AWS ha ideado un nuevo plan para ganar dinero: permitir a los clientes desesperados por recursos de GPU pagar para reservarlos para fechas y horas programadas, pagando por adelantado y sin permitir modificaciones en los pedidos.
El nuevo modelo de consumo se conoce como Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Bloques de capacidad para ML. Permite a los clientes acceder a la computación GPU muy solicitada para ejecutar cargas de trabajo cortas de aprendizaje automático.
El crecimiento de la demanda de capacidad de GPU para entrenar e inferir modelos de aprendizaje automático ha superado la oferta en toda la industria, lo que convierte a las GPU en un recurso escaso.
Lo que AWS no admite, por supuesto, es que esto se debe a que los hiperescaladores están al frente de la cola de GPU, absorbiendo el suministro, incluido el propio AWS. NVIDIA según se informa dijo que el 22 por ciento de sus ingresos del segundo trimestre calendario fueron impulsados por un único proveedor de servicios en la nube.
Los bloques de capacidad EC2 están disponibles inicialmente para Amazon EC2 Instancias de máquina virtual P5, del que actualmente sólo existe un tipo, el p5.48xlarge. Cuenta con 192 vCPU, 2 TB de memoria del sistema y ocho de las GPU H100 de Nvidia, lo que la convierte en una instancia bastante considerable.
Según AWS, las reservas del bloque de capacidad EC2 funcionan como reservas de habitaciones de hotel. Usted especifica la fecha, la duración y el tamaño de su sala. De la misma manera, AWS le permite seleccionar la fecha y la duración que necesitará de las instancias de GPU y la cantidad de instancias requeridas.
Los clientes pueden reservar un bloque de capacidad EC2 que comprenda solo una instancia, o hasta 64, y se pueden reservar por uno a 14 días, según sea necesario. AWS permitirá que se reserven con hasta ocho semanas de anticipación, afirmando que los clientes podrán planificar sus implementaciones de aprendizaje automático con certeza, sabiendo que tendrán la capacidad de GPU cuando la necesiten.
AWS dice que los precios del bloque de capacidad EC2 son dinámicos y dependen de los niveles totales de oferta y demanda disponibles en el momento en que el cliente compra. AWS afirma que mostrará la oferta de menor precio disponible que cumpla con el rango especificado por el cliente. A captura de pantalla en el blog de la empresa muestra un ejemplo de una sola instancia para un solo día que cuesta $2,344.
Pero aquí está el truco: el costo total de un bloque de capacidad EC2 se cobra por adelantado, se factura a su cuenta dentro de las 12 horas y AWS no permite que se modifiquen ni cancelen después de la compra. Así que será mejor que te asegures de que realmente necesitas esa capacidad de GPU en esas fechas.
Y una vez que se acabe el tiempo, su carga de trabajo se detendrá sin contemplaciones. EC2 emitirá un evento a través de Amazon EventBridge para alertar que la reserva está finalizando para que el usuario pueda verificar la carga de trabajo. Las instancias en ejecución entrarán en un estado de cierre 30 minutos antes de que finalice la reserva, pero una vez que expire el tiempo, se finalizarán todas las instancias que aún se estén ejecutando.
Los bloques de capacidad EC2 ya están disponibles, pero inicialmente solo en la región AWS EE. UU. Este (Ohio). Se planea disponibilidad para regiones y zonas locales adicionales en el futuro, dijo AWS.
El negocio de la nube ingresos reportados de 23 millones de dólares para el tercer trimestre de este año, frente a los 3 millones de dólares del año anterior, lo que refleja el crecimiento continuo del mercado de la nube, pero a un ritmo más lento a medida que los clientes buscan formas de controlar el gasto. Al igual que las otras grandes nubes, AWS ve la demanda de servicios de IA como una forma de combatir esa tendencia. ®
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- Fuente: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/11/01/aws_reserve_gpu_time/
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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