亞馬遜承諾，它可以提供比云端任何競爭對手更高的性能，支持TensorFlow、PyTorch和MXNet。AWS承諾，與標準的AWSGPU實例相比，其吞吐量提高了30%，單位成本降低了45%。它將作為EC2實例和該公司的機器學習平臺AmazonSageMaker內部提供。  

此外，AWS還與英特爾合作，推出基于HabanaGaudi的EC2實例，用于機器學習訓練。AWS承諾，與當前一套基于GPU的機器學習EC2實例相比，性價比最高可提高40%。  

據悉，借助其定制的Inferentia芯片，亞馬遜AWS減少了對以前使用的NVIDIA圖形處理器的依賴。亞馬遜近期表示，它已將大部分處理工作從其個人助理Alexa轉移到了自己定制設計的專用集成電路（ASIC）芯片上，目的是使所有工作更快，更便宜，然后改善計算機的性能。  

亞馬遜開發人員SebastienStormacq在博客文章中寫道，將AWSInferentia用于某些Alexa技能可將延遲時間縮短25％，成本估計便宜30％。

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