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Verwendung GPUs mit Amazon ECS Managed Instances
Amazon ECS Managed Instances unterstützt GPU-beschleunigtes Computing für Workloads wie maschinelles Lernen, Hochleistungsrechnen und Videoverarbeitung über die folgenden Amazon-Instance-Typen. EC2 Weitere Informationen zu den von Amazon ECS Managed Instances unterstützten Instance-Typen finden Sie unter Instance-Typen von Amazon ECS Managed Instances.
Im Folgenden finden Sie eine Teilmenge der GPU-basierten Instance-Typen, die in Amazon ECS Managed Instances unterstützt werden:
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g4dn: Unterstützt von NVIDIA T4 GPUs, geeignet für Machine Learning, Inferenz, Computer Vision und grafikintensive Anwendungen. -
g5: Unterstützt von NVIDIA A10G GPUs, bietet höhere Leistung für grafikintensive Anwendungen und Workloads für Machine Learning. -
p3: Unterstützt von NVIDIA V100 GPUs, konzipiert für Hochleistungscomputer und Deep-Learning-Training. -
p4d: Unterstützt von NVIDIA A100 GPUs, bietet die höchste Leistung für Training für Machine Learning und Hochleistungs-Datenverarbeitung.
Wenn Sie GPU-fähige Instance-Typen mit Amazon ECS Managed Instances verwenden, sind die NVIDIA-Treiber und das CUDA-Toolkit auf der Instance vorinstalliert, sodass GPU-beschleunigte Workloads einfacher ausgeführt werden können.
Auswahl GPU-fähiger Instances
Verwenden Sie das instanceRequirements-Objekt in der Startvorlage des Kapazitätsanbieters, um GPU-fähige Instance-Typen für Ihre Workloads von Amazon ECS Managed Instances auszuwählen. Der folgende Ausschnitt zeigt die Attribute, die für die Auswahl GPU-fähiger Instances verwendet werden können.
{ "instanceRequirements": { "acceleratorTypes": "gpu", "acceleratorCount": 1, "acceleratorManufacturers": ["nvidia"] } }
Der folgende Ausschnitt zeigt die Attribute, die verwendet werden können, um GPU-fähige Instance-Typen in der Startvorlage anzugeben.
{ "instanceRequirements": { "allowedInstanceTypes": ["g4dn.xlarge", "p4de.24xlarge"] } }
GPU-fähige Container-Images
Für die Verwendung GPUs in Ihren Containern müssen Sie Container-Images verwenden, die die erforderlichen GPU-Bibliotheken und -Tools enthalten. NVIDIAstellt mehrere vorgefertigte Container-Images bereit, die Sie als Basis für Ihre GPU-Workloads verwenden können, darunter die folgenden:
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nvidia:cuda: Basis-Images mit dem CUDA-Toolkit für GPU-Datenverarbeitung. -
tensorflow/tensorflow:latest-gpu: TensorFlow mit GPU-Unterstützung. -
pytorch/pytorch:latest-cuda: PyTorch mit GPU-Unterstützung.
Ein Beispiel für eine Aufgabendefinition für Amazon ECS auf Amazon ECS Managed Instances, die die Verwendung von beinhaltet GPUs, finden Sie unter GPUs In einer Amazon ECS-Aufgabendefinition angeben.
