AWS annuncia la disponibilità delle istanze P4d di Amazon EC2
Amazon Web Services (AWS) ha recentemente annunciato la disponibilità generale delle istanze P4d di Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) basate su GPU Nvidia. Ricordiamo che un'istanza è intesa come un'istanza di una macchina virtuale in esecuzione nel cloud che fornisce infrastruttura come servizio (IaaS), che implementa un tale modello di servizio nel cloud computing quando una certa risorsa tipica con capacità specifiche viene fornita all'utente. AWS stima che le istanze P4d forniscano prestazioni 3 volte superiori e memoria GPU 2,5 volte superiore per carichi di lavoro di machine learning e supercomputing rispetto alle istanze P3 della generazione precedente. E tutto questo - a un costo inferiore (a seconda della configurazione e del piano tariffario, il risparmio può arrivare fino al 60%).
L'istanza P4d fornisce l'accesso a otto GPU Nvidia A100 Tensor Core e alla rete da 400 Gbps (16 volte la P3). Con AWS Elastic Fabric (EFA) e Nvidia GPUDirect RDMA (Remote Direct Memory Access), i clienti possono aggregare istanze P4d in EC2 UltraClusters. Ciò consente l'accesso a prestazioni di livello supercomputer scalando le istanze P4d a più di 4.000 GPU A100 (il doppio rispetto a qualsiasi altro provider cloud) utilizzando l'infrastruttura di rete su scala petabit non bloccante di AWS integrata con Amazon FSx per lo storage ad alte prestazioni Lustre.
AWS annuncia la disponibilità delle istanze P4d di Amazon EC2 Le prestazioni migliorate di P4d velocizzano l'addestramento dei modelli di machine learning e la memoria GPU aggiuntiva aiuta i clienti ad addestrare modelli più grandi e complessi. I clienti possono eseguire applicazioni containerizzate su istanze P4d utilizzando AWS Deep Learning Containers con librerie per Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) o Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS). Per un controllo più completo, i clienti possono utilizzare le istanze P4d tramite Amazon SageMaker, offrendo a sviluppatori e data scientist la possibilità di creare, addestrare e distribuire rapidamente modelli di machine learning. P4d supporta tutti i principali framework di machine learning, inclusi TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet, offrendo ai clienti la flessibilità di scegliere l'ambiente più adatto alla loro applicazione.