Bottlerocketが AWS Neuron 加速インスタンスタイプをサポート
ID 1231
GUID a818093d4600daf0e2f3ee723715eb7f9e9d2a5b
発表日(JST)
要約生成日時(JST)
タイトル Bottlerocketが AWS Neuron 加速インスタンスタイプをサポート
詳細リンク https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/03/bottlerocket-aws-neuron-accelerated-instance-types
カテゴリ
  • artificial-intelligence
  • bottlerocket
  • compute
  • containers
要点
  • BottlerocketがAWS Neuron搭載インスタンスタイプをEKSとECSのAMIでサポート
  • Inf1、Inf2、Trn1、Trn2インスタンスタイプに対応
  • EKS顧客はKarpenter 1.2.2以上で利用可能
  • 自動デバイス管理とスケジューリング機能を提供
  • すべてのAWS Neuronインスタンス提供リージョンで利用可能
アップデート内容要約

AWSは、コンテナ向けに設計されたLinuxベースのオペレーティングシステムであるBottlerocketが、AWS Neuronを搭載したインスタンスタイプをAmazon EKSとAmazon ECSのAMIでサポートすることを発表しました。これにより、顧客は機械学習の推論とトレーニングワークロードをAWS Neuron加速インスタンスタイプ上で展開・管理できるようになります。

アップデート内容全文

本日、AWSは、コンテナ向けに特別に設計されたLinuxベースのオペレーティングシステムであるBottlerocketが、Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)およびAmazon Elastic Container Service (ECS)のAMIにおいて、AWS Neuron搭載インスタンスをサポートすることを発表しました。
Bottlerocket AMIを使用する顧客は、Inf1、Inf2、Trn1、Trn2を含むAWS Neuron加速インスタンスタイプ上で、機械学習の推論およびトレーニングワークロードを展開・管理できるようになりました。
EKSの顧客は、これらのBottlerocket AMIをKarpenterバージョン1.2.2以上で使用できます。
この統合により、Bottlerocketのセキュリティと運用の簡素化に焦点を当てつつ、自動化されたデバイス管理とスケジューリング機能が可能になります。
顧客は標準のBottlerocket AMIを使用してNeuronインスタンス上にワークロードを展開でき、なじみのあるコンテナオーケストレーションインターフェースを通じてデバイスの所有権とリソース割り当てを設定できます。
AWS Neuron搭載インスタンスに対するBottlerocketのサポートは、Inf1、Inf2、Trn1、Trn2インスタンスが提供されているすべてのAWSリージョンで利用可能です。
開始するには、Bottlerocketユーザーガイドをご参照ください。
また、Bottlerocket製品ページをご覧いただくか、BottlerocketのGitHubリポジトリで詳細をご確認いただけます。

関連サービス
  • AWS Neuron
  • Amazon Elastic Container Service (ECS)
  • Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)
関連サービスの説明
  • AWS Neuronは、機械学習推論と訓練のためのソフトウェア開発キット(SDK)、ランタイム、およびコンパイラです。AWS Graviton、AWS Trainium、AWS Inferentiaなどのカスタムシリコンチップ向けに最適化されており、高性能な機械学習ワークロードの実行を可能にします。
  • Amazon Elastic Container Service (ECS)は、コンテナ化されたアプリケーションを簡単に実行、停止、管理できるフルマネージドコンテナオーケストレーションサービスです。ECSを使用すると、DockerコンテナをAWS上で簡単に実行でき、アプリケーションのデプロイ、管理、スケーリングが容易になります。
  • Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)は、Kubernetesを実行するために使用できるマネージドコンテナオーケストレーションサービスです。EKSを使用すると、Kubernetesの制御プレーンやワーカーノードのプロビジョニングと管理を自動化でき、コンテナ化されたアプリケーションを簡単にデプロイおよびスケーリングできます。
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