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計算ノードの選択

選択可能な計算ノード

現在計算ノードとして選択できるのは

cc2.8xlarge
c3.8xlarge
c3.4xlarge
c3.2xlarge
c3.xlarge
c3.large
c4.8xlarge
c4.4xlarge
c4.2xlarge
c4.xlarge
c4.large
r3.8xlarge
r3.4xlarge
r3.2xlarge
r3.xlarge
r3.large
i2.8xlarge
i2.4xlarge
i2.2xlarge
i2.xlarge
cr1.8xlarge
cg1.4xlarge
m3.medium
m3.large
m3.xlarge
m3.2xlarge
hi1.4xlarge
g2.2xlarge
g2.8xlarge
p2.large
p2.8xlarge
p2.16xlarge
t2.micro
t2.small
t2.medium
t2.large
d2.8xlarge
d2.4xlarge
d2.2xlarge
d2.xlarge
m4.large
m4.xlarge
m4.2xlarge
m4.4xlarge
m4.10xlarge
x1.32xlarge

である。このリストにないもの（例えばt2.nanoなど）は、計算ノードとして使うことができない。また、スポットインスタンスを使う場合は、スポットインスタンスで使えるもののうち、このリストにあるもののみが使える。

なお、r4系（r4.8xlargeなど）、m4.16xlarge、x1.16xlargeはこのリストにないため、クラスター作成時には選択することができないが、クラスターを作成し終えた後、「起動設定」および「Auto Scalingグループ」の設定を変更することによって使えるようにすることができる。

m4,m3などにつく4や3の数字は導入された世代を表す。-march=nativeをつけてコンパイルするとヘッドノードと計算ノードの世代が違う場合（例えばヘッドノードがm4で計算ノードがm3の場合など）、エラーが起きる場合があるので注意が必要。

オンデマンドインスタンスを使う場合

一般的に言えるのは、世代の新しい（数値の大きいものほど新しい、すなわちm4はm2よりも新しい世代である）ものほど安価に設定されている（古くなったものが安く提供されているわけではないので注意！）。
すなわち、よほどの理由がない限り、現行世代を使うべきである。

まず、T系のノードであるが、状況に応じてパフォーマンスが変化する。起動した後、約30分～一時間（下記の表の初期CPUクレジットによる）は最大性能を発揮するが、その間最大性能で利用した場合、以後パフォーマンスはt2.microの場合、10パーセントまで落ちてしまう。アイドル状態が続くとこのCPUクレジットは徐々に回復する。

最大性能時のパフォーマンスは、ほかのインスタンスとそん色ないので、30分から1時間程度で終わるものであればT系のインスタンスを使う手もあるが、HPCクラスターとしては使いづらい。しかしながら安価なので、クラスターのテスト用として使うのが良い。

次にM系とC系であるが、M系は汎用、C系は計算用インスタンスである。
C系はCPUの処理能力が10パーセント程度高い一方M系の方がメモリが多い、値段もM系の方が少しだけ高い。
そのためHPCクラスター用にはC系のインスタンスの方がお得である。
ただしこれはオンデマンドインスタンスの場合である。

スポットインスタンスを使う場合

スポットインスタンスを使う場合は、全般的にC系の方かM系である。
C系の方がM系よりも10パーセントほど処理能力が高いが、価格が同じであればC系のほうが有利。
スポットインスタンスで構成する場合は、c5.large（2CPU）やc5.xlarge（4CPU）、c5.2xlarge（8CPU）あたりが、コストパフォーマンス的におすすめである。これ以上大きなノードは、価格が高くなる、バーストしやすくなる傾向にある。
地域的には、オハイオ、アイルランド、オレゴン、バージニアあたりが比較的安い。東京、ロンドン、シンガポールあたりは、たいてい高い。
なお、旧世代のインスタンスの方が多少バーストしにくいものの、値段的にはほとんど同じであり、処理能力は多少劣るので、特段選択する価値はない。
また、G系およびP系のGPUインスタンスは常に価格が不安定で、オンデマンドインスタンスの価格をしばしば上回るので、スポットインスタンスとしては使いづらい。

awsbatchをジョブスケジューラーに使う場合

/dev/shmの容量が64MBしかないので注意。

最終更新日 2020-06-16