Types d'instances Amazon EC2

Lorsque vous lancez une instance, le type d’instance que vous spécifiez détermine les capacités matérielles de l’ordinateur hôte utilisé pour votre instance. Chaque type d’instance propose différentes capacités de calcul, de mémoire et de stockage, et est regroupé dans une famille de·l’instance en fonction de ces capacités. Sélectionnez un type d’instance en fonction des exigences de l’application ou du logiciel que vous prévoyez d’exécuter sur votre instance.

Amazon EC2 dédie certaines ressources de l’ordinateur hôte, comme le CPU, la mémoire et le stockage d’instance, à une instance en particulier. Amazon EC2 partage d’autres ressources de l’ordinateur hôte, comme le réseau et le sous-système de disque, entre les instances. Si chaque instance d’un ordinateur hôte essaie d’utiliser autant que possible de l’une de ces ressources partagées, chacun reçoit une part égale de cette ressource. Cependant, quand une ressource est sous-utilisée, une instance peut consommer une part plus important de cette ressource, tant qu’elle est disponible.

Chaque type d’instance offre des performances minimales plus ou moins élevées à partir d’une ressource partagée. Par exemple, les types d’instance avec des performances d’I/O élevées bénéficient d’une plus grande allocation de ressources partagées. L’allocation d’une plus grande part de ressources partagées réduit aussi les écarts de performances d’I/O. Pour la plupart des applications, des performances d’I/O modérées sont plus que suffisantes. Cependant, pour les applications qui requièrent des performances d’I/O plus élevées ou plus régulières, envisagez un type d’instance avec des performances d’I/O supérieures.

Sommaire

• Types d’instance disponibles
• Spécifications matérielles
• Types de virtualisation AMI
• Rechercher un type d’instance Amazon EC2
• Obtenir des recommandations pour un type d’instance
• Modifier le type d'instance
• Instance de performance à capacité extensible

Types d’instance disponibles

Amazon EC2 fournit un large choix de types d’instance optimisés pour différents cas d’utilisation. Les types d’instance incluent diverses combinaisons de capacité de processeur, de mémoire, de stockage et de mise en réseau et vous offrent la flexibilité nécessaire pour choisir les combinaisons de ressources les plus adaptées à vos applications. Chaque type d’instance inclut une ou plusieurs tailles d’instance, ce qui vous permet de mettre vos ressources à l’échelle des exigences de votre charge de travail cible. Pour plus d'informations, consultez la section Types d'instances dans le guide des types d'instances Amazon EC2.

Conventions de dénomination des types d'instances

Les noms sont basés sur la famille d'instances, la génération, la famille de processeurs, les capacités et la taille. Pour plus d'informations, consultez les conventions de dénomination dans le guide des types d'instances Amazon EC2.

Rechercher un type d’instance

Pour déterminer quels types d'instances répondent à vos besoins, tels que les régions prises en charge, les ressources de calcul ou les ressources de stockage, consultez le guide Rechercher un type d’instance Amazon EC2 des types d'instances Amazon EC2.

Pour plus d'informations sur les fonctionnalités et les cas d'utilisation, consultez les détails des types d'instances Amazon EC2.

Spécifications matérielles

Pour obtenir des spécifications détaillées sur les types d'instances, consultez les spécifications du guide des types d'instances Amazon EC2. Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez la section Tarification à la demande d'Amazon EC2.

Pour que vous puissiez déterminer le type d’instance qui correspond le mieux à vos besoins, nous vous recommandons de lancer une instance et d’utiliser votre propre application de comparaison. Comme vous payez l’instance à la seconde, il est pratique et économique de tester plusieurs types d’instances avant de prendre une décision. Si vos besoins évoluent, même après avoir pris une décision, vous pouvez par la suite modifier le type d’instance. Pour plus d’informations, consultez Modifier le type d'instance.

Fonctions du processeur Intel

Les instances Amazon EC2 qui s’exécutent sur des processeurs Intel peuvent inclure les fonctions suivantes. Toutes les fonctions de processeur suivantes ne sont pas prises en charge par tous les types d’instance. Pour obtenir des informations détaillées sur les fonctionnalités disponibles pour chaque type d'instance, consultez la section Types d'instances Amazon EC2.

• Jeu d’instructions Intel AES-NI — Le jeu d’instructions de chiffrement Intel AES-NI améliore l’algorithme Advanced Encryption Standard (AES) d’origine afin d’offrir une meilleure protection des données et une sécurité accrue. Toutes les instances EC2 de la génération actuelle prennent en charge cette fonction du processeur.

• Extensions Intel Advanced Vector (Intel AVX, Intel AVX2 et AVX-512) — Intel AVX et Intel AVX2 sont des extensions de jeux d’instructions 256 bits et Intel AVX-512 est une extension 512 bits, toutes destinées aux applications exigeantes en matière de virgule flottante (FP). Les instructions Intel AVX améliorent les performances des applications telles que le traitement d’images et audio/vidéo, les simulations scientifiques, les analyses financières, ainsi que la modélisation et l’analyse 3D. Ces fonctions ne sont disponibles que sur les instances lancées avec des AMI HVM.

• Technologie Intel Turbo Boost — Les processeurs à technologie Intel Turbo Boost exécutent automatiquement les cœurs plus rapidement que la fréquence de fonctionnement de base.

• Intel Deep Learning Boost (Intel DL Boost) — Accélère les cas d’utilisation du deep learning d’IA. Les processeurs évolutifs Intel Xeon Scalable de 2e génération étendent Intel AVX-512 avec une nouvelle instruction de réseau neuronal vectoriel (VNNI/INT8) qui augmente considérablement les performances d’inférence du deep learning par rapport aux processeurs Intel Xeon Scalable de génération précédente (avec FP32), pour la reconnaissancI/Oegmentation d’image, la détection d’objet, la reconnaissance vocale, la traduction, les systèmes de recommandation, l’apprentissage par renforcement, etc. VNNI peut ne pas être compatible avec toutes les distributions Linux.

  Les instances suivantes prennent en charge VNNI : M5n, R5n, M5dn, M5zn, R5b, R5dn, D3, D3en et C6i. Les instances C5 et C5d prennent uniquement en charge VNNI pour les instances 12xlarge, 24xlargeet metal.

Les conventions d’appellation du secteur concernant les processeurs 64 bits peuvent donner lieu à une certaine confusion. Le fabricant de puces Advanced Micro Devices (AMD) a présenté la première architecture 64 bits commercialement viable basée sur le jeu d’instructions Intel x86. Par conséquent, ce type d’architecture est souvent appelé AMD64, quel que soit le fabricant. C’est notamment le cas pour Windows et plusieurs distributions Linux. C’est ce qui explique que les informations système internes d’une instance exécutée sur Ubuntu ou Windows indiquent une architecture de processeur AMD64, même quand les instances s’exécutent sur du matériel Intel.

AWS Processeurs Graviton

AWS Graviton est une famille de processeurs conçus pour offrir le meilleur rapport prix/performances pour vos charges de travail exécutées sur des instances Amazon EC2.

Pour plus d'informations, consultez Getting started with Graviton.

AWS Trainium

Les instances alimentées par AWS Trainium sont spécialement conçues pour une formation en deep learning performante et rentable. Vous pouvez utiliser ces instances pour entraîner des modèles de traitement du langage naturel, de vision par ordinateur et de recommandation utilisés dans un large éventail d'applications, telles que la reconnaissance vocale, la recommandation, la détection des fraudes et la classification d'images et de vidéos. Utilisez vos flux de travail existants dans des frameworks ML courants, tels que PyTorch et TensorFlow.

AWS Inférentie

Les instances alimentées par AWS Inferentia sont conçues pour accélérer l'apprentissage automatique. Ils fournissent une inférence d'apprentissage automatique à haute performance et à faible latence. Ces instances sont optimisées pour déployer des modèles de Deep Learning (DL) pour des applications telles que le traitement du langage naturel, la détection et la classification des objets, la personnalisation et le filtrage du contenu et la reconnaissance vocale.

Il y a plusieurs façons de démarrer :

• Use SageMaker, un service entièrement géré qui constitue le moyen le plus simple de démarrer avec les modèles d'apprentissage automatique. Pour plus d'informations, consultez Get Started with SageMaker dans le manuel Amazon SageMaker Developer Guide.

• Lancez une instance Inf1 ou Inf2 à l’aide de l’AMI Deep Learning. Pour plus d’informations, consultez la section AWS Inferentia avec DLAMI du Guide du développeur AWS Deep Learning AMI .

• Lancez une instance Inf1 ou Inf2 à l’aide de votre propre AMI et installez le kit SDK AWS Neuron, qui vous permet de compiler, d’exécuter et de profiler des modèles de deep learning pour AWS Inferentia.

• Lancez une instance de conteneur à l’aide d’une instance Inf1 ou Inf2 et d’une AMI optimisée par Amazon ECS. Pour plus d’informations, consultez AMI Amazon Linux 2 (Inferentia) dans le Amazon Elastic Container Service Developer Guide.

• Créez un cluster Amazon EKS avec des nœuds exécutant des instances Inf1. Pour plus d’informations, consultez Prise en charge d’Inferentiadans le Guide de l’utilisateur Amazon EKS.

Types de virtualisation AMI

Le type de virtualisation de votre instance est déterminé par l’AMI que vous utilisez pour la lancer. Les types d’instance de la génération actuelle prennent uniquement en charge la virtualisation HVM. Certains types d'instances de la génération précédente prennent en charge les instances paravirtuelles (PV) et certaines AWS régions prennent en charge les instances PV. Pour plus d’informations, consultez Types de virtualisation AMI Linux.

Pour de meilleures performances, nous vous recommandons d’utiliser une AMI HVM. De plus, les AMI HVM sont obligatoires pour tirer parti de la mise en réseau améliorée. La virtualisation HVM utilise la technologie d'assistance matérielle fournie par la plate-forme. AWS Avec la virtualisation HVM, la machine virtuelle invitée s’exécute comme si elle se trouvait sur une plateforme matérielle native, si ce n’est qu’elle continue d’utiliser les pilotes du stockage et le réseau de la virtualisation PV pour des performances améliorées.