Amazon-EC2-R7iz-Instances
Die schnellsten skalierbaren auf Intel Xeon basierenden Instances der 4. Generation in der Cloud
R7iz-Instances von Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) sind speicheroptimierte Instances mit hoher CPU-Leistung. Sie sind die schnellsten skalierbaren auf Intel Xeon basierten Instances der 4. Generation (Sapphire Rapids) in der Cloud mit einer kontinuierlichen Turbofrequenz für alle Kerne von 3,9 GHz. R7iz-Instances bieten eine bis zu 20 % bessere Leistung als z1d-Instances der vorherigen Generation. Sie verwenden DDR5-Speicher und bieten eine bis zu 2,4-mal höhere Speicherbandbreite als z1d-Instances. R7iz-Instances bieten eine 8:1-Rate an Speicher zu vCPU mit bis zu 128 vCPUs und bis zu 1 024 GB Speicher. Die Kombination aus hoher CPU-Leistung und großem Speicherbedarf macht R7iz-Instances die ideale Wahl für Frontend-Electronic-Design-Automation (EDA), relationale Datenbank-Workloads mit hohen Lizenzgebühren pro Kern und Simulations-Workloads in den Bereichen Finanzen, Versicherungswesen und Datenanalytik.
AWS und Intel arbeiten weiter zusammen, um Cloud-Services bieten zu können, die dafür entwickelt wurden, gegenwärtigen und zukünftigen Rechenanforderungen gerecht zu werden. Weitere Informationen finden Sie auf der AWS- und Intel-Partnerseite.
Vorteile
Niedrigere Gesamtbetriebskosten (TCO)
R7iz-Instances bieten eine bis zu 20 % höhere Rechenleistung als z1d-Instances der vorherigen Generation. Die hohe CPU-Leistung in Kombination mit bis zu 1 024 GB Arbeitsspeicher führt zu einer höheren Gesamtleistung für Anwendungen wie EDA und relationale Datenbanken. Auf diese Weise können Sie die Zeit bis zur Marktreife der Produktentwicklung verkürzen und gleichzeitig die Lizenzkosten senken.
Flexibilität und Auswahl
R7iz-Instances ergänzen die breiteste und tiefste Auswahl an EC2-Instances in der Cloud. Sie bieten Instance-Größen bis zu 32xlarge und zwei Bare-Metal-Instance-Größen. Mit bis zu 2,6-mal mehr vCPUs als andere Hochfrequenz-Instances können Sie Ihre speicherintensiven Workloads hochskalieren.
Maximierte Ressourceneffizienz
R7iz-Instances basieren auf dem AWS Nitro System, einer Kombination aus dedizierter Hardware und schlankem Hypervisor, der praktisch alle Rechen- und Speicherressourcen der Host-Hardware für die Instances bereitstellt und so für eine bessere Gesamtleistung und Sicherheit sorgt.
Features
Hohe CPU-Leistung
R7iz-Instances sind die schnellsten skalierbaren auf Intel Xeon basierten (Sapphire Rapids) Instances der 4. Generation in der Cloud mit einer kontinuierlichen Turbofrequenz für alle Kerne von 3,9 GHz. Zu diesen Instances gehört die Unterstützung für die ständig aktive Speicherverschlüsselung mit Intel Total Memory Encryption (TME).
Leistungsstarke Schnittstellen
R7iz-Instances unterstützen Netzwerke mit bis zu 50 Gbit/s. R7iz-Instances unterstützen außerdem eine Bandbreite von 40 Gbit/s zu Amazon Elastic Block Store (EBS) in der größten Größe. Darüber hinaus können Sie mit R7iz-Instances bis zu 88 EBS-Volumes an eine Instance anhängen (im Vergleich zu z1d, das bis zu 28 EBS-Volume-Anhänge an eine Instance erlaubte). R7iz-Instances verwenden die neue DDR5-Speichertechnologie und bieten eine bis zu 2,4-fach höhere Speicherbandbreite als vergleichbare Hochfrequenz-Instances. R7iz-Instances unterstützen Elastic Fabric Adapter (EFA) in den Größen 32xlarge und metal-32xl.
Neue Beschleuniger
Die skalierbaren Intel-Xeon-Prozessoren der 4. Generation bieten 4 neue integrierte Beschleuniger. Advance Matrix Extensions (AMX) – erhältlich in allen Größen – beschleunigen Matrixmultiplikationsoperationen für Anwendungen wie CPU-basiertes Machine Learning. Data Streaming Accelerator (DSA), In-Memory Analytics Accelerator (IAA) und QuickAssist Technology (QAT) – verfügbar auf R7iz-Bare-Metal-Größen – ermöglichen eine effiziente Auslagerung und Beschleunigung von Datenoperationen, die zur Optimierung der Leistung von Datenbanken, Verschlüsselung und Komprimierung sowie Warteschlangenmanagement-Workloads beitragen.
Basierend auf dem AWS Nitro System
Das AWS Nitro System kann auf vielfältigste Art und Weise kombiniert werden und ermöglicht AWS die flexible Konzeption und zügige Bereitstellung von EC2-Instance-Typen mit einem noch breiteren Spektrum von Datenverarbeitungs-, Speicher-, Arbeitsspeicher- und Netzwerkoptionen. Nitro-Karten lagern die E/A-Funktionen aus und beschleunigen sie und erhöhen so die Gesamtleistung des Systems.
Produktdetails
Amazon-EC2-R7iz-Instances werden von skalierbaren Intel-Xeon-Prozessoren der 4. Generation angetrieben und sind die ideale Lösung für hohe CPU- und arbeitsspeicherintensive Workloads.
| Instance-Größe | vCPU | Arbeitsspeicher (GiB) | Instance-Speicher (GB) | Netzwerkbandbreite (Gbit) | EBS-Bandbreite (Gbit/s) |
r7iz.large |
2 |
16 |
Nur EBS |
Bis zu 12,5 |
Bis zu 10 |
r7iz.xlarge |
4 |
32 |
Nur EBS |
Bis zu 12,5 |
Bis zu 10 |
r7iz.2xlarge |
8 |
64 |
Nur EBS |
Bis zu 12,5 |
Bis zu 10 |
r7iz.4xlarge |
16 |
128 |
Nur EBS |
Bis zu 12,5 |
Bis zu 10 |
r7iz.8xlarge |
32 |
256 |
Nur EBS |
12,5 |
10 |
r7iz.12xlarge |
48 |
384 |
Nur EBS |
25 |
19 |
r7iz.16xlarge |
64 |
512 |
Nur EBS |
25 |
20 |
r7iz.32xlarge |
128 |
1.024 |
Nur EBS |
50 |
40 |
r7iz.metal-16xl |
64 |
512 |
Nur EBS |
25 |
20 |
r7iz.metal-32xl |
128 |
1.024 |
Nur EBS |
50 |
40 |
Kundenreferenzen
Aiven bietet eine Open-Source-Cloud-Datenplattform für Unternehmen zum Aufbau einer modernen Dateninfrastruktur.
„Wir helfen unseren Kunden, ihre Dateninfrastruktur zu vereinfachen, um die Kosteneffizienz zu steigern und die Softwareflexibilität zu erhöhen. Durchsatz und Latenz sind wichtige Faktoren, die unsere Kunden bei der Auswahl von Cloud-Computing-Optionen für unsere Datenplattform bewerten. Wir freuen uns, die Leistungsgrenzen der neuesten Amazon EC2 R7iz-Instances zu erweitern und einen um 170 % höheren Durchsatz und eine um 41 % geringere durchschnittliche Latenz als R6i-Instances der vorherigen Generation zu erreichen.“
Heikki Nousiainen, CTO, Aiven
Astera Labs ist ein Spitzenreiter für speziell entwickelte Daten- und Speicherkonnektivitäts-Lösungen, die Leistungsengpässe im Rechenzentrum beseitigen.
„Wir bauen unsere Lösungen 100 % in der Cloud, für die Cloud. Darum sind wir begeistert über das Potential, die neue Amazon-EC2-R7iz-Instance zu verwenden, um uns Zugriff auf erhöhte Single-Threaded Leistung im Vergleich zu R6i-Instances zu bieten. Als wir die neuen R7iz-Instances getestet haben, konnten wir Leistungssteigerungen von bis zu 25 % gegenüber R6i-Instances erzielen. Mit der gesteigerten Leistung können wir schneller Konnektivitäts-Lösungen auf Silikon-, Software- und Systemebene liefern, die die Vision von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in der Cloud verwirklichen.“
Jitendra Mohan, CEO Astera Labs
Nasdaq ist eine weltweite elektronische Börse zum Kauf und Verkauf von Wertpapieren und anderen Instrumenten und ist außerdem ein Anbieter für Markt-Infrastrukturtechnologie für 130 andere Börsen, Aufsichtsbehörden und Post-Trade-Organisationen in mehr als 50 Ländern.
„Wir verwenden Amazon-EC2-Hochfrequenz-Instances, um unsere Kunden mit zuverlässiger, ultraniedriger Latenz und hoher Leistung in großem Umfang zu versorgen. Amazon-EC2-R7iz-Instances haben eine neue, kleinere Bare-Metal-Instance-Größe mit besserer NUMA-Affinität, die hervorragenden Durchsatz für unsere Workloads bietet, die Systemarchitektur vereinfacht und Determinismus verbessert, indem die Latenz reduziert wird. Diese Innovation ist ein wesentlicher Bestandteil der Partnerschaft von AWS und Nasdaq, um die nächste Generation der Cloud-gestützten Infrastruktur für die Kapitalmärkte der Welt aufzubauen.“
Nikolai Larbalestier, Senior Vice President von NASDAQ
Noname Security entwickelt eine leistungsstarke, vollständige und benutzerfreundliche API-Sicherheitsplattform, mit der Unternehmen alle älteren und modernen APIs erkunden, analysieren, korrigieren und testen können.
„Wir führen Verkehrsanalysen mit KI und Machine Learning durch, um API-Bedrohungen automatisch zu erkennen. Für uns ist es wichtig, unseren Kunden niedrige Latenzen und hohe Bandbreitensicherheit zu bieten. Beim Benchmarking boten Amazon-EC2-R7iz-Instances Sicherheit nahezu in Echtzeit mit dreimal schnelleren Reaktionszeiten und höherem Durchsatz im Vergleich zu C6i-Instances. Wir freuen uns auch, die neuen Advanced Matrix Extensions (AMX) nutzen zu können, um die Leistung unserer Workloads für maschinelles Lernen zu beschleunigen und das Risiko von API-Sicherheitslücken und Cyberangriffen auf der ganzen Welt zu verringern.“
Shay Levi, CTO, Noname Security
SingleStoreDB ist eine cloudnative Datenbank, die auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit für Echtzeitanwendungen ausgelegt ist.
„Führende Unternehmen in fast allen Branchen auf der ganzen Welt nutzen SingleStoreDB, um das Kundenerlebnis zu verbessern und den Betrieb und die Sicherheit zu verbessern. Die Optimierung der Rechenleistung der zugrundeliegenden Infrastruktur ist notwendig, um ständig wachsende Workloads zu unterstützen. Beim Testen von Amazon-EC2-R7iz-Instances stellten unsere Entwicklungsteams eine Verbesserung der Datenbankleistung um 19 % im Vergleich zu Ice-Lake-basierten Instances der vorherigen Generation fest. Wir freuen uns darauf, die neuesten Sapphire-Rapids-Instances von Amazon EC2 zu nutzen, um eine außergewöhnliche Leistung für Transaktionen und Analysen zu bieten.“
Rob Weidner, Director of Cloud Partnerships, SingleStoreDB
Die Plattform von TotalCAE unterstützt Hunderte von technischen Anwendungen und erleichtert es den Kunden, Anwendungen von High Performance Computing (HPC) in der Cloud einzuführen.
„Amazon-EC2-R7iz-Instances kombinieren 1 TB des neuesten DDR5-Speichers und die neuesten skalierbaren Intel-Xeon-Prozessoren der 4. Generation, die mit 3,9 GHz laufen, um Leistung der nächsten Generation für Anwendungen wie Finite Element Analysis (FEA) zu bieten. Wir haben mehrere lizenzierte FEA-Flaggschiffanwendungen auf R7iz-Instances getestet und Leistungssteigerungen von bis zu 19 % bei gleichen Lizenzkosten im Vergleich zu R6id-Instances der vorherigen Generation festgestellt. Unsere Kunden investieren stark in ihre FEA-Anwendungslizenzen, und wir sind bestrebt, ihnen dabei zu helfen, ihre Lizenzinvestitionen zu maximieren und ihre Markteinführungszeit zu verkürzen.“
Rod Mach, President, TotalCAE
Amazon Relational Database Service (RDS) ist eine Sammlung von verwalteten Services, die das Einrichten, Betreiben und Skalieren von Datenbanken in der Cloud vereinfachen.
„Amazon-EC2-R7iz-Instances sind ideal für relationale Datenbank-Workloads, die normalerweise hohe Lizenzkosten pro Kern haben. Unsere Airline- und Banking-Kunden führen anspruchsvolle Workloads aus, die im Augenblick z1d-Instances verwenden. R7iz hat eine 20%ige höhere Rechenleistung, größere Größen (bis zu 32xlarge) und einen 2,4-mal höheren Speicherdurchsatz (mit dem neuesten DDR5) im Vergleich zu z1d, und kann diesen Kunden helfen, beim weiteren Hochskalieren überlegene Leistung zu erreichen.“
Kambiz Aghili, GM, RDS, DBS Managed Commercial Engines, AWS
Der Hugging Face Hub fungiert als zentraler Ort, an dem jeder Open-Source-ML teilen, erkunden, entdecken und damit experimentieren kann.
„Bei Hugging Face sind wir stolz auf unsere Zusammenarbeit mit Intel, um die neuesten Modelle auf der neuesten Hardwaregeneration zu beschleunigen, von Intel Xeon-CPUs bis hin zu Habana Gaudi-KI-Beschleunigern, für die Millionen von KI-Entwicklern, die Hugging Face verwenden.
Die neuen Beschleunigungsfunktionen von Intel Xeon 4th Gen, die sofort auf Amazon EC2 verfügbar sind, führen dank Advanced Matrix Extensions (AMX) die Unterstützung von bfloat16 und INT8 für Transformator-Training und Inferenz ein.
Durch die Integration der Intel Extension for Pytorch (IPEX) in unsere Optimum-Intel-Bibliothek machen wir es Hugging Face-Benutzern ganz einfach, die Beschleunigungsvorteile mit minimalen Codeänderungen zu nutzen. Mit den benutzerdefinierten EC2 Gen 7-Instances (wie Amazon EC2 R7iZ und anderen Instances) erreichten wir eine 8-fache Beschleunigung bei der Feinabstimmung von DistilBert und konnten Inferenzen auf demselben Transformatormodell dreimal schneller ausführen. Ebenso erreichten wir eine 6,5-fache Beschleunigung bei der Generierung von Bildern mit einem Stable Diffusion-Modell.“
Ella Charlaix, ML-Ingenieurin, Hugging Face
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