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AWS發布深度學習容器和AI基礎設施新選項

[摘要]剛剛與大眾汽車公司(Volkswagen AG)達成重大的基礎設施協議,AWS馬不停蹄地又在今天推出了讓企業在使用其云平臺時更具靈活性的新功能。
剛剛與大眾汽車公司(Volkswagen AG)達成重大的基礎設施協議,AWS馬不停蹄地又在今天推出了讓企業在使用其云平臺時更具靈活性的新功能。
AWS發布深度學習容器和AI基礎設施新選項

主要亮點是一款名為AWS Deep Learning Containers的軟件包,它由來自開源生態系統的主流人工智能工具組成,AWS將這些工具打包到Docker容器中,使其可以輕松部署在不同類型的AWS計算實例上。這么做的目的是為了讓工程師在短短幾分鐘時間內,就能設置好基于云的人工智能開發環境。

Deep Learning Containers還打包了很多提高AI性能的優化。例如,AWS預打包版本的TensorFlow深度學習框架,可以訓練神經網絡使其速度提高到最初版本的兩倍,而這主要是通過允許軟件更有效地在AWS云平臺將工作分布到不同圖形卡上實現的。

TensorFlow是這次AWS發布Deep Learning Container僅支持的兩款AI工具之一,另外一個工具是Apache MXNet。Amazon表示,未來還將支持更多框架。

AWS人工智能總經理Matt Wood表示,Deep Learning Container旨在幫助企業利用優化的、預打包的容器圖像快速設置深度學習環境,“我們希望讓機器學習不再那么深奧難懂”。

此外,AWS還針對Redshift數據倉庫的一款新自動化工具,旨在減少客戶的管理開銷。這個名為Concurrency Scaling的機制可以在出現使用高峰時分配額外的處理能力,并在需要時取消額外資源配置。AWS還借這次機會正式宣布App Mesh網絡監控工具全面上市。

除了以上這些新功能之外,AWS還推出了三個基礎設施選項,主要針對那些希望削減云支出的企業。第一個是Glacier Deep Archive,是AWS S3對象存儲服務中的一個新層,旨在保護不常訪問的數據如財務審計日志等。它比AWS為此類用例提供的現有S3 Glacier Archive層便宜75%。

此外AWS還發布了M5a和R5a計算實例系列的新版本,這些實例于去年11月份推出,采用了AWS的芯片,比基于英特爾至強處理器的AWS設備成本低10%。

據AWS介紹,M5a和R5a節點可以配置75GB到3.6TB的直連NVMe閃存驅動器,由于非??拷讓游锢矸掌?,因此訪問速度要高于常規存儲。




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