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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 Arbeitsablauf „Erste Schritte“ an.
Proton
| Laufzeit | Description |
|---|---|
Microsoft Windows Server 2022 Base |
Kompatibel mit Windows-Anwendungen. Unterstützt die Verwendung von IPv4 und IPv6 in Stream-Sitzungen. |
Ubuntu 22.04 LTS |
Kompatibel mit Linux-Anwendungen. Unterstützt die Verwendung von IPv6 in Stream-Sitzungen nicht. |
Proton 10.0-4 |
Kompatibel mit Windows-Anwendungen. Basierend auf dem Proton-Proton-10.0-4-Zweig |
Proton 9.0-2 |
Kompatibel mit Windows-Anwendungen. Basierend auf dem Proton https://github.com/ValveSoftware/Proton/tree/experimental_9.0 |
Proton 8.0-5 |
Kompatibel mit Windows-Anwendungen. Basierend auf dem Proton https://github.com/ValveSoftware/Proton/tree/experimental_8.0 |
Proton 8.0-2c |
Kompatibel mit Windows-Anwendungen. Basierend auf dem Proton https://github.com/ValveSoftware/Proton/tree/experimental_8.0 |
Einschränkungen
Die Ubuntu 22.04 LTS-Laufzeitumgebung unterstützt Gamepads für Anwendungen, die die Simple DirectMedia Layer (SDL) -Bibliotheken verwenden. Wenn Ihre Anwendung andere Eingabebibliotheken verwendet, funktioniert die Gamepad-Funktionalität möglicherweise nicht. Wenn Sie Probleme haben, sollten Sie stattdessen eine Proton- oder Windows-Laufzeitumgebung verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Mit Amazon GameLift Streams kompatible Geräte und Browser.
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 einer Stream-Sitzung zugewiesenen Hardwareressourcen als auch das Tenancy-Modell (wie viele Streams gleichzeitig auf einer einzelnen virtuellen Maschine ausgeführt werden können) definiert. Sie geben die Stream-Klasse im Arbeitsablauf Schritt 3: Verwalten Sie, wie Amazon GameLift Streams Ihre Anwendung streamt „Erste Schritte“ an.
Windows-Stream-Klassen
| Stream-Klasse | Amazon EC2-Konfiguration | Description |
|---|---|---|
|
Windows-Runtime auf einer Amazon EC2-Instance vom Typ g6.4xlarge |
(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 5.6, 32- und 64-Bit-Anwendungen und Anti-Cheat-Technologie. Verwendet die NVIDIA L4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 16. RAM: 64 GB. VRAM: 24 GB. Tenancy: Unterstützt eine einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Windows-Runtime auf einer Amazon EC2-Instance vom Typ g6.2xlarge |
(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 5.6, 32- und 64-Bit-Anwendungen und Anti-Cheat-Technologie. Verwendet die NVIDIA L4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 8. RAM: 32 GB. VRAM: 24 GB. Tenancy: Unterstützt eine einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Windows-Runtime auf einer Amazon EC2-Instance vom Typ g6f.2xlarge mit 1:1 -Tenancy |
(NVIDIA, small) Unterstützt Anwendungen mit niedriger 3D-Szenenkomplexität. Führt Anwendungen auf Microsoft Windows Server 2022 Base aus. Verwendet die NVIDIA L4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 2. RAM: 8 GB. VRAM: 3 GB Tenancy: Unterstützt eine einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Windows-Runtime auf einer g6f.large Amazon EC2-Instance mit 1:1 -Tenancy |
(NVIDIA, small) Unterstützt Anwendungen mit niedriger 3D-Szenenkomplexität. Führt Anwendungen auf Microsoft Windows Server 2022 Base aus. Verwendet die NVIDIA L4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 2. RAM: 8 GB. VRAM: 3 GB Tenancy: Unterstützt eine einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Windows-Runtime auf einer g6e.4xlarge Amazon EC2-Instanz |
(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 5.6, 32- und 64-Bit-Anwendungen und Anti-Cheat-Technologie. Verwendet die NVIDIA L40S Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 16. RAM: 128 GB. ARBEITSSPEICHER: 48 GB Tenancy: Unterstützt eine einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Windows-Runtime auf einer Amazon EC2-Instance mit einer Größe von 5.2xlarge |
(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 und Anti-Cheat-Technologie. Verwendet die NVIDIA A10G Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 8. RAM: 32 GB. VRAM: 24 GB. Tenancy: Unterstützt eine einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Windows-Runtime auf einer g4dn.2xlarge Amazon EC2-Instance |
(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 und Anti-Cheat-Technologie. Verwendet die NVIDIA T4 Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 8. RAM: 32 GB. VRAM: 16 GB. Tenancy: Unterstützt eine einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
Linux- und Proton-Stream-Klassen
| Stream-Klasse | Amazon EC2-Konfiguration | Description |
|---|---|---|
|
Linux-Laufzeit auf einer Amazon EC2-Instance vom Typ g6.4xlarge |
(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 eine einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Laufzeit auf einer Amazon EC2-Instance mit einer Größe von g6,2xlarge |
(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 eine einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Runtime auf einer Amazon EC2-Instance vom Typ g6,2xlarge mit 2:1 -Tenancy |
(NVIDIA, high) Unterstützt Anwendungen mit mittlerer bis hoher 3D-Szenenkomplexität. 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 Amazon EC2-Instance vom Typ g6,2xlarge mit einer Tenancy von 4:1 |
(NVIDIA, medium) Unterstützt Anwendungen mit mittlerer bis hoher 3D-Szenenkomplexität. 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 Amazon EC2-Instance vom Typ g6,4xlarge mit einer Tenancy von 12:1 |
(NVIDIA, small) 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. |
|
Linux-Laufzeit auf einer g6e.4xlarge Amazon EC2-Instance |
(NVIDIA, pro) Unterstützt Anwendungen mit extrem hoher 3D-Szenenkomplexität, die maximale Ressourcen benötigen. Verwendet die NVIDIA L40S Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 16. RAM: 128 GB. ARBEITSSPEICHER: 48 GB Tenancy: Unterstützt eine einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Laufzeit auf einer Amazon EC2-Instance mit einer Größe von g5.2xlarge |
(NVIDIA, ultra) Unterstützt Anwendungen mit extrem hoher 3D-Szenenkomplexität. Verwendet die NVIDIA A10G Tensor Core-GPU. Ressourcen pro Anwendung: vCPUs: 8. RAM: 32 GB. VRAM: 24 GB. Tenancy: Unterstützt eine einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Runtime auf einer Amazon EC2-Instance vom Typ g5.2xlarge mit 2:1 -Tenancy |
(NVIDIA, high) Unterstützt Anwendungen mit mittlerer bis hoher 3D-Szenenkomplexität. Verwendet die NVIDIA A10G 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 g4dn.2xlarge Amazon EC2-Instance |
(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 einzelne gleichzeitige Stream-Sitzung. |
|
Linux-Runtime auf einer g4dn.2xlarge Amazon EC2-Instance mit 2:1 -Tenancy |
(NVIDIA, high) Unterstützt Anwendungen mit mittlerer bis hoher 3D-Szenenkomplexität. 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. |
IPv6-Support
Amazon GameLift Streams unterstützt das Streaming an Clients nur mit Windows-Runtime-Anwendungen. IPv6-only
| Laufzeit | Streaming über IPv4 | Streaming über IPv6 |
|---|---|---|
| Microsoft Windows Server 2022 Base | Ja | Ja |
| Ubuntu 22.04 LTS | Ja | Nein |
| Proton-Laufzeiten | Ja | Nein |
Versionen von GPU-Treibern
Amazon GameLift Streams unterstützt die folgenden GPU-Treiberversionen nach Laufzeit. Jede Stream-Gruppe verwendet während ihrer gesamten Lebensdauer dieselbe GPU-Treiberversion.
| Laufzeit | GPU-Treiberversion |
|---|---|
| Windows | 581.42 |
| Linux oder Proton | 580,95,05 |
