| ID |
298 |
| GUID |
fa24b7f1081470f0431c50ba5d55cea1dc44c185 |
| 発表日(JST) |
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| 要約生成日時(JST) |
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| タイトル |
Bottlerocket が AI/ML および HPC ワークロード向けに Elastic Fabric Adapter をサポート |
| 詳細リンク |
https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2024/12/bottlerocket-elastic-fabric-adapter-ai-ml-workloads
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| カテゴリ |
- amazon-ecs
- amazon-eks
- aws-govcloud-us
- bottlerocket
- compute
- containers
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| 要点 |
- Bottlerocket に Elastic Fabric Adapter (EFA) サポートが追加された
- AI、ML、HPC ワークロードの高性能実行環境を提供
- G4、G5、P4、P5 などのインスタンスタイプで利用可能
- EFA デバイス検出時に自動的に最適化を実施
- バージョン 1.28.0 以降のすべての Bottlerocket AMI で利用可能
- すべての商用 AWS リージョンおよび AWS GovCloud (US) リージョンで利用可能
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| アップデート内容要約 |
AWS が Bottlerocket に Elastic Fabric Adapter (EFA) サポートを追加し、AI、ML、HPC アプリケーションの高性能な実行環境を提供することを発表しました。
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| アップデート内容全文 |
本日、AWS は Bottlerocket に Elastic Fabric Adapter (EFA) のサポートを導入したことを発表しました。
Bottlerocket は、コンテナホスティングに特化して設計された Linux ベースのオペレーティングシステムで、セキュリティ、最小限のフットプリント、安全な更新に重点を置いています。
EFA は、人工知能(AI)、機械学習(ML)、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)アプリケーションを加速するために Amazon EC2 インスタンスに接続できるネットワークデバイスです。
EFA サポートにより、お客様は G4、G5、P4、P5 などのインスタンスタイプで Bottlerocket を使用できるようになります(サポートされているインスタンスタイプの完全なリストをご覧ください)。
EFA デバイスが検出されると、Bottlerocket は自動的に巨大ページを予約し、コンテナのロックされたメモリ制限を更新して、最高の EFA パフォーマンスを確保します。
この統合により、お客様は最も要求の厳しい計算タスクに対して、安全で効率的、かつ高性能なコンテナホスティング環境を利用できます。
EFA サポートは、バージョン 1.28.0 以降のすべてのファーストパーティ Bottlerocket Amazon マシンイメージで利用可能で、すべての商用 AWS リージョンおよび AWS GovCloud(US)リージョンでアクセスできます。
Bottlerocket の使用を開始するには、Bottlerocket ユーザーガイドをご覧ください。
また、Bottlerocket 製品ページにアクセスし、Bottlerocket GitHub リポジトリを探索して、詳細情報を得ることもできます。
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| 関連サービス |
- Amazon EC2
- Bottlerocket
- Elastic Fabric Adapter (EFA)
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| 関連サービスの説明 |
- Amazon EC2(Amazon Elastic Compute Cloud)は、クラウド上でスケーラブルな仮想サーバーを提供するAWSの主要なサービスです。ユーザーは必要に応じてコンピューティングリソースを迅速に起動、停止、サイズ変更できます。
- Bottlerocket は、AWSが開発したLinuxベースのオペレーティングシステムで、コンテナホスティングに特化しています。セキュリティ、最小限のフットプリント、安全な更新に重点を置いており、コンテナ化されたアプリケーションを効率的に実行するための基盤を提供します。
- Elastic Fabric Adapter (EFA) は、Amazon EC2インスタンスに接続できる特殊なネットワークデバイスです。主にAI、ML、HPCなどの高性能計算が必要なアプリケーションのパフォーマンスを向上させるために使用されます。EFAは低レイテンシ、高スループットの通信を可能にし、大規模な並列処理を必要とするワークロードに適しています。
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| 関連URL |
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