映画制作、クラウドゲーム、機械設計など、Ice Lakeプロセッサの使用が必要な分野での3Dモデリング
インスタンスタイプ
インスタンスタイプ | vCPU | メモリ (GiB) | GPU | GPUメモリ | ベースライン /バースト帯域幅 (Gbit/s) | パケット転送レート (pps) | NICキュー | ENIs |
ecs.sgn7i-vws-m2.xlarge | 4 | 15.5 | NVIDIA A10 * 1/12 | 24GB * 1/12 | 1.5/5 | 500,000 | 4 | 2 |
ecs.sgn7i-vws-m4.2xlarge | 8 | 31 | NVIDIA A10 * 1/6 | 24GB * 1/6 | 2.5/10 | 1,000,000 | 4 | 4 |
ecs.sgn7i-vws-m8.4xlarge | 16 | 62 | NVIDIA A10 * 1/3 | 24GB * 1/3 | 5/20 | 2,000,000 | 8 | 4 |
ecs.sgn7i-vws-m2s.xlarge | 4 | 8 | NVIDIA A10 * 1/12 | 24GB * 1/12 | 1.5/5 | 500,000 | 4 | 2 |
ecs.sgn7i-vws-m4s.2xlarge | 8 | 16 | NVIDIA A10 * 1/6 | 24GB * 1/6 | 2.5/10 | 1,000,000 | 4 | 4 |
ecs.sgn7i-vws-m8s.4xlarge | 16 | 32 | NVIDIA A10 * 1/3 | 24GB * 1/3 | 5/20 | 2,000,000 | 8 | 4 |
上の表の [GPU] 列は、各インスタンスタイプのGPUモデルとGPUスライシング情報を示します。 各GPUは、複数のGPUパーティションにスライスすることができ、各GPUパーティションは、vGPUとしてインスタンスに割り当てることができる。 例：
NVIDIA A10 * 1/12NVIDIA A10はGPUモデルです。1/12は、GPUが12個のGPUパーティションにスライスされ、各GPUパーティションをvGPUとしてインスタンスに割り当てることができることを示します。[各リージョンで利用可能なECSインスタンスタイプ] に移動して、各リージョンで利用可能なインスタンスタイプを表示できます。
これらの仕様の詳細については、「インスタンスファミリーの概要」の「インスタンスタイプの仕様」セクションをご参照ください。 パケット転送レートは、ビジネスシナリオによって大きく異なります。 インスタンスに対してビジネスストレステストを実行し、適切なインスタンスタイプを選択することを推奨します。
vgn7i-vwsのvGPU高速化インスタンスファミリー
特徴:
このインスタンスファミリーは、第3世代のSHENLONGアーキテクチャを使用して、予測可能で一貫性のある超高性能を提供します。 このインスタンスファミリーは、チップ上で高速パス高速化を利用して、ストレージパフォーマンス、ネットワークパフォーマンス、およびコンピューティングの安定性を1桁向上させます。 このようにして、データ記憶およびモデルロードをより迅速に行うことができる。
このインスタンスファミリーにはNVIDIA GRID vWSライセンスが付属しており、プロフェッショナルなグラフィックデザインの要件を満たすためにCADソフトウェアの認定グラフィックアクセラレーション機能を提供しています。 このインスタンスファミリーのインスタンスは、軽量のGPU高速化コンピューティング最適化インスタンスとして機能し、小規模なAI推論タスクのコストを削減できます。
コンピューティング
以下の機能を備えたNVIDIA A10 GPUを使用します。
革新的なアンペアアーキテクチャ
多様なビジネスサポートを提供する高速化機能 (vGPU、RTX、TensorRTなど) のサポート
2.9 GHzインテルを使用®Xeon ®3.5 GHzのオールコアターボ周波数を提供するスケーラブル (Ice Lake) プロセッサ。
ストレージ
I/O 最適化インスタンス。
ESSDおよびESSD AutoPLディスクのみをサポートします。
ネットワーク
IPv6をサポート
大規模コンピューティング能力で、高いネットワークパフォーマンスを提供します。
サポートされるシナリオ:
画像認識、音声認識、動作識別など、高性能なCPU、メモリ、GPUを必要とする同時AI推論タスク
リモートグラフィックデザインやクラウドゲームなど、高性能な3Dグラフィックス仮想化機能を必要とするコンピューティング集約型のグラフィックス処理タスク
アニメーションや映画制作、クラウドゲーム、機械設計など、Ice Lakeプロセッサの使用が必要な分野での3Dモデリング
インスタンスタイプ
インスタンスタイプ | vCPU | メモリ (GiB) | GPU | GPUメモリ | ネットワーク帯域幅 (Gbit/s) | パケット転送レート (pps) | NICキュー | ENIs |
ecs.vgn7i-vws-m4.xlarge | 4 | 30 | NVIDIA A10 * 1/6 | 24GB * 1/6 | 3 | 1,000,000 | 4 | 4 |
ecs.vgn7i-vws-m8.2xlarge | 10 | 62 | NVIDIA A10 * 1/3 | 24GB * 1/3 | 5 | 2,000,000 | 8 | 6 |
ecs.vgn7i-vws-m12.3xlarge | 14 | 93 | NVIDIA A10 * 1/2 | 24GB * 1/2 | 8 | 3,000,000 | 8 | 6 |
ecs.vgn7i-vws-m24.7xlarge | 30 | 186 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 6,000,000 | 12 | 8 |
上の表の [GPU] 列は、各インスタンスタイプのGPUモデルとGPUスライシング情報を示します。 各GPUは、複数のGPUパーティションにスライスすることができ、各GPUパーティションは、vGPUとしてインスタンスに割り当てることができる。 例：
NVIDIA A10 * 1/6NVIDIA A10はGPUモデルです。1/6は、GPUが6つのGPUパーティションにスライスされ、各GPUパーティションをvGPUとしてインスタンスに割り当てることができることを示します。[各リージョンで利用可能なECSインスタンスタイプ] に移動して、各リージョンで利用可能なインスタンスタイプを表示できます。
これらの仕様の詳細については、「インスタンスファミリーの概要」の「インスタンスタイプの仕様」セクションをご参照ください。 パケット転送レートは、ビジネスシナリオによって大きく異なります。 インスタンスに対してビジネスストレステストを実行し、適切なインスタンスタイプを選択することを推奨します。
gn7e、GPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリー
特徴:
AIシナリオのビジネス要件を満たすことができます。
このインスタンスファミリーは、第3世代のSHENLONGアーキテクチャを使用し、前世代のインスタンスファミリーと比較して、仮想プライベートクラウド (VPC) 、ネットワーク、およびディスクの平均帯域幅を2倍にします。
ストレージ
I/O 最適化インスタンス。
ESSDおよびESSD AutoPLディスクのみをサポートします。
ネットワーク
IPv6をサポート
大規模コンピューティング能力で、高いネットワークパフォーマンスを提供します。
サポートされるシナリオ:
中小規模のAIトレーニングワークロード
Compute Unified Device Architecture (CUDA) を使用して高速化されたハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) ビジネス
高いGPU処理能力または大量のGPUメモリを必要とするAI推論タスク
画像分類、自動運転車、音声認識などのAIアルゴリズムのトレーニングアプリケーションなどのディープラーニングアプリケーション
計算流体力学、計算ファイナンス、分子力学、環境分析などの堅牢なGPUコンピューティング機能を必要とする科学的コンピューティングアプリケーション
重要トランスフォーマーモデルなど、通信負荷の高いAIトレーニングサービスを使用する場合は、GPU間通信でNVLinkを有効にする必要があります。 そうしないと、Peripheral Component Interconnect Express (PCIe) リンクを介した大規模なデータ送信によって引き起こされる予測不可能な障害により、データが損傷する可能性があります。 AIトレーニングサービスに使用される通信リンクのトポロジがわからない場合は、 チケットを起票してテクニカルサポートを受ける。
インスタンスタイプ
インスタンスタイプ | vCPU | メモリ (GiB) | GPUメモリ | ネットワーク帯域幅 (Gbit/s) | パケット転送レート (pps) | NICキュー | ENIs | ENIごとのプライベートIPアドレス |
ecs.gn7e-c16g1.4xlarge | 16 | 125 | 80GB * 1 | 8 | 3,000,000 | 8 | 8 | 10 |
ecs.gn7e-c16g1.16xlarge | 64 | 500 | 80GB * 4 | 32 | 12,000,000 | 32 | 8 | 10 |
ecs.gn7e-c16g1.32xlarge | 128 | 1000 | 80GB * 8 | 64 | 24,000,000 | 32 | 16 | 15 |
[各リージョンで利用可能なECSインスタンスタイプ] に移動して、各リージョンで利用可能なインスタンスタイプを表示できます。
これらの仕様の詳細については、「インスタンスファミリーの概要」の「インスタンスタイプの仕様」セクションをご参照ください。 パケット転送レートは、ビジネスシナリオによって大きく異なります。 インスタンスに対してビジネスストレステストを実行し、適切なインスタンスタイプを選択することを推奨します。
gn7i、GPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリー
特徴:
このインスタンスファミリーは、第3世代のSHENLONGアーキテクチャを使用して、予測可能で一貫性のある超高性能を提供します。 このインスタンスファミリーは、チップ上で高速パス高速化を利用して、ストレージパフォーマンス、ネットワークパフォーマンス、およびコンピューティングの安定性を1桁向上させます。
コンピューティング
以下の機能を備えたNVIDIA A10 GPUを使用します。
革新的なアンペアアーキテクチャ
RTXやTensorRTなどのアクセラレーション機能のサポート
2.9 GHzインテルを使用®Xeon ®3.5 GHzのオールコアターボ周波数を提供するスケーラブル (Ice Lake) プロセッサ。
最大752 GiBのメモリを提供します。これは、gn6iインスタンスファミリーのメモリサイズよりもはるかに大きくなります。
ストレージ
I/O 最適化インスタンス。
ESSDおよびESSD AutoPLディスクのみをサポートします。
ネットワーク
IPv6をサポート
大規模コンピューティング能力で、高いネットワークパフォーマンスを提供します。
サポートされるシナリオ:
画像認識、音声認識、動作識別など、高性能なCPU、メモリ、GPUを必要とする同時AI推論タスク
リモートグラフィックデザインやクラウドゲームなど、高性能な3Dグラフィックス仮想化機能を必要とするコンピューティング集約型のグラフィックス処理タスク
インスタンスタイプ
インスタンスタイプ | vCPU | メモリ (GiB) | GPU | GPUメモリ | ネットワーク帯域幅 (Gbit/s) | パケット転送レート (pps) | NICキュー | ENIs | ENIごとのプライベートIPアドレス |
ecs.gn7i-c8g1.2xlarge | 8 | 30 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 1,600,000 | 8 | 4 | 15 |
ecs.gn7i-c16g1.4xlarge | 16 | 60 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 3,000,000 | 8 | 8 | 30 |
ecs.gn7i-c32g1.8xlarge | 32 | 188 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 6,000,000 | 12 | 8 | 30 |
ecs.gn7i-c32g1.16xlarge | 64 | 376 | NVIDIA A10 * 2 | 24GB * 2 | 32 | 12,000,000 | 16 | 15 | 30 |
ecs.gn7i-c32g1.32xlarge | 128 | 752 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 64 | 24,000,000 | 32 | 15 | 30 |
ecs.gn7i-c48g1.12xlarge | 48 | 310 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 9,000,000 | 16 | 8 | 30 |
ecs.gn7i-c56g1.14xlarge | 56 | 346 | NVIDIA A10 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 12,000,000 | 16 | 12 | 30 |
ecs.gn7i-2x.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA A10 * 2 | 24GB * 2 | 16 | 6,000,000 | 16 | 8 | 30 |
ecs.gn7i-4x.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 16 | 6,000,000 | 16 | 8 | 30 |
ecs.gn7i-4x.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA A10 * 4 | 24GB * 4 | 32 | 12,000,000 | 32 | 8 | 30 |
ecs.gn7i-8x.32xlarge | 128 | 512 | NVIDIA A10 * 8 | 24GB * 8 | 64 | 24,000,000 | 32 | 16 | 30 |
ecs.gn7i-8x.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA A10 * 8 | 24GB * 8 | 32 | 12,000,000 | 32 | 8 | 30 |
[各リージョンで利用可能なECSインスタンスタイプ] に移動して、各リージョンで利用可能なインスタンスタイプを表示できます。
次のインスタンスタイプをecs.gn7i-c8g1.2xlargeまたはecs.gn7i-c16g1.4xlargeのみに変更できます: ecs.gn7i-2x.8xlarge、ecs.gn7i-4x.8xlarge、ecs.gn7i-4x.16xlarge、ecs.gn7i-8x.32xlarge、およびecs.gn7i-8x.16xlarge。
これらの仕様の詳細については、「インスタンスファミリーの概要」の「インスタンスタイプの仕様」セクションをご参照ください。 パケット転送レートは、ビジネスシナリオによって大きく異なります。 インスタンスに対してビジネスストレステストを実行し、適切なインスタンスタイプを選択することを推奨します。
gn7s、GPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリー
gn7sインスタンスファミリーを使用するには、 チケットを起票してください。
特徴:
このインスタンスファミリーは、NVIDIA Ampereアーキテクチャに基づく最新のIntel Ice LakeプロセッサとNVIDIA A30 GPUを使用します。 AIシナリオのビジネス要件を満たすために、GPUとvCPUを適切に組み合わせたインスタンスタイプを選択できます。
このインスタンスファミリーは、第3世代のSHENLONGアーキテクチャを使用し、前世代のインスタンスファミリーと比較して、VPC、ネットワーク、およびディスクの平均帯域幅を2倍にします。
コンピューティング
以下の機能を備えたNVIDIA A30 GPUを使用します。
革新的なNVIDIA Ampereアーキテクチャ
マルチインスタンスGPU (MIG) 機能とアクセラレーション機能 (第2世代のTensorコアに基づく) をサポートし、多様なビジネスサポートを提供します。
2.9 GHzインテルを使用®Xeon ®3.5 GHzのオールコアターボ周波数を提供するスケーラブル (Ice Lake) プロセッサ。
前世代のインスタンスファミリーからメモリサイズを大幅に改善します。
ストレージ: ESSDおよびESSD AutoPLディスクのみをサポートします。
ネットワーク
IPv6をサポート
大規模コンピューティング能力で、高いネットワークパフォーマンスを提供します。
サポートされているシナリオ: 画像認識、音声認識、動作識別など、高性能なCPU、メモリ、およびGPUを必要とする同時AI推論タスク。
インスタンスタイプ
インスタンスタイプ | vCPU | メモリ (GiB) | GPU | GPUメモリ | ネットワーク帯域幅 (Gbit/s) | パケット転送レート (pps) | ENIごとのIPv6アドレス | NICキュー | ENIs |
ecs.gn7s-c8g1.2xlarge | 8 | 60 | NVIDIA A30 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 6,000,000 | 1 | 12 | 8 |
ecs.gn7s-c16g1.4xlarge | 16 | 120 | NVIDIA A30 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 6,000,000 | 1 | 12 | 8 |
ecs.gn7s-c32g1.8xlarge | 32 | 250 | NVIDIA A30 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 6,000,000 | 1 | 12 | 8 |
ecs.gn7s-c32g1.16xlarge | 64 | 500 | NVIDIA A30 * 2 | 24GB * 2 | 32 | 12,000,000 | 1 | 16 | 15 |
ecs.gn7s-c32g1.32xlarge | 128 | 1000 | NVIDIA A30 * 4 | 24GB * 4 | 64 | 24,000,000 | 1 | 32 | 15 |
ecs.gn7s-c48g1.12xlarge | 48 | 380 | NVIDIA A30 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 6,000,000 | 1 | 12 | 8 |
ecs.gn7s-c56g1.14xlarge | 56 | 440 | NVIDIA A30 * 1 | 24GB * 1 | 16 | 6,000,000 | 1 | 12 | 8 |
[各リージョンで利用可能なECSインスタンスタイプ] に移動して、各リージョンで利用可能なインスタンスタイプを表示できます。
これらの仕様の詳細については、「インスタンスファミリーの概要」の「インスタンスタイプの仕様」セクションをご参照ください。 パケット転送レートは、ビジネスシナリオによって大きく異なります。 インスタンスに対してビジネスストレステストを実行し、適切なインスタンスタイプを選択することを推奨します。
gn7、GPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリー
特徴:
ストレージ
I/O 最適化インスタンス。
ESSDおよびESSD AutoPLディスクのみをサポートします。
ネットワーク
IPv6をサポート
大規模コンピューティング能力で、高いネットワークパフォーマンスを提供します。
サポートされるシナリオ:
画像分類、自動運転車、音声認識などのAIアルゴリズムのトレーニングアプリケーションなどのディープラーニングアプリケーション
計算流体力学、計算ファイナンス、分子力学、環境分析などの堅牢なGPUコンピューティング機能を必要とする科学的コンピューティングアプリケーション
インスタンスタイプ
インスタンスタイプ | vCPU | メモリ (GiB) | GPUメモリ | ネットワーク帯域幅 (Gbit/s) | パケット転送レート (pps) | NICキュー | ENIs |
ecs.gn7-c12g1.3xlarge | 12 | 94 | 40GB * 1 | 4 | 2,500,000 | 4 | 8 |
ecs.gn7-c13g1.13xlarge | 52 | 378 | 40GB * 4 | 16 | 9,000,000 | 16 | 8 |
ecs.gn7-c13g1.26xlarge | 104 | 756 | 40GB * 8 | 30 | 18,000,000 | 16 | 15 |
[各リージョンで利用可能なECSインスタンスタイプ] に移動して、各リージョンで利用可能なインスタンスタイプを表示できます。
これらの仕様の詳細については、「インスタンスファミリーの概要」の「インスタンスタイプの仕様」セクションをご参照ください。 パケット転送レートは、ビジネスシナリオによって大きく異なります。 インスタンスに対してビジネスストレステストを実行し、適切なインスタンスタイプを選択することを推奨します。
vgn6iおよびvgn6i-vwsのvGPU高速化インスタンスファミリー
特徴:
NVIDIA GRIDドライバーのアップグレードに照らして、Alibaba Cloudはvgn6iインスタンスファミリーをvgn6i-vwsインスタンスファミリーにアップグレードします。 vgn6i-vwsインスタンスファミリーは、最新のNVIDIA GRIDドライバーを使用し、NVIDIA GRID vWSライセンスを提供します。 NVIDIA GRIDドライバーがプリインストールされている無料の画像を申請するには、チケットを起票してください。
NVIDIA GRIDドライバーを含まない他のパブリックイメージまたはカスタムイメージを使用するには、 チケットを起票してGRIDドライバーファイルを申請し、NVIDIA GRIDドライバーをインストールします。 Alibaba Cloudは、GRIDドライバーに対して追加のライセンス料を請求しません。
コンピューティング
NVIDIA T4 GPUを使用します。
vGPUを使用します。
NVIDIA Tesla T4 GPUの1/4および1/2コンピューティング容量をサポートします。
4 GBと8 GBのGPUメモリをサポートします。
CPU とメモリの比率は 1：5
2.5 GHzインテルを使用®Xeon ®プラチナ8163 (Skylake) プロセッサ。
ストレージ
I/O 最適化インスタンス。
標準SSDとウルトラディスクのみをサポートします。
ネットワーク
IPv6をサポート
大規模コンピューティング能力で、高いネットワークパフォーマンスを提供します。
サポートされるシナリオ:
クラウドゲームのリアルタイムレンダリング
拡張現実 (AR) およびバーチャルリアリティ (VR) アプリケーションのリアルタイムレンダリング
柔軟なインターネットサービス展開のためのAI (ディープラーニングと機械学習) 推論
深層学習の教育環境
深層学習の実験環境のモデリング
インスタンスタイプ
インスタンスタイプ | vCPU | メモリ (GiB) | GPU | GPUメモリ | ネットワーク帯域幅 (Gbit/s) | パケット転送レート (pps) | NICキュー (プライマリNIC /セカンダリNIC) | ENIs | ENIごとのプライベートIPアドレス |
ecs.vgn6i-m4-vws.xlarge | 4 | 23 | NVIDIA T4 * 1/4 | 16GB * 1/4 | 2 | 500,000 | 4/2 | 3 | 10 |
ecs.vgn6i-m8-vws.2xlarge | 10 | 46 | NVIDIA T4 * 1/2 | 16GB * 1/2 | 4 | 800,000 | 8/2 | 4 | 10 |
ecs.vgn6i-m16-vws.5xlarge | 20 | 92 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 7.5 | 1,200,000 | 6 | 4 | 10 |
上の表の [GPU] 列は、各インスタンスタイプのGPUモデルとGPUスライシング情報を示します。 各GPUは、複数のGPUパーティションにスライスすることができ、各GPUパーティションは、vGPUとしてインスタンスに割り当てることができる。 例：
NVIDIA T4 * 1/4NVIDIA T4はGPUモデルです。1/4は、GPUが4つのGPUパーティションにスライスされ、各GPUパーティションをvGPUとしてインスタンスに割り当てることができることを示します。[各リージョンで利用可能なECSインスタンスタイプ] に移動して、各リージョンで利用可能なインスタンスタイプを表示できます。
これらの仕様の詳細については、「インスタンスファミリーの概要」の「インスタンスタイプの仕様」セクションをご参照ください。 パケット転送レートは、ビジネスシナリオによって大きく異なります。 インスタンスに対してビジネスストレステストを実行し、適切なインスタンスタイプを選択することを推奨します。
gn6i、GPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリー
特徴:
コンピューティング
以下の機能を備えたNVIDIA T4 GPUを使用します。
革新的なNVIDIAチューリングアーキテクチャ
16 GPUあたりGBメモリ (320ギガバイト/秒帯域幅)
GPUあたり2,560 CUDAコア
GPUあたり最大320個のTuring Tensorコア
65 FP16 TFLOPS、130 INT8 TOPS、および260 INT4 TOPSをサポートする混合精度Tensorコア
CPU 対メモリ比は 1:4。
2.5 GHzインテルを使用®Xeon ®プラチナ8163 (Skylake) プロセッサ。
ストレージ
I/O 最適化インスタンス。
ESSD、ESSD AutoPLディスク、標準SSD、およびウルトラディスクをサポートします。
ネットワーク
IPv6をサポート
大規模コンピューティング能力で、高いネットワークパフォーマンスを提供します。
サポートされるシナリオ:
コンピュータービジョン、音声認識、音声合成、自然言語処理 (NLP)、機械翻訳、推奨システムの AI (深層学習と機械学習) 推論
クラウドゲームのリアルタイムレンダリング
AR・VR アプリケーションのリアルタイムレンダリング
グラフィックスワークステーションまたはグラフィックスの重いコンピューティング
GPU 高速化データベース
高性能コンピューティング
インスタンスタイプ
インスタンスタイプ | vCPU | メモリ (GiB) | GPU | GPUメモリ | ネットワーク帯域幅 (Gbit/s) | パケット転送レート (pps) | ストレージベースラインIOPS | NICキュー | ENIs | ENIごとのプライベートIPアドレス |
ecs.gn6i-c4g1.xlarge | 4 | 15 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 4 | 500,000 | なし | 2 | 2 | 10 |
ecs.gn6i-c8g1.2xlarge | 8 | 31 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 5 | 800,000 | なし | 2 | 2 | 10 |
ecs.gn6i-c16g1.4xlarge | 16 | 62 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 6 | 1,000,000 | なし | 4 | 3 | 10 |
ecs.gn6i-c24g1.6xlarge | 24 | 93 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 7.5 | 1,200,000 | なし | 6 | 4 | 10 |
ecs.gn6i-c40g1.10xlarge | 40 | 155 | NVIDIA T4 * 1 | 16GB * 1 | 10 | 1,600,000 | なし | 16 | 10 | 10 |
ecs.gn6i-c24g1.12xlarge | 48 | 186 | NVIDIA T4 * 2 | 16GB * 2 | 15 | 2,400,000 | なし | 12 | 6 | 10 |
ecs.gn6i-c24g1.24xlarge | 96 | 372 | NVIDIA T4 * 4 | 16GB * 4 | 30 | 4,800,000 | 250,000 | 24 | 8 | 10 |
[各リージョンで利用可能なECSインスタンスタイプ] に移動して、各リージョンで利用可能なインスタンスタイプを表示できます。
これらの仕様の詳細については、「インスタンスファミリーの概要」の「インスタンスタイプの仕様」セクションをご参照ください。 パケット転送レートは、ビジネスシナリオによって大きく異なります。 インスタンスに対してビジネスストレステストを実行し、適切なインスタンスタイプを選択することを推奨します。
gn6e、GPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリー
特徴:
コンピューティング
それぞれ32 GBのGPUメモリを持ち、NVLinkをサポートするNVIDIA V100 GPUを使用しています。
以下の機能を備えたNVIDIA V100 GPU (SXM2-based) を使用します。
革新的なNVIDIA Voltaアーキテクチャ
32 GPUあたりGB HBM2メモリ (900ギガバイト/秒帯域幅)
GPUあたり5,120 CUDAコア
640 GPUごとのTensorコア
最大6つのNVLink双方向接続をサポートします。各方向に25ギガバイト/秒の帯域幅を提供し、合計300ギガバイト/秒の帯域幅を提供します (6 × 25 × 2 = 300)
CPU 対メモリ比は 1:8。
2.5 GHzインテルを使用®Xeon ®プラチナ8163 (Skylake) プロセッサ。
ストレージ
I/O 最適化インスタンス。
ESSD、ESSD AutoPLディスク、標準SSD、およびウルトラディスクをサポートします。
ネットワーク
IPv6をサポート
大規模コンピューティング能力で、高いネットワークパフォーマンスを提供します。
サポートされるシナリオ:
画像分類、自動運転、音声認識で使用されるAIアルゴリズムのトレーニングおよび推論アプリケーションなどのディープラーニングアプリケーション
計算流体力学、計算ファイナンス、分子力学、環境分析などの科学的コンピューティングアプリケーション
インスタンスタイプ
インスタンスタイプ | vCPU | メモリ (GiB) | GPU | GPUメモリ | ネットワーク帯域幅 (Gbit/s) | パケット転送レート (pps) | NICキュー | ENIs | ENIごとのプライベートIPアドレス |
ecs.gn6e-c12g1.3xlarge | 12 | 92 | NVIDIA V100 * 1 | 32GB * 1 | 5 | 800,000 | 8 | 6 | 10 |
ecs.gn6e-c12g1.12xlarge | 48 | 368 | NVIDIA V100 * 4 | 32GB * 4 | 16 | 2,400,000 | 8 | 8 | 20 |
ecs.gn6e-c12g1.24xlarge | 96 | 736 | NVIDIA V100 * 8 | 32GB * 8 | 32 | 4,800,000 | 16 | 8 | 20 |
[各リージョンで利用可能なECSインスタンスタイプ] に移動して、各リージョンで利用可能なインスタンスタイプを表示できます。
これらの仕様の詳細については、「インスタンスファミリーの概要」の「インスタンスタイプの仕様」セクションをご参照ください。 パケット転送レートは、ビジネスシナリオによって大きく異なります。 インスタンスに対してビジネスストレステストを実行し、適切なインスタンスタイプを選択することを推奨します。
gn6v、GPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリー
特徴:
コンピューティング
NVIDIA V100 GPUを使用します。
以下の機能を備えたNVIDIA V100 GPU (SXM2-based) を使用します。
革新的なNVIDIA Voltaアーキテクチャ
16 GPUあたりGB HBM2メモリ (900ギガバイト/秒帯域幅)
GPUあたり5,120 CUDAコア
640 GPUごとのTensorコア
最大6つのNVLink双方向接続をサポートします。各方向に25ギガバイト/秒の帯域幅を提供し、合計300ギガバイト/秒の帯域幅を提供します (6 × 25 × 2 = 300)
CPU 対メモリ比は 1:4。
2.5 GHzインテルを使用®Xeon ®プラチナ8163 (Skylake) プロセッサ。
ストレージ
I/O 最適化インスタンス。
ESSD、ESSD AutoPLディスク、標準SSD、およびウルトラディスクをサポートします。
ネットワーク
IPv6をサポート
大規模コンピューティング能力で、高いネットワークパフォーマンスを提供します。
サポートされるシナリオ:
画像分類、自動運転、音声認識で使用されるAIアルゴリズムのトレーニングおよび推論アプリケーションなどのディープラーニングアプリケーション
計算流体力学、計算ファイナンス、分子力学、環境分析などの科学的コンピューティングアプリケーション
インスタンスタイプ
インスタンスタイプ | vCPU | メモリ (GiB) | GPU | GPUメモリ | ネットワーク帯域幅 (Gbit/s) | パケット転送レート (pps) | ストレージベースラインIOPS | NICキュー | ENIs | ENIごとのプライベートIPアドレス |
ecs.gn6v-c8g1.2xlarge | 8 | 32 | NVIDIA V100 * 1 | 16GB * 1 | 2.5 | 800,000 | なし | 4 | 4 | 10 |
ecs.gn6v-c8g1.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA V100 * 4 | 16GB * 4 | 10 | 2,000,000 | なし | 8 | 8 | 20 |
ecs.gn6v-c8g1.16xlarge | 64 | 256 | NVIDIA V100 * 8 | 16GB * 8 | 20 | 2,500,000 | なし | 16 | 8 | 20 |
ecs.gn6v-c10g1.20xlarge | 82 | 336 | NVIDIA V100 * 8 | 16GB * 8 | 32 | 4,500,000 | 250,000 | 16 | 8 | 20 |
[各リージョンで利用可能なECSインスタンスタイプ] に移動して、各リージョンで利用可能なインスタンスタイプを表示できます。
これらの仕様の詳細については、インスタンスファミリーの「インスタンスタイプの仕様」セクションをご参照ください。
gn5i、GPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリー
特徴:
コンピューティング
NVIDIA P4 GPUを使用します。
CPU 対メモリ比は 1:4。
2.5 GHzインテルを使用®Xeon ®E5-2682 v4 (Broadwell) プロセッサ。
ストレージ
I/O 最適化インスタンス。
標準SSDとウルトラディスクのみをサポートします。
ネットワーク
IPv6をサポート
大規模コンピューティング能力で、高いネットワークパフォーマンスを提供します。
サポートされるシナリオ:
ディープラーニング推論
サーバー側のGPUコンピューティングワークロード (マルチメディアエンコードやデコードなど)
インスタンスタイプ
インスタンスタイプ | vCPU | メモリ (GiB) | GPU | GPUメモリ | ネットワーク帯域幅 (Gbit/s) | パケット転送レート (pps) | NICキュー | ENIs | ENIごとのプライベートIPアドレス |
ecs.gn5i-c2g1.large | 2 | 8 | NVIDIA P4 * 1 | 8GB * 1 | 1 | 100,000 | 2 | 2 | 6 |
ecs.gn5i-c4g1.xlarge | 4 | 16 | NVIDIA P4 * 1 | 8GB * 1 | 1.5 | 200,000 | 2 | 3 | 10 |
ecs.gn5i-c8g1.2xlarge | 8 | 32 | NVIDIA P4 * 1 | 8GB * 1 | 2 | 400,000 | 4 | 4 | 10 |
ecs.gn5i-c16g1.4xlarge | 16 | 64 | NVIDIA P4 * 1 | 8GB * 1 | 3 | 800,000 | 4 | 8 | 20 |
ecs.gn5i-c16g1.8xlarge | 32 | 128 | NVIDIA P4 * 2 | 8GB * 2 | 6 | 1,200,000 | 8 | 8 | 20 |
ecs.gn5i-c28g1.14xlarge | 56 | 224 | NVIDIA P4 * 2 | 8GB * 2 | 10 | 2,000,000 | 14 | 8 | 20 |
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これらの仕様の詳細については、「インスタンスファミリーの概要」の「インスタンスタイプの仕様」セクションをご参照ください。 パケット転送レートは、ビジネスシナリオによって大きく異なります。 インスタンスに対してビジネスストレステストを実行し、適切なインスタンスタイプを選択することを推奨します。