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Amazon Elastic Compute Cloud
Linux インスタンス用ユーザーガイド

Linux 高速コンピューティングインスタンス

高度な処理機能が必要な場合は、高速コンピューティングインスタンスを使用すると、Graphics Processing Units (GPUs) や Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) などのハードウェアベースのコンピューティングアクセラレーターにアクセスできます。高速コンピューティングインスタンスでは、大量の演算を行うワークロードでさらに多くの並列処理が可能となり、より高いスループットが得られます。

GPU ベースのインスタンスでは、数千のコンピューティングコアを持つ NVIDIA GPU にアクセスできます。GPU ベースの高速コンピューティングインスタンスを使用すると、CUDA または Open Computing Language (OpenCL) パラレルコンピューティングフレームワークを活用することにより、サイエンス、エンジニアリング、およびレンダリングアプリケーションを高速化できます。また、ゲームストリーミング、3D アプリケーションストリーミング、およびその他のグラフィックスワークロードを含む、グラフィックアプリケーションにも使用できます。

FPGA ベースのインスタンスでは、数百万の並列システム論理セルを持つ大きな FPGA にアクセスできます。FPGA ベースの高速コンピューティングインスタンスを使用すると、カスタムハードウェアアクセラレーションを活用することにより、ゲノム解析、財務分析、リアルタイム動画処理、ビッグデータ解析、およびセキュリティワークロードなどのワークロードを高速化できます。Verilog や VHDL などのハードウェア記述言語を使用するか、または OpenCL パラレルコンピューティングフレームワークなどの高レベル言語を使用して、これらの加速度を開発できます。ハードウェアアクセラレーションコードを自身で作成することも、AWS Marketplace からハードウェアアクセラレーションを購入することもできます。

重要

FPGA ベースのインスタンスは、Microsoft Windows をサポートしていません。

高速コンピューティングインスタンスをクラスタープレイスメントグループにクラスター化できます。クラスタープレイスメントグループは、1 つのアベイラビリティーゾーン内で、インスタンス間の低レイテンシーで高帯域幅の接続を提供します。詳細については、「プレイスメントグループ」を参照してください。

Windows 高速コンピューティングインスタンスについては、「Windows 高速コンピューティングインスタンス」 (Windows インスタンスの Amazon EC2 ユーザーガイド) を参照してください。

高速コンピューティングインスタンスファミリー

高速コンピューティングインスタンスファミリーは、ハードウェアアクセラレーターやコプロセッサーを使用して、浮動小数点数計算、グラフィック処理、データパターンマッチングのような機能を CPU で実行されるソフトウェア以上に効率的に実行します。次の高速コンピューティングインスタンスファミリーを Amazon EC2 で起動できます。

F1 インスタンス

F1 インスタンスは Xilinx UltraScale+ VU9P FPGA を使用し、汎用 CPU に適さないデータフローや高度な並列処理のような計算集約型のアルゴリズムを高速化するように設計されています。F1 インスタンスの各 FPGA には、約 250 万の論理要素と約 6,800 のデジタル信号処理 (DSP) エンジン、ローカルの 64 GiB DDR ECC 保護メモリが含まれ、専用の PCIe Gen3 x16 接続によってインスタンスに接続されています。F1 インスタンスは、ローカルの NVMe SSD ボリュームを提供します。

開発者は FPGA Developer AMI および AWS Hardware Developer Kit を使用して、F1 インスタンスで使用するカスタムハードウェアアクセラレーションを作成できます。FPGA Developer AMI には、クラウド上の FPGA 完全サイクル開発用の開発ツールが含まれます。これらのツールを使用して、開発者は F1 インスタンスの FPGA にロードできる Amazon FPGA Image (AFI) を作成し、共有できます。

詳細については、「Amazon EC2 F1 インスタンス」を参照してください。

P3 インスタンス

P3 インスタンスは NVIDIA Tesla V100 GPU を使用し、CUDA または OpenCL プログラミングモデルを使用するか、Machine Learning フレームワークを使用する汎用 GPU コンピューティング用に設計されています。P3 インスタンスは高帯域幅ネットワーキング、強力な半精度、単精度、および倍精度浮動小数点機能、および GPU ごとに 16 GiB メモリを提供し、ディープラーニング、数値流体力学、金融工学、耐震解析、分子モデリング、ゲノム解析、レンダリング、その他サーバー側 GPU コンピューティングワークロードに最適です。

P3 インスタンスは NVIDIA NVLink のピアツーピア転送をサポートします。詳細については、NVIDIA NVLink を参照してください。

P2 インスタンス

P2 インスタンスは NVIDIA Tesla K80 GPU を使用し、CUDA または OpenCL プログラミングモデルを使用する汎用 GPU コンピューティング用に設計されています。P2 インスタンスは高帯域幅ネットワーキング、強力な単精度および倍精度浮動小数点機能、および GPU ごとに 12 GiB メモリを提供し、ディープラーニング、グラフデータベース、高パフォーマンスデータベース、数値流体力学、金融工学、耐震解析、分子モデリング、ゲノム解析、レンダリング、その他サーバー側 GPU コンピューティングワークロードに最適です。

P2 インスタンスは NVIDIA GPUDirect のピアツーピア転送をサポートします。詳細については、NVIDIA GPUDirect を参照してください。

G3 インスタンス

G3 インスタンスは NVIDIA Tesla M60 GPU を使用し、DirectX または OpenGL を使用してグラフィックアプリケーション向けに費用対効果の高パフォーマンスのプラットフォームを提供します。また、G3 インスタンスは、最大 4096x2160 の解像度を持つ 4 つのモニターと NVIDIA GRID 仮想アプリケーションのサポートなど、NVIDIA GRID 仮想ワークステーションの機能も提供します。G3 インスタンスは、アプリケーションの例としては、3D ビジュアライゼーション、グラフィックを強化したリモートワークステーション、3D レンダリング、動画エンコード、仮想リアリティやそのほかの大規模なパラレル処理を必要とするサーバー側のグラフィックワークロードなどのアプリケーションに最適です。

G3 インスタンスは、NVIDIA GRID 仮想ワークステーションと NVIDIA GRID 仮想アプリケーションをサポートします。これらの機能のいずれかを有効にするには、「NVIDIA GRID 機能 の有効化 (G3 インスタンスのみ)」を参照してください。

ハードウェア仕様

以下に示しているのは、高速コンピューティングインスタンスのハードウェア仕様の要約です。

インスタンスタイプ vCPU メモリ (GiB)
p2.xlarge 4 61
p2.8xlarge 32 488
p2.16xlarge 64 732
p3.2xlarge 8 61
p3.8xlarge 32 244
p3.16xlarge 64 488
g3.4xlarge 16 122
g3.8xlarge 32 244
g3.16xlarge 64 488
f1.2xlarge 8 122
f1.16xlarge 64 976

各 Amazon EC2 インスタンスタイプのハードウェア仕様については、「Amazon EC2 インスタンスタイプ」を参照してください。

インスタンスのパフォーマンス

P2、P3、G3 インスタンスで最大のパフォーマンスを実現するための GPU 設定の最適化には、さまざまなものがあります。詳細については、「GPU 設定の最適化 (P2、P3、および G3 インスタンスのみ)」を参照してください。

EBS 最適化インスタンスは、インスタンスからの Amazon EBS I/O とその他のネットワークトラフィックとの競合を排除することによって、EBS ボリュームの安定した高パフォーマンスを実現できます。F1、P3、P2、および G3 インスタンスは、追加料金なしでデフォルトで EBS 最適化されます。詳細については、Amazon EBS 最適化インスタンス を参照してください。

g3.16xlargep2.16xlargep3.16xlarge、および f1.16xlarge インスタンスタイプにより、Linux のプロセッサの C ステートと P ステートを制御できます。C ステートは非アクティブ時のコアのスリープレベルを制御し、P ステートは希望するコアからのパフォーマンス (CPU 周波数) を制御します。詳細については、「EC2 インスタンスタイプのプロセッサのステート制御」を参照してください。

ネットワークパフォーマンス

サポート対象のインスタンスタイプで、拡張されたネットワーキング機能を有効にすることができます。拡張ネットワーキングでは、パケット毎秒 (PPS) が非常に大きく、ネットワークのストレスが少なく、レイテンシーが低くなります。詳細については、「Linux の拡張ネットワーキング」を参照してください。

拡張されたネットワーキングのための Elastic Network Adapter (ENA) を使用するインスタンスタイプは、高いパケット/秒パフォーマンスと一貫して低いレイテンシーを同時に実現します。ほとんどのアプリケーションでは、高いレベルのネットワークパフォーマンスが一貫して必要なわけではありませんが、データの送受信時にアクセスする帯域幅を増やすことでメリットを得られます。ENA を使用し、最大 10 Gbps のスループットをサポートするインスタンスタイプでは、ネットワーク I/O クレジットメカニズムを使用して、平均帯域幅使用率に基づいてインスタンスにネットワーク帯域幅を割り当てます。これらのインスタンスでは、ネットワークスループットがベースライン制限を下回るとクレジットを獲得し、ネットワークデータ転送を実行するときにこれらのクレジットを使用できます。10 Gbps 以上の帯域幅に継続的にアクセスする必要があるワークロードの場合は、10 Gbps または 25 Gbps のネットワーク速度をサポートするインスタンスタイプを使用することをお勧めします。

以下に示しているのは、拡張ネットワーキングをサポートする高速コンピューティングインスタンスのネットワークパフォーマンスの要約です。

インスタンスタイプ ネットワークパフォーマンス 拡張ネットワーキング

f1.2xlargeg3.4xlargep3.2xlarge

最大 10 Gbps

ENA

g3.8xlargep2.8xlargep3.8xlarge

10 Gbps

ENA

f1.16xlargeg3.16.xlargeg3.16.xlargep2.16xlargep3.16xlarge

25 Gbps

ENA

インスタンスの機能

以下に示しているのは、高速コンピューティングインスタンスの機能の要約です。

VPC のみ EBS のみ インスタンスストア 配置グループ

G3

はい

はい

はい

P2

はい

はい

はい

P3

はい

はい

はい

F1

はい

NVMe *

はい

* ルートデバイスボリュームは、Amazon EBS ボリュームである必要があります。

詳細については、以下を参照してください。

リリースノート

  • インスタンスは、HVM AMI を使用して起動する必要があります。

  • NVIDIA ドライバーがインストールされていない限り、GPU ベースのインスタンスは GPU にアクセスできません。

  • リージョンごとに 100 AFI という制限があります。

  • 実行できるインスタンス数は制限されています。詳細については、Amazon EC2 のよくある質問の「Amazon EC2 で実行できるインスタンス数の上限は?」を参照してください。これらの制限の拡大を申請するには、Request to Increase Amazon EC2 Instance Limit というフォームを使用してください。

GPU ベースの高速コンピューティングインスタンス用の AMI

すぐに作業を開始できるように、NVIDIA などから GPU ベースの高速コンピューティングインスタンス用の AMI が提供されています。これらのリファレンス AMI には、NVIDIA GPU の完全な機能とパフォーマンスを有効にする NVIDIA ドライバーが含まれています。

NVIDIA ドライバーがある AMI の一覧については、次のように AWS Marketplace を検索してください。

HVM AMI を使用して高速コンピューティングインスタンスを起動できます。

NVIDIA ドライバーを手動でインストールすることもできます。詳細については、「Linux インスタンスに NVIDIA ドライバをインストールする」を参照してください。