| ID |
1094 |
| GUID |
7381fab5bf9a84b3c27b2099275fbd93cfe3bfad |
| 発表日(JST) |
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| 要約生成日時(JST) |
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| タイトル |
Amazon EC2 G6eインスタンスがストックホルム地域で利用可能に |
| 詳細リンク |
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/02/amazon-ec2-g6e-instances-stockholm-region/
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| カテゴリ |
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| 要点 |
- Amazon EC2 G6eインスタンスがヨーロッパ（ストックホルム）リージョンで利用可能になりました。
- G6eインスタンスは、NVIDIA L40S Tensor Core GPUを搭載し、機械学習や空間コンピューティングに適しています。
- 最大8個のGPU、192 vCPU、400 Gbpsのネットワーク帯域幅、1.536 TBのメモリ、7.6 TBのストレージを提供します。
- AWS Deep Learning AMI、Deep Learning Container、マネージドサービスでAI推論ワークロードを実行できます。
- 複数のAWSリージョンで利用可能で、様々な購入オプションがあります。
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| アップデート内容要約 |
AWSは、NVIDIA L40S Tensor Core GPUを搭載したAmazon EC2 G6eインスタンスをヨーロッパ（ストックホルム）リージョンで利用可能にしました。これらのインスタンスは、機械学習や空間コンピューティングの幅広いユースケースに対応しています。
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| アップデート内容全文 |
本日より、NVIDIA L40S Tensor Core GPUを搭載したAmazon EC2 G6eインスタンスがヨーロッパ（ストックホルム）リージョンで利用可能になりました。
G6eインスタンスは、機械学習や空間コンピューティングの幅広いユースケースに使用できます。
顧客は、G6eインスタンスを使用して、最大13Bパラメータの大規模言語モデル（LLM）や、画像、動画、音声を生成するための拡散モデルをデプロイできます。
さらに、G6eインスタンスにより、空間コンピューティングワークロード向けに、より大規模で没入感のある3Dシミュレーションやデジタルツインの作成が可能になります。
G6eインスタンスは、GPU1個あたり48 GBのメモリを持つNVIDIA L40S Tensor Core GPUを最大8個搭載し、第3世代AMD EPYCプロセッサを特徴としています。
また、最大192 vCPU、最大400 Gbpsのネットワーク帯域幅、最大1.536 TBのシステムメモリ、最大7.6 TBのローカルNVMe SSDストレージをサポートしています。
開発者は、AWS Deep Learning AMI、AWS Deep Learning Container、またはAmazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）、AWS Batch、Amazon SageMakerなどのマネージドサービスを使用して、G6eインスタンス上でAI推論ワークロードを実行できます。
Amazon EC2 G6eインスタンスは、現在AWSの米国東部（バージニア北部、オハイオ）、米国西部（オレゴン）、アジアパシフィック（東京）、ヨーロッパ（フランクフルト、スペイン、ストックホルム）リージョンで利用可能です。
顧客はG6eインスタンスをオンデマンドインスタンス、リザーブドインスタンス、スポットインスタンス、またはSavings Planの一部として購入できます。
開始するには、AWSマネジメントコンソール、AWS Command Line Interface（CLI）、AWS SDKにアクセスしてください。
詳細については、G6eインスタンスページをご覧ください。
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| 関連サービス |
- Amazon EC2
- Amazon Elastic Kubernetes Service
- Amazon SageMaker
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| 関連サービスの説明 |
- Amazon EC2（Elastic Compute Cloud）は、AWSクラウド上でスケーラブルな仮想サーバーを提供するサービスです。ユーザーは必要に応じてさまざまなタイプのインスタンス（仮想サーバー）を選択し、利用することができます。G6eインスタンスは、高性能なGPUを搭載した特殊なタイプのEC2インスタンスで、機械学習や3Dレンダリングなどの計算負荷の高いタスクに適しています。
- Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）は、Kubernetesを使用したコンテナ化されたアプリケーションの管理を簡素化するマネージドサービスです。EKSを使用することで、開発者はKubernetesクラスターの管理や運用の複雑さを軽減し、アプリケーションの開発に集中することができます。
- Amazon SageMakerは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを簡単に行えるフルマネージドの機械学習プラットフォームです。データサイエンティストや開発者が、高品質の機械学習モデルを迅速に開発し、本番環境にデプロイすることを支援します。SageMakerは、モデルの開発から運用まで、機械学習のライフサイクル全体をカバーするツールとサービスを提供しています。
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| 関連URL |
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