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# Erste Schritte mit GPU-beschleunigten Instances
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Die neueste Generation von GPU-beschleunigten Instance-Typen, wie sie in der folgenden Liste aufgeführt sind, bieten die leistungsstärksten Funktionen für Deep-Learning- und High Performance Computing (HPC)-Anwendungen. Wählen Sie den Link zum Instancetyp aus, um mehr über seine Funktionen zu erfahren.
+ [P6-Familie](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p6/)
+ [P6-Familie](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p6/)
+ [P5-Familie](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p5/)

Eine vollständige Liste der Instance-Typspezifikationen für beschleunigte Instance-Typen finden Sie unter [Accelerated Computing](https://docs.aws.amazon.com/ec2/latest/instancetypes/ac.html) in der *Amazon EC2 Instance Types-Referenz*.

**Softwarekonfiguration**  
Der einfachste Weg, mit den GPU-beschleunigten Instance-Typen der neuesten Generation zu beginnen, besteht darin, eine Instance über ein AWS Deep Learning-AMI zu starten, das mit der gesamten erforderlichen Software vorkonfiguriert ist. *Aktuelle Informationen AWS Deep Learning AMIs zur Verwendung mit GPU-beschleunigten Instance-Typen finden Sie unter [P6 Supported DLAMI im AWS Deep Learning AMIs Developer](https://docs.aws.amazon.com/dlami/latest/devguide/p6-support-dlami.html) Guide.*

Wenn Sie ein benutzerdefiniertes AMI erstellen müssen, um Instances zu starten, die Deep-Learning- oder HPC-Anwendungen hosten, sollten Sie zusätzlich zu Ihrem Basis-Image die folgenden Mindest-Software-Versionen installieren:


| Instance-Typ | NVIDIA-Treiber | CUDA | NVIDIA GDRCopy | EFA-Installer | NCCL | EFA K8s ¹ | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| G7e | 575 | 12,9 | 2.5 | 1,45,0 | 2,28,3 | 0.5,10 | 
| P5 | 530 | 12,1 | 2.3 | 1.24.1 | 2.18.3 | 0.4.4 | 
| P5.4xlarge | 530 | 12,1 | 2.3 | 1.43.1 ² | 2.18.3 | 0.4.4 | 
| P5e | 550 | 12,1 | 2.3 | 1.24.1 | 2.18.3 | 0.5.5 | 
| P5en | 550 | 12,1 | 2.3 | 1.24.1 | 2.18.3 | 0.5.6 | 
| P6-B200 | 570 | 12,8 | 2.5 | 1,41,0 | 2.26.2-1 | 0.5,10 | 
| P6e-0 GB2 | 570 | 12,8 | 2.5 | 1,41,0 | 2.26.2-1 | 0.5,10 | 
| P6-B300 | 580 | 13,0 | 2.5 | 1,44,0 | 2,28,3 | 0.5,10 | 

** ¹** Die Spalte **EFA K8s** enthält die empfohlene Mindestversion für `aws-efa-k8s-device-plugin`.

**²** Es gibt ein Kompatibilitätsproblem, das `P5.4xlarge` Instanzen betrifft, in denen der Elastic Fabric Adapter (EFA) und die NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) für die GPU-to-GPU Kommunikation verwendet werden. Um das Problem zu beheben, setzen Sie die Umgebungsvariable `FI_HMEM_DISABLE_P2P` auf `1` und stellen Sie sicher, dass Sie EFA Version 1.43.1 oder neuer installieren.

**Anmerkung**  
Wenn Sie Version 1.41.0 des EFA-Installationsprogramms verwenden, ist `aws-ofi-nccl plugin` enthalten. Verwenden Sie für frühere Versionen des EFA-Installationsprogramms `aws-ofi-nccl plugin` Version `1.7.2-aws` oder höher.

Außerdem empfiehlt es sich, die Instance so zu konfigurieren, dass keine tieferen Ruhezustände verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Hohe Performance und geringe Latenz durch die Beschränkung von tieferen C-Zuständen](https://docs.aws.amazon.com/linux/al2/ug/processor_state_control.html#c-states) im *Benutzerhandbuch für Amazon Linux 2*. Die neuesten AWS Deep Learning Base-GPUs AMIs sind so vorkonfiguriert, dass sie keine tieferen C-States verwenden.

Informationen zu Netzwerk und Elastic Fabric Adapter (EFA)-Konfiguration finden Sie unter [Maximieren der Netzwerkbandbreite auf Amazon-EC2-Instances mit mehreren Netzwerkkarten](efa-acc-inst-types.md).