GPU-ускоренные ECS

Рекомендуется: Computing-accelerated P2s

• Серия G
  • Graphics-accelerated Enhancement G5
• Серия P
  • Computing-accelerated P3
  • Computing-accelerated P2s (рекомендовано)

Полезные ссылки:

• Ручная установка драйвера GRID на GPU-ускоренный ECS
• Ручная установка драйвера Tesla на GPU-ускоренный ECS

Обзор

G5 ECS используют NVIDIA GRID vGPU и обеспечивают всестороннее, профессиональное графическое ускорение. Они используют NVIDIA Tesla V100 GPU и поддерживают DirectX, OpenGL и Vulkan. Эти ECS предоставляют 16 GiB памяти GPU, удовлетворяя требования от начального уровня до профессиональной графической обработки.

Выберите желаемый тип и спецификации GPU-accelerated ECS.

Спецификации

G5 ECS Features

• CPU: процессоры Intel® Xeon® Scalable 6278 2‑го поколения (базовая частота 2.6 GHz и частота turbo 3.5 GHz), или процессоры Intel® Xeon® Scalable 6151 (базовая частота 3.0 GHz и частота turbo 3.4 GHz)
• API ускорения графики
  • DirectX 12, Direct2D и DirectX Video Acceleration (DXVA)
  • OpenGL 4.5
  • Vulkan 1.0
• CUDA and OpenCL
• NVIDIA V100 GPUs
• Графическое ускорение
• Автоматическое распределение G5 ECS в AZs, где используются NVIDIA V100 GPUs
• До 16 GiB памяти GPU и разрешения 4096 × 2160 для обработки графики и видео

Поддерживаемое программное обеспечение

G5 ECS используются в сценариях графического ускорения, таких как видеорендеринг, облачный рабочий стол и 3D‑визуализация. Если программное обеспечение полагается на аппаратное ускорение GPU DirectX и OpenGL, используйте G5 ECS. G5 ECS поддерживают следующее часто используемое программное обеспечение для обработки графики:

• AutoCAD
• 3ds Max
• MAYA
• Agisoft PhotoScan
• ContextCapture

Примечания

• После остановки G5 ECS базовые ресурсы (включая vCPUs, память, образ и GPUs) не тарифицируются, но его системный диск тарифицируется в зависимости от ёмкости диска. Если с ECS связаны другие продукты, такие как EVS disks, EIP и bandwidth, эти продукты тарифицируются отдельно.
  Note

  Ресурсы будут освобождены после остановки G5 ECS. Если ресурсов будет недостаточно при следующем запуске, запуск может завершиться неудачей. Если вы планируете использовать такой ECS длительный период, не останавливайте его.

• Для G5 ECS необходимо настроить GRID license после создания ECS.
• G5 ECS, созданные с использованием публичного образа, имеют предустановленный GRID driver определённой версии. Однако вам необходимо самостоятельно приобрести и настроить GRID license. Убедитесь, что версия GRID driver соответствует требованиям сервиса.

  Подробности о том, как настроить GRID license, см. Manually Installing a GRID Driver on a GPU-accelerated ECS.

• Если G5 ECS создан с использованием приватного образа, убедитесь, что GRID driver установлен во время создания приватного образа. Если нет, установите драйвер для графического ускорения после создания ECS.

  Подробности см. Manually Installing a GRID Driver on a GPU-accelerated ECS.

• В отличие от вычислений общего назначения, GPU-accelerated ECS предоставляют гетерогенные вычисления. Их спецификации могут быть изменены только в пределах того же типа instance.
• GPU-accelerated ECS не поддерживают live migration.

Обзор

P3 ECS используют NVIDIA A100 GPUs и обеспечивают гибкость и сверхвысокопроизводительные вычисления. P3 ECS обладают преимуществами в AI‑основанном глубоком обучении, научных вычислениях, Computational Fluid Dynamics (CFD), вычислительных финансах, сейсмическом анализе, молекулярном моделировании и геномике. Теоретически FP32 составляет 19.5 TFLOPS, а TF32 tensor core — 156 TFLOPS | 312 TFLOPS (sparsity enabled).

Характеристики

P3 ECS Features

• CPU: 2‑е поколение Intel® Xeon® Scalable 6248R processors и 3,0 GHz базовой частоты
• До восьми NVIDIA A100 GPU в ECS
• параллельные вычисления NVIDIA CUDA и общие фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow, Caffe, PyTorch и MXNet
• 19,5 TFLOPS производительности одинарной точности и 9,7 TFLOPS производительности двойной точности на одном GPU
• NVIDIA Tensor cores с 156 TFLOPS смешанной точности производительности для глубокого обучения
• До 40 Gbit/s сетевой пропускной способности на одном ECS
• 80 GB памяти HBM2 GPU на видеокарте, с пропускной способностью 1 935 Gbit/s
• Всеобъемлющие базовые возможности
  • Пользовательская сеть с гибким делением подсетей и настройкой политики доступа к сети
  • Массовое хранилище, эластичное расширение и резервное копирование и восстановление
  • Эластичное масштабирование
• Гибкость

  Как и другие типы ECSs, P3 ECSs можно развернуть за несколько минут.

• Отличная экосистема супервычислений

  Экосистема супервычислений позволяет создать гибкую, высокопроизводительную, экономичную вычислительную платформу. Большое количество HPC‑приложений и фреймворков глубокого обучения могут работать на P3 ECSs.

Поддерживаемое программное обеспечение

P3 ECSs используются в сценариях ускорения вычислений, таких как обучение глубоким нейронным сетям, инференс, научные вычисления, молекулярное моделирование и сейсмический анализ. Если программному обеспечению требуется поддержка параллельных вычислений GPU CUDA, используйте P3 ECSs. P3 ECSs поддерживают следующее часто используемое программное обеспечение:

• Распространённые фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow, Spark, PyTorch, MXNet и Caffe
• Рендеринг CUDA GPU, поддерживаемый RedShift для Autodesk 3ds Max и V-Ray для 3ds Max
• Agisoft PhotoScan
• MapD
• Более 2 000 GPU-ускоренных приложений, таких как Amber, NAMD и VASP

Примечания

• После остановки P3 ECS базовые ресурсы (включая vCPU, память, образ и GPU) не тарифицируются, но его системный диск тарифицируется в зависимости от объёма диска. Если с ECS связаны другие продукты, такие как диски EVS, EIP и пропускная способность, эти продукты тарифицируются отдельно.
  Note

  Ресурсы будут освобождены после остановки P3 ECS. Если при следующем запуске ресурсов будет недостаточно, запуск может завершиться неудачей. Если планируете использовать такой ECS длительный период, не останавливайте его.

• Если P3 ECS создаётся с использованием частного образа, убедитесь, что драйвер Tesla был установлен во время создания образа. Если нет, установите драйвер для ускорения вычислений после создания ECS. Подробности см. Manually Installing a Tesla Driver on a GPU-accelerated ECS.
• В отличие от вычислений общего назначения, GPU-ускоренные ECS предоставляют гетерогенные вычисления. Их спецификации можно изменять только в рамках того же типа instance.
• GPU-ускоренные ECS не поддерживают живую миграцию.

Обзор

ECS P2s используют графические процессоры NVIDIA Tesla V100 для обеспечения гибкости, высокопроизводительных вычислений и экономичности. ECS P2s предоставляют выдающиеся возможности общих вычислений и обладают преимуществами в таких областях, как глубокое обучение на основе AI, научные вычисления, вычислительная гидродинамика (CFD), финансовые вычисления, сейсмический анализ, молекулярное моделирование и геномика.

Технические характеристики

P2s ECS Features

• CPU: процессоры Intel® Xeon® Scalable 6278 2‑го поколения (базовая частота 2,6 GHz и частота turbo 3,5 GHz), или процессоры Intel® Xeon® Scalable 6151 (базовая частота 3,0 GHz и частота turbo 3,4 GHz)
• До восьми NVIDIA Tesla V100 GPU в ECS
• Параллельные вычисления NVIDIA CUDA и распространённые фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow, Caffe, PyTorch и MXNet
• 14 TFLOPS производительности одинарной точности и 7 TFLOPS производительности двойной точности
• Tensor‑ядра NVIDIA с 112 TFLOPS смешанной точности для глубокого обучения
• До 30 Gbit/s сетевой пропускной способности в одном ECS
• 32 GiB памяти HBM2 GPU с пропускной способностью 900 Gbit/s
• Всеобъемлющие базовые возможности
  • Сеть, определяемая пользователем, с гибким делением подсетей и конфигурацией политики доступа к сети
  • Массовое хранилище, эластичное расширение и резервное копирование и восстановление
  • Эластичное масштабирование
• Гибкость

  Подобно другим типам ECS, P2s ECS можно развернуть за несколько минут.

• Отличная экосистема супервычислений

  Экосистема супервычислений позволяет создать гибкую, высокопроизводительную, экономичную вычислительную платформу. Большое количество приложений HPC и фреймворков глубокого обучения могут работать на P2s ECSs.

Поддерживаемое программное обеспечение

P2s ECSs используются в сценариях ускорения вычислений, таких как обучение глубокому обучению, инференс, научные вычисления, молекулярное моделирование и сейсмический анализ. Если программному обеспечению требуется поддержка параллельных вычислений GPU CUDA, используйте P2s ECSs. P2s ECSs поддерживают следующее часто используемое программное обеспечение:

• Распространённые фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow, Caffe, PyTorch и MXNet
• Рендеринг CUDA GPU, поддерживаемый RedShift для Autodesk 3ds Max и V-Ray для 3ds Max
• Agisoft PhotoScan
• MapD

Примечания

• После остановки P2s ECS базовые ресурсы (включая vCPU, память, образ и GPU) не тарифицируются, но его системный диск тарифицируется в зависимости от объёма диска. Если с ECS связаны другие продукты, такие как диски EVS, EIP и пропускная способность, эти продукты тарифицируются отдельно.
  Note

  Ресурсы будут освобождены после остановки P2s ECS. Если при следующем запуске ресурсов будет недостаточно, запуск может завершиться неудачей. Если планируете использовать такой ECS длительный период, не останавливайте его.

• По умолчанию у P2s ECSs, созданных с использованием публичного образа, установлен драйвер Tesla.
• Если P2s ECS создаётся с использованием приватного образа, убедитесь, что драйвер Tesla установлен во время создания приватного образа. Если нет, установите драйвер для ускорения вычислений после создания ECS. Подробности см. в Manually Installing a Tesla Driver on a GPU-accelerated ECS.
• В отличие от вычислений общего назначения, GPU-ускоренные ECSs предоставляют гетерогенные вычисления. Их характеристики можно изменять только в пределах того же типа instance.
• GPU-ускоренные ECSs не поддерживают живую миграцию.