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# 建議的 GPU 執行個體
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我們建議將 GPU 執行個體用於大多數深度學習用途。在 GPU 執行個體上訓練新模型的速度比 CPU 執行個體快。當您有多重 GPU 執行個體或想跨多個具 GPU 執行個體使用分散式訓練時，可以用子線性方式擴展。

下列執行個體類型支援 DLAMI。如需 GPU 執行個體類型選項及其使用方式的相關資訊，請參閱 [EC2 執行個體類型](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/)，然後選取**加速運算**。

**注意**  
模型的大小應該是選擇執行個體的因素。如果您的模型超過執行個體的可用 RAM，請為您的應用程式選擇具有足夠記憶體的不同執行個體類型。
+ [Amazon EC2 P6-B200 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p6/)最多有 8 個 NVIDIA Blackwell B200 GPUs。
+ [Amazon EC2 P6-B300 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p6/)最多有 8 個 NVIDIA Blackwell B300 GPUs。
+ [Amazon EC2 P6e-GB200 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p6/)最多有 4 個 NVIDIA Blackwell GB200 GPUs。
+ [Amazon EC2 P5e 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p5/)最多有 8 個 NVIDIA Tesla H200 GPUs。
+ [Amazon EC2 P5 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p5/)最多有 8 個 NVIDIA Tesla H100 GPUs。
+ [Amazon EC2 P4 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p4/)最多有 8 個 NVIDIA Tesla A100 GPUs。
+ [Amazon EC2 P3 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p3/)最多有 8 個 NVIDIA Tesla V100 GPUs。
+ [Amazon EC2 G3 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g3/)最多有 4 個 NVIDIA Tesla M60 GPUs。
+ [Amazon EC2 G4 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g4/)最多有 4 個 NVIDIA T4 GPUs。
+ [Amazon EC2 G5 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g5/)最多有 8 個 NVIDIA A10G GPUs。
+ [Amazon EC2 G6 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6/)最多有 8 個 NVIDIA L4 GPUs。
+ [Amazon EC2 G6e 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g6e/)最多有 8 個 NVIDIA L40S Tensor 核心 GPUs。
+ [Amazon EC2 G5g 執行個體](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/g5g/)具有 Arm64-based [AWS Graviton2 處理器](https://aws.amazon.com/ec2/graviton/)。

DLAMI 執行個體提供工具來監控和最佳化 GPU 程序。如需監控 GPU 程序的詳細資訊，請參閱 [GPU 監控和最佳化](tutorial-gpu.md)。

如需使用 G5g 執行個體的特定教學課程，請參閱 [ARM64 DLAMI](tutorial-arm64.md)。

**接下來**  
[建議的 CPU 執行個體](cpu.md)