EC2 Amazon-Instance-Typen - Amazon Elastic Compute Cloud
Verfügbare Instance-TypenHardwarespezifikationenHypervisor-typAMI-VirtualisierungstypenProzessoren

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EC2 Amazon-Instance-Typen

Wenn Sie eine Instance starten, bestimmt der von Ihnen angegebene Instance-Typ die Hardware der Host-Computer für die Instance. Jeder Instance-Typ bietet unterschiedliche Rechenleistung, Arbeitsspeicher- und Speicher-Kapazität und wird abhängig von diesen Eigenschaften in Instance-Familien eingeordnet. Wählen Sie einen Instance-Typ den Anforderungen der Anwendung oder Software entsprechend aus, die Sie in Ihrer Instance ausführen möchten. Weitere Informationen zu Funktionen und Anwendungsfällen finden Sie unter EC2 Amazon-Instanztypen.

Amazon EC2 weist einige Ressourcen des Host-Computers, wie CPU, Arbeitsspeicher und Instance-Speicher, einer bestimmten Instance zu. Amazon EC2 teilt andere Ressourcen des Host-Computers, wie das Netzwerk und das Festplattensubsystem, zwischen den Instances. Wenn die Instances eines Host-Computers jeweils möglichst viele Ressourcen nutzen möchten, wird die Ressource gleichmäßig aufgeteilt. Wenn eine Ressource jedoch nicht voll ausgelastet ist, kann eine Instance einen höheren Anteil der verfügbaren Ressource nutzen.

Jeder Instance-Typ stellt Leistung von einer gemeinsamen Ressource je nach Anforderung bereit. Instance-Typen mit hoher I/O-Leistung wird beispielsweise ein höherer Anteil der gemeinsamen Ressourcen zugewiesen. Durch die Zuweisung eines größeren Anteils gemeinsamer Ressourcen werden außerdem Abweichungen der I/O-Leistung verringert. Für die meisten Anwendungen ist mittlere I/O-Leistung vollkommen ausreichend. Für Anwendungen, die mehr oder einheitlichere I/O-Leistung erfordern, sollten Sie jedoch einen Instance-Typ mit höherer I/O-Leistung in Erwägung ziehen.

Inhalt

Verfügbare Instance-Typen

Amazon EC2 bietet eine große Auswahl an Instance-Typen, die für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind. Die Instance-Typen umfassen unterschiedliche Kombinationen von CPU-, Arbeitsspeicher-, Speicher- und Netzwerkkapazitäten und geben Ihnen die nötige Flexibilität, um die richtige Mischung von Ressourcen für Ihre Anwendungen zu wählen. Jeder Instance-Typ umfasst eine oder mehrere Instance-Größen, so dass Sie Ihre Ressourcen an die Anforderungen Ihrer Ziel-Workloads anpassen können.

Namenskonvention für Instance-Typen

Die Namen basieren auf der Instance-Familie, der Generation, der Prozessorfamilie, den Fähigkeiten und der Größe. Weitere Informationen finden Sie unter Namenskonventionen im Amazon EC2 Instance Types Guide.

Suchen eines -Instance-Typs

Informationen darüber, welche Instance-Typen Ihren Anforderungen entsprechen, wie z. B. unterstützte Regionen, Rechenressourcen oder Speicherressourcen, finden Sie unter Finden Sie einen EC2 Amazon-Instance-Typ und die Spezifikationen für EC2 Amazon-Instance-Typen im Amazon EC2 Instance Types Guide.

Hardwarespezifikationen

Detaillierte Spezifikationen für Instance-Typen finden Sie unter Spezifikationen im Amazon EC2 Instance Types Guide. Preisinformationen finden Sie unter Amazon EC2 On-Demand-Preise.

Um die richtigen Instance-Typen für Ihre Anforderungen zu bestimmen, empfehlen wir, eine Instance zu starten und Ihre eigene Benchmarkanwendung zu verwenden. Da Instances pro Sekunde abgerechnet werden, können Sie mehrere Instance-Typen bequem und ohne großen Kostenaufwand testen, bevor Sie eine Entscheidung treffen. Falls sich Ihre Anforderungen ändern, können Sie selbst nach der Entscheidung den Instance-Typ anpassen. Weitere Informationen finden Sie unter Änderungen des EC2 Amazon-Instanztyps.

Hypervisor-typ

Amazon EC2 unterstützt die folgenden Hypervisoren: Xen und Nitro.

Nitro-basierte Instances

  • Universell einsetzbar: M5 | M5a | M5ad | M5d | M5dn | M5Zn | M6a | M6g | M6g | M6gd | M6i | M6id | M6idn | M6in | M7in | M7a | M7g | M7gd | M7i | M7i-Flex | M8g | M8gd | T3 | T3a | T4g

  • Für Berechnungen optimiert: C5 | C5a | C5ad | C5d | C5n | C6a | C6g | C6gd | C6Gn | C6i | C6id | C6in | C7a | C7g | C7gd | C7gn | C7i | C7i-Flex | C8g | C8GD

  • Speicheroptimiert: R5 | R5a | R5ad | R5b | R5d | R5dn | R5n | R6a | R6g | R6gd | R6i | R6idn | R6in | R6id | R7a | R7g | R7g | R7gd | R7i | R7iz | R8g | R8gd | U-3tb1 | U-6tb1 | U-9tb1 TB1 | U-12 TB1 | U-18 TB1 | U-24 TB | U7i-6 TB | U7i-8 TB | U7i-12 TB | U7in-16 TB | U7in-24 TB | U7in-32 TB | U7in-32 TB | U7inH-32 TB | x2GD | x2IDN | X2iEDN | X2IEZN | x8G | z1d

  • Speicheroptimiert: D3 | D3EN | i3EN | i4G | i4I | i7I | i7Ie | i8G | i4GN | IS4Gen

  • Beschleunigtes Rechnen: DL1 DL2q | | F2 | G4ad | G4dn | G5 | G5g | G6 | G6e | Gr6 | Inf1 | Inf2 | P3dn | P4d | P4de | P5 | P5e | P5en | P6-B200 | Trn1 | Trn1n | Trn2 | Trn2u | VT1

  • Hochleistungs-Datenverarbeitung: Hpc6a | Hpc6id | Hpc7a | Hpc7g

  • Vorherige Generation A1

Weitere Informationen zu den unterstützten Versionen von Nitro Hypervisor finden Sie unter Unterstützung von Netzwerkfunktionen im Amazon EC2 Instance Types Guide.

Xen-based Instances

  • Allgemeine Zwecke: M1 | M2 | M3 | M4 | T1 | T2

  • Für Datenverarbeitung optimiert: C1 | C3 | C4

  • Arbeitsspeicheroptimiert:: R3 | R4 | X1 | X1e

  • Speicheroptimiert: D2 | H1 | I2 | I3

  • Beschleunigte Datenverarbeitung:: F1 | G3 | P2 | P3

AMI-Virtualisierungstypen

Der Virtualisierungstyp Ihrer Instance wird durch das AMI bestimmt, das zum Starten der Instance verwendet wird. Instance-Typen der aktuellen Generation unterstützen nur eine Hardware Virtual Machine (HVM). Einige Instance-Typen der vorherigen Generation unterstützen paravirtual (PV) und einige AWS Regionen unterstützen PV-Instances. Weitere Informationen finden Sie unter Virtualisierungstypen.

Um optimale Leistung zu erzielen, empfehlen wir die Verwendung eines HVM-AMI. Darüber hinaus AMIs sind HVM erforderlich, um die Vorteile erweiterter Netzwerke nutzen zu können. Die HVM-Virtualisierung nutzt die von der Plattform bereitgestellte hardwaregestützte Technologie. AWS Mit HVM-Virtualisierung kann die VM wie auf einer nativen Hardwareplattform ausgeführt werden. Es werden jedoch weiterhin PV-Netzwerk- und Speicher-Treiber für bestmögliche Leistung eingesetzt.

Prozessoren

EC2 Instanzen unterstützen eine Vielzahl von Prozessoren.

Intel-Prozessoren

EC2 Amazon-Instances, die auf Intel-Prozessoren ausgeführt werden, können die folgenden Prozessorfunktionen enthalten. Nicht alle Instances, die auf Intel-Prozessoren laufen, unterstützen alle diese Prozessor-Feature. Informationen darüber, welche Funktionen für die einzelnen Instance-Typen verfügbar sind, finden Sie unter EC2 Amazon-Instance-Typen.

  • Intel AES New Instructions (AES-NI) – Der Befehlssatz für Intel AES-NI-Verschlüsselung verbessert den Originalalgorithmus Advanced Encryption Standard (AES) in Hinblick auf schnelleren Datenschutz und bessere Sicherheit. Alle EC2 Instances der aktuellen Generation unterstützen diese Prozessorfunktion.

  • Intel Advanced Vector Extensions (Intel AVX AVX2, Intel und Intel AVX-512) — Intel AVX und Intel AVX2 sind 256-Bit, und Intel AVX-512 ist eine 512-Bit-Befehlssatzerweiterung, die für Floating Point (FP) -intensive Anwendungen entwickelt wurde. Intel AVX-Befehle verbessern die Leistung von Anwendungen für beispielsweise Image-, Audio- und Videobearbeitung, wissenschaftliche Simulationen, Finanzanalysen sowie 3D-Modellierung und -Analysen. Diese Funktionen sind nur für Instances verfügbar, die mit HVM gestartet wurden. AMIs

  • Intel Turbo Boost Technology — Prozessoren der Intel Turbo Boost Technology führen Kerne automatisch schneller als die Basisbetriebsfrequenz aus.

  • Intel Deep Learning Boost (Intel DL Boost) — beschleunigt KI-Deep-Learning-Anwendungsfälle. Die skalierbaren Intel Xeon Prozessoren der zweiten Generation erweitern den Intel AVX-512 um neue Vector Neural Network Instruction (VNNI/INT8) that significantly increases deep learning inference performance over previous generation Intel Xeon Scalable processors (with FP32) for image recognition/segmentation, Objekterkennung, Spracherkennung, Sprachübersetzung, Empfehlungssysteme, Verstärkungslernen und mehr). VNNI ist möglicherweise nicht mit allen Linux-Distributionen kompatibel.

    Die folgenden Instances unterstützen VNNI: M5n, R5n, M5dn, M5zn, R5b, R5dn, D3, D3en und C6i. Die Instances C5 und C5d unterstützen VNNI nur für 12xlarge-, 24xlarge- und metal-Instances.

Die branchenüblichen Benennungskonventionen für 64-Bit können zu Verwirrung führen. CPUs Prozessorhersteller Advanced Micro Devices (AMD) stellte die erste kommerziell erfolgreiche 64-Bit-Architektur basierend auf dem x86-Befehlssatz von Intel vor. Daher wird allgemein davon ausgegangen, dass die Architektur AMD64 unabhängig vom Chiphersteller verwendet wird. Windows und diverse Linux-Distributionen folgen dieser Konvention. Dies erklärt, warum in den internen Systeminformationen einer Instanz, auf der Ubuntu oder Windows ausgeführt wird, die CPU-Architektur so AMD64 angezeigt wird, als ob die Instanzen auf Intel-Hardware laufen.

AMD-Prozessoren

EC2 Amazon-Instances, die auf AMD EPYC-Prozessoren ausgeführt werden, können Ihnen helfen, sowohl die Kosten als auch die Leistung für Ihre Workloads zu optimieren. Diese Instances unterstützen möglicherweise die folgenden Prozessor-Feature. Nicht alle Instances, die auf Intel-Prozessoren laufen, unterstützen alle diese Prozessor-Feature. Informationen darüber, welche Funktionen für die einzelnen Instance-Typen verfügbar sind, finden Sie unter EC2 Amazon-Instance-Typen.

  • AMD Secure Memory Encryption (SME)

  • AMD Transparent Single Key Memory Encryption (TSME)

  • AMD Advanced Vector Extensions (AVX)

  • Sichere verschlüsselte AMD-Virtualisierung – Sicheres verschachteltes Paging (SEV-SNP)

  • Vector Neural Network Instructions (VNNI)

  • BFloat16

AWS Graviton-Prozessoren

AWS Graviton ist eine Prozessorfamilie, die darauf ausgelegt ist, das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für Ihre Workloads zu bieten, die auf EC2 Amazon-Instances ausgeführt werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit Graviton.

AWS Trainium

Die von AWS Trainium angetriebenen Instances wurden speziell für ein leistungsstarkes und kostengünstiges Deep-Learning-Training entwickelt. Sie können diese Instances verwenden, um die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Empfehlungsmodelle zu trainieren, die in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, z. B. Spracherkennung, Empfehlung, Betrugserkennung sowie Image- und Videoklassifizierung. Verwenden Sie Ihre vorhandenen Workflows in gängigen ML-Frameworks wie PyTorch und. TensorFlow

AWS Inferenz

Von AWS Inferentia betriebene Instances wurden entwickelt, um Machine Learning zu beschleunigen. Sie bieten hohe Leistung und niedrige Latenzzeiten für Machine-Learning-Inferenzen. Diese Instances sind für die Bereitstellung von Deep-Learning-(DL)-Modellen für Anwendungen wie natürliche Sprachverarbeitung, Objekterkennung und -klassifizierung, Inhaltspersonalisierung und -filterung sowie Spracherkennung optimiert.

Es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten für den Einstieg:

  • Verwenden Sie SageMaker KI, einen vollständig verwalteten Service, der der einfachste Weg ist, mit Modellen für maschinelles Lernen zu beginnen. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit SageMaker KI im Amazon SageMaker AI Developer Guide.

  • Starten Sie eine Inf1- oder Inf2-Instance mit dem Deep-Learning-AMI. Weitere Informationen finden Sie unter AWS Inferentia with DLAMI im AWS Deep Learning AMIs -Developer-Handbuch.

  • Starten Sie eine Inf1- oder Inf2-Instance mit Ihrem eigenen AMI und installieren Sie den AWS Neuron SDK, mit dem Sie Deep-Learning-Modelle für AWS Inferentia kompilieren, ausführen und profilieren können.

  • Starten Sie eine Container-Instance mit einer Inf1- oder Inf2-Instance und einem Amazon-ECS-optimierten AMI. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon Linux 2 (Inferentia) AMIs im Amazon Elastic Container Service Developer Guide.

  • Erstellen Sie einen Amazon EKS-Cluster mit Knoten, auf denen Inf1-Instances ausgeführt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Inferentia-Support im Amazon EKS-Benutzerhandbuch.