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Konfigurationsoptionen
Laufzeitumgebungen
Laufzeiten beziehen sich auf das zugrunde liegende Betriebssystem und die Softwareumgebung, die Ihre Anwendung auf Amazon GameLift Streams ausführt. Die wichtigsten Laufzeitoptionen sind Windows, Linux und Proton. Sie geben die Laufzeitumgebung im Schritt 2: Konfigurieren Sie Ihre Anwendung für Amazon GameLift Streams Getting Started Workflow an.
Proton
| Laufzeit | Description |
|---|---|
Microsoft Windows Server 2022-Basis |
Kompatibel mit Windows-Anwendungen. Unterstützt die Verwendung von IPv4 und IPv6 in Stream-Sitzungen. |
Ubuntu 22.04 LTS |
Kompatibel mit Linux-Anwendungen. Unterstützt nicht die Verwendung IPv6 in Stream-Sitzungen. |
Proton 9.0-2 |
Kompatibel mit Windows-Anwendungen. Basierend auf dem Zweig Proton experimental_9.0 |
Proton 8.0-5 |
Kompatibel mit Windows-Anwendungen. Basierend auf dem Zweig Proton experimental_8.0 |
Proton 8.0-2c |
Kompatibel mit Windows-Anwendungen. Basierend auf dem Zweig Proton experimental_8.0 |
Einschränkungen
Gamepad-Unterstützung ist unter Ubuntu 22.04 LTS nicht verfügbar. Andere Laufzeitumgebungen unterstützen Gamepads, abhängig vom Betriebssystem und Browser des Endbenutzers. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Browser und Eingaben.
Stream-Klassen
Stream-Klassen stellen die verschiedenen Ressourcenkonfigurationen dar, die in Amazon GameLift Streams verfügbar sind und sich in CPU, GPU, RAM und anderen Spezifikationen unterscheiden. Die Stream-Klasse ist eine Konfigurationsoption einer Stream-Gruppe, die sowohl die Hardwareressourcen definiert, die einer Stream-Sitzung zugewiesen sind, als auch das Tenancy-Modell (wie viele gleichzeitige Streams auf einer einzigen virtuellen Maschine ausgeführt werden können). Sie geben die Stream-Klasse im Arbeitsablauf Schritt 3: Verwalten Sie, wie Amazon GameLift Streams Ihre Anwendung streamt „Erste Schritte“ an.
| Stream-Klasse | EC2 Amazon-Konfiguration | Description |
|---|---|---|
|
Windows-Laufzeit auf einer g6.4xlarge Amazon-Instance EC2 |
(NVIDIA, Pro) Unterstützt Anwendungen mit extrem hoher 3D-Szenenkomplexität, die maximale Ressourcen benötigen. Führt Anwendungen auf Microsoft Windows Server 2022 Base aus und unterstützt DirectX 12. Kompatibel mit Unreal Engine-Versionen bis hin zu 5.6-, 32- und 64-Bit-Anwendungen sowie mit Anti-Cheat-Technologie. Verwendet die NVIDIA L4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 16. RAM: 64 GB. VRAM: 24 GB. Tenancy: Unterstützt bis zu eine gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Laufzeit auf einer g6.4xlarge Amazon-Instance EC2 |
(NVIDIA, Pro) Unterstützt Anwendungen mit extrem hoher 3D-Szenenkomplexität, die maximale Ressourcen benötigen. Verwendet die NVIDIA L4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 16. RAM: 64 GB. VRAM: 24 GB. Tenancy: Unterstützt bis zu eine gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Windows-Laufzeit auf einer g6.2xlarge Amazon-Instance EC2 |
(NVIDIA, Ultra) Unterstützt Anwendungen mit hoher 3D-Szenenkomplexität. Führt Anwendungen auf Microsoft Windows Server 2022 Base aus und unterstützt DirectX 12. Kompatibel mit Unreal Engine-Versionen bis hin zu 5.6-, 32- und 64-Bit-Anwendungen sowie mit Anti-Cheat-Technologie. Verwendet die NVIDIA L4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 8. RAM: 32 GB. VRAM: 24 GB. Tenancy: Unterstützt bis zu eine gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Laufzeit auf einer g6.2xlarge Amazon-Instance EC2 |
(NVIDIA, Ultra) Unterstützt Anwendungen mit hoher 3D-Szenenkomplexität. Verwendet die NVIDIA L4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 8. RAM: 32 GB. VRAM: 24 GB. Tenancy: Unterstützt bis zu eine gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Laufzeit auf einer g6.2xlarge EC2 Amazon-Instance mit 2:1 -Tenancy |
(NVIDIA, hoch) Unterstützt Anwendungen mit komplexer 3D-Szene. moderate-to-high Verwendet die NVIDIA L4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 4. RAM: 16 GB. VRAM: 12 GB. Tenancy: Unterstützt bis zu zwei gleichzeitige Stream-Sitzungen. |
|
Linux-Laufzeit auf einer g6.2xlarge EC2 Amazon-Instance mit 4:1 -Tenancy |
(NVIDIA, mittel) Unterstützt Anwendungen mit mäßiger Komplexität von 3D-Szenen. Verwendet die NVIDIA L4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 2. RAM: 8 GB. VRAM: 6 GB. Tenancy: Unterstützt bis zu vier gleichzeitige Stream-Sitzungen. |
|
Linux-Laufzeit auf einer g6.4xlarge EC2 Amazon-Instance mit 12:1 -Tenancy |
(NVIDIA, klein) Unterstützt Anwendungen mit geringer 3D-Szenenkomplexität und geringer CPU-Auslastung. Verwendet die NVIDIA L4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 1. RAM: 4 GB. VRAM: 2 GB. Tenancy: Unterstützt bis zu zwölf gleichzeitige Stream-Sitzungen. |
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Windows-Laufzeit auf einer g5.2xlarge Amazon-Instance EC2 |
(NVIDIA, Ultra) Unterstützt Anwendungen mit extrem hoher 3D-Szenenkomplexität. Führt Anwendungen auf Microsoft Windows Server 2022 Base aus und unterstützt DirectX 12 und DirectX 11. Unterstützt Unreal Engine bis Version 5.6, 32- und 64-Bit-Anwendungen sowie Anti-Cheat-Technologie. Verwendet die NVIDIA A10G Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: v: 8. CPUs RAM: 32 GB. VRAM: 24 GB. Tenancy: Unterstützt eine gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Laufzeit auf einer g5.2xlarge Amazon-Instance EC2 |
(NVIDIA, Ultra) Unterstützt Anwendungen mit extrem hoher 3D-Szenenkomplexität. Verwendet die NVIDIA A10G Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: v: 8. CPUs RAM: 32 GB. VRAM: 24 GB. Tenancy: Unterstützt eine gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Laufzeit auf einer g5.2xlarge EC2 Amazon-Instance mit 2:1 -Tenancy |
(NVIDIA, hoch) Unterstützt Anwendungen mit komplexer 3D-Szene. moderate-to-high Verwendet die NVIDIA A10G Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: v: 4. CPUs RAM: 16 GB. VRAM: 12 GB. Tenancy: Unterstützt bis zu zwei gleichzeitige Stream-Sitzungen. |
|
Windows-Laufzeit auf einer g4dn.2xlarge Amazon-Instance EC2 |
(NVIDIA, Ultra) Unterstützt Anwendungen mit hoher 3D-Szenenkomplexität. Führt Anwendungen auf Microsoft Windows Server 2022 Base aus und unterstützt DirectX 12 und DirectX 11. Unterstützt Unreal Engine bis Version 5.6, 32- und 64-Bit-Anwendungen sowie Anti-Cheat-Technologie. Verwendet die NVIDIA T4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 8. RAM: 32 GB. VRAM: 16 GB. Tenancy: Unterstützt eine gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Laufzeit auf einer g4dn.2xlarge Amazon-Instance EC2 |
(NVIDIA, Ultra) Unterstützt Anwendungen mit hoher 3D-Szenenkomplexität. Verwendet die NVIDIA T4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 8. RAM: 32 GB. VRAM: 16 GB. Tenancy: Unterstützt eine gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Laufzeit auf einer g4dn.2xlarge Amazon-Instance mit 2:1 -Tenancy EC2 |
(NVIDIA, hoch) Unterstützt Anwendungen mit komplexer 3D-Szene. moderate-to-high Verwendet die NVIDIA T4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 4. RAM: 16 GB. VRAM: 8 GB. Tenancy: Unterstützt bis zu zwei gleichzeitige Stream-Sitzungen. |
Kompatibilität mit Laufzeitumgebung und Stream-Klassen
| Laufzeitumgebung | Kompatible Stream-Klassen |
|---|---|
| Windows |
|
| Linux (Ubuntu 22.04 LTS) |
|
| Proton |
|
