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针对您的 AI_ML 工作负载提供 AWS 计算选项的战略指南.pdf

上传人: 明**** 编号:1013576 2025-12-21 22页 407.61KB

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本文主要介绍了AWS的计算选项,针对AI/ML工作负载提供了战略指导。关键点如下: 1. AWS在近两年内推出了多个EC2加速计算实例家族。 2. AI模型分析视频回答问题时,应使用适合的实例家族,如针对紧密耦合、通信密集和节点延迟敏感的工作负载,可选择GPU实例。 3. GPU性能受TFLOPS、内存容量和内存带宽的关键因素影响。 4. 比较了不同实例类型,如g6e与p5en实例,p5en实例在TFLOPS和内存带宽方面约是g6e的3倍和6倍。 5. H200与B200实例相比,B200在价格、架构、TFLOPS和内存带宽方面具有优势。 6. 实例选择时,需考虑工作负载需求、价格、区域和购买方式,以获得更高的折扣。 引用核心数据:p5en.48xlarge实例的TFLOPS(BF16)为7.9 petaflops,内存带宽为38.4 TBps;B200实例的价格是H200的约2.1倍,TFLOPS为2250,内存带宽为7.7 TBps。
"选对GPU,效率翻倍?" "AI训练,成本优化指南" "AWS加速实例,选对即省心"
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