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GPU instances
GPU-Instances eignen sich am besten für Anwendungen mit massiver Parallelverarbeitung, z. B. Verarbeitungslasten mit Tausenden von Threads.
GPU instances work best for applications with massive parallelism, for example workloads using thousands of threads.
Dies liegt an zwei Faktoren: Erstens: Eigenständige GPU-Instances sind für das Trainieren von Modellen konzipiert und normalerweise für die Inferenz überdimensioniert.
First, standalone GPU instances are designed for model training and are typically oversized for inference.
GPU-Instances ermöglichen die Nutzung von GPU-Leistungsmerkmalen für Anwendungen wie computergestützte Chemie, Rendering, Finanzmodelle und Konstruktionsdesign.
GPU instances allow you to take advantage of GPU performance capabilities for applications such as computational chemistry, rendering, financial modeling and engineering design.
Amazon EC2 P3-Instances, die zu den leistungsstärksten GPU-Instances in der Cloud gehören, sind jetzt in 6 weiteren Regionen verfügbar
Amazon EC2 P3 instances, one of the most powerful GPU instances in the cloud, now available in 6 additional regions
Diese Bereitstellung ist auf eine hochverfügbare Umgebung für Microsoft Windows-basierte, Visual-Effects (VFX)-Workstations in der AWS Cloud über G3 GPU-Instances ausgelegt, die für grafikintensive Workloads entwickelt wurden.
This deployment is for a highly available environment for Microsoft Windows-based, visual effects (VFX) workstations on the AWS Cloud using G3 GPU instances, which are designed for graphics-intensive workloads.
Amazon DevPay steht derzeit nicht für Cluster Compute- oder Cluster GPU-Instances zur Verfügung.
Currently, Amazon DevPay is not available for Cluster Compute or Cluster GPU Instances.
Zweitens: Um die Vorteile der geringen Wartezeiten und vollständigen Zweiteilung der Bandbreite zwischen den Instances voll auszunutzen, müssen Cluster Compute- und Cluster GPU-Instances in einer Cluster Placement-Gruppe über die Amazon EC2-API oder die AWS Management Console gestartet werden.
Second, in order to fully benefit from the available low latency, full bisection bandwidth between instances, Cluster Compute and Cluster GPU Instances must be launched into a cluster placement group through the Amazon EC2 API or AWS Management Console.
Wie andere Frameworks bieten Deep Learning-AMIs optimierte Builds von Chainer 5.0, die angepasst und vollständig für High Performance Deep Learning auf Amazon EC2 CPU- und GPU-Instances konfiguriert sind.
The Deep Learning AMIs now come with an optimized build of TensorFlow 1.11, custom-built from source to accelerate deep learning applications on Amazon EC2 C5 and P3 instances.
Wie andere Frameworks bieten Deep Learning-AMIs optimierte Builds von Chainer 5.0, die angepasst und vollständig für High Performance Deep Learning auf Amazon EC2 CPU- und GPU-Instances konfiguriert sind.
Read More AWS Deep Learning AMIs now with optimized TensorFlow 1.9 and Apache MXNet 1.2 with Keras 2 support to accelerate deep learning on Amazon EC2 instances
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