GPU ジョブを実行する - AWS Batch

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GPU ジョブを実行する

GPU ジョブは、インスタンスの GPUs を使用するジョブを実行するのに役立ちます。

次の Amazon EC2 GPU ベースのインスタンスタイプがサポートされています。詳細については、「Amazon EC2 G3 インスタンス」、「Amazon EC2 G4 インスタンス」、「Amazon EC2 G5 インスタンス」、「Amazon EC2 P2 インスタンス」、「Amazon EC2 P3 インスタンス」、「Amazon EC2 P4d インスタンス」、および「Amazon Word P5 インスタンス」を参照してください。 EC2 P5

インスタンスタイプ

GPUs

GPUメモリ

vCPUs

「メモリ」

ネットワーク帯域幅

g3s.xlarge

1

8 GiB

4

30.5 GiB

10 Gbps

g3.4xlarge

1

8 GiB

16

122 GiB

最大 10 Gbps

g3.8xlarge

2

16 GiB

32

244 GiB

10 Gbps

g3.16xlarge

4

32 GiB

64

488 GiB

25 Gbps

g4dn.xlarge

1

16 GiB

4

16 GiB

最大 25 Gbps

g4dn.2xlarge

1

16 GiB

8

32 GiB

最大 25 Gbps

g4dn.4xlarge

1

16 GiB

16

64 GiB

最大 25 Gbps

g4dn.8xlarge

1

16 GiB

32

128 GiB

50 Gbps

g4dn.12xlarge

4

64 GiB

48

192 GiB

50 Gbps

g4dn.16xlarge

1

16 GiB

64

256 GiB

50 Gbps

g5.xlarge

1

24 GiB

4

16 GiB

最大 10 Gbps

g5.2xlarge

1

24 GiB

8

32 GiB

最大 10 Gbps

g5.4xlarge

1

24 GiB

16

64 GiB

最大 25 Gbps

g5.8xlarge　

1

24 GiB

32

128 GiB

25 Gbps

g5.16xlarge

1

24 GiB

64

256 GiB

25 Gbps

g5.12xlarge

4

96 GiB

48

192 GiB

40 Gbps

g5.24xlarge

4

96 GiB

96

384 GiB

50 Gbps

g5.48xlarge

8

192 GiB

192

768 GiB

100 Gbps

p2.xlarge

1

12 GiB

4

61 GiB

大

p2.8xlarge

8

96 GiB

32

488 GiB

10 Gbps

p2.16xlarge

16

192 GiB

64

732 GiB

20 Gbps

p3.2xlarge

1

16 GiB

8

61 GiB

最大 10 Gbps

p3.8xlarge

4

64 GiB

32

244 GiB

10 Gbps

p3.16xlarge

8

128 GiB

64

488 GiB

25 Gbps

p3dn.24xlarge

8

256 GiB

96

768 GiB

100 Gbps

p4d.24xlarge

8

320 GiB

96

1152 GiB

4x100 Gbps

p5.48xlarge

8

640 GiB

192

2 TiB

32x100 Gbps
注記

GPU GPUジョブでは、NVIDIA をサポートし、x86_64 アーキテクチャを使用するインスタンスタイプのみがサポートされます AWS Batch。たとえば、G4ad および G5g のインスタンスファミリーはサポートされていません。

ジョブ定義の resourceRequirements パラメータは、コンテナに固定する GPUs の数を指定します。この数の GPUs は、そのジョブの期間中、そのインスタンスで実行される他のジョブでは使用できません。GPU ジョブを実行するコンピューティング環境のすべてのインスタンスタイプは、p2、、p3、p4、p5、g4、、または g3 g3sg5インスタンスファミリーからのものである必要があります。これを行わないと、GPU ジョブが RUNNABLEステータスのままになる可能性があります。

GPUs を使用しないジョブは、GPU インスタンスで実行できます。ただし、同様の非 GPU インスタンスよりも GPU インスタンスで実行する方がコストがかかる場合があります。特定の vCPU、メモリ、および必要な時間によっては、これらの GPU 以外のジョブによって GPU ジョブの実行がブロックされる場合があります。

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