# 将 GPU 与 Amazon ECS 托管实例结合使用
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Amazon ECS 托管实例通过以下 Amazon EC2 实例类型对机器学习、高性能计算和视频处理等工作负载支持 GPU 加速计算。有关 Amazon ECS 托管实例支持的实例类型的更多信息，请参阅[Amazon ECS 托管实例实例类型](managed-instances-instance-types.md)。

下面是 Amazon ECS 托管实例上支持的部分基于 GPU 的实例类型：
+ `g4dn`：由 NVIDIA T4 GPUs 提供支持，适用于机器学习推理、计算机视觉和图形密集型应用程序。
+ `g5`：由 NVIDIA A10G GPUs 提供支持，为图形密集型应用程序和机器学习工作负载提供更高性能。
+ `p3`：由 NVIDIA V100 GPUs 提供支持，专为高性能计算和深度学习训练而设计。
+ `p4d`：由 NVIDIA A100 GPUs 提供支持，为机器学习训练和高性能计算提供最高性能。

当您将支持 GPU 的实例类型与 Amazon ECS 托管实例一起使用时，NVIDIA 驱动程序和 CUDA 工具包已预先安装在实例上，从而更轻松地运行 GPU 加速的工作负载。

## 选择支持 GPU 的实例
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要为您的 Amazon ECS 托管实例工作负载选择选择 GPU 的实例类型，请使用容量提供程序的启动模板中的 `instanceRequirements` 对象。以下代码段展示了可用于选择支持 GPU 的实例的属性。

```
{
  "instanceRequirements": {
    "acceleratorTypes": "gpu",
    "acceleratorCount": 1,
    "acceleratorManufacturers": ["nvidia"]
  }
}
```

以下代码段展示了可用于在启动模板中指定支持 GPU 的实例类型的属性。

```
{
  "instanceRequirements": {
    "allowedInstanceTypes": ["g4dn.xlarge", "p4de.24xlarge"]
  }
}
```

## 支持 GPU 的容器映像
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要在容器中使用 GPU，您需要使用包含必要 GPU 库和工具的容器映像。NVIDIA 提供了一些预构建的容器映像，您可以将其用作 GPU 工作负载的基础，包括：
+ `nvidia:cuda`：包含用于 GPU 计算的 CUDA 工具包的基础映像。
+ `tensorflow/tensorflow:latest-gpu`：支持 GPU 的 TensorFlow。
+ `pytorch/pytorch:latest-cuda`：支持 GPU 的 PyTorch。

有关涉及使用 GPU 的 Amazon ECS 托管实例的 Amazon ECS 任务定义示例，请参阅[在 Amazon ECS 任务定义中指定 GPU 数](ecs-gpu-specifying.md)。