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GPUInstances recommandées
Nous recommandons l'utilisation d'une GPU instance dans la plupart des cas pour le deep learning. La formation de nouveaux modèles est plus rapide sur une GPU instance que sur une CPU instance. Vous pouvez effectuer une mise à l'échelle sous-linéaire lorsque vous avez plusieurs GPU instances ou si vous utilisez une formation distribuée sur de nombreuses instances avec. GPUs
Les types d'instances suivants prennent en charge leDLAMI. Pour plus d'informations sur les options de type d'GPUinstance et leurs utilisations, consultez instances Types d'instances
Note
La taille de votre modèle doit être prise en compte dans le choix d'une instance. Si votre modèle dépasse le nombre d'instances disponiblesRAM, choisissez un autre type d'instance avec suffisamment de mémoire pour votre application.
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Les instances Amazon EC2 P5e peuvent
contenir jusqu'à 8 NVIDIA Tesla GPUs H200. -
Les instances Amazon EC2 P5 peuvent
contenir jusqu'à 8 NVIDIA Tesla GPUs H100. -
Les instances Amazon EC2 P4 peuvent
contenir jusqu'à 8 NVIDIA Tesla GPUs A100. Les instances Amazon EC2 P3 peuvent
contenir jusqu'à 8 NVIDIA Tesla GPUs V100. -
Les instances Amazon EC2 G3 peuvent
contenir jusqu'à 4 NVIDIA Tesla GPUs M60. -
Les instances Amazon EC2 G4
possèdent jusqu'à 4 NVIDIA GPUs T4. -
Les instances Amazon EC2 G5 comportent
jusqu'à 8 NVIDIA GPUs A10G. -
Les instances Amazon EC2 G6
ont jusqu'à 8 NVIDIA GPUs L4. -
Les instances Amazon EC2 G6e
possèdent jusqu'à 8 cœurs NVIDIA tensoriels L40S. GPUs -
Les instances Amazon EC2 G5g
sont équipées de processeurs Graviton2 basés sur ARM64 AWS .
DLAMIles instances fournissent des outils pour surveiller et optimiser vos GPU processus. Pour plus d'informations sur la surveillance de vos GPU processus, consultezGPUSurveillance et optimisation.
Pour des didacticiels spécifiques sur l'utilisation des instances G5g, consultezLe ARM64 DLAMI.