西雅圖--今天，Amazon.com, Inc. (NASDAQ: AMZN) 旗下公司 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 宣布全面推出 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) DL1 實例，這是一種新的為訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型而設(shè)計的實例類型。 DL1 實例由 Habana Labs（一家英特爾公司）的 Gaudi 加速器提供支持，與最新的 GPU 驅(qū)動的 Amazon EC2 實例相比，它為訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型提供了高達(dá) 40% 的性價比。借助 DL1 實例，客戶可以針對自然語言處理、對象檢測和分類、欺詐檢測、推薦和個性化引擎、智能文檔處理、業(yè)務(wù)預(yù)測等用例更快、更經(jīng)濟地訓(xùn)練其機器學(xué)習(xí)模型。 DL1 實例可通過低成本的即用即付使用模式按需提供，無需預(yù)先承諾。要開始使用 DL1 實例，請訪問 。

“隨著 Habana Labs 不斷發(fā)展并使運營商覆蓋范圍更廣，有可能擴展到更多的企業(yè)用例，從而節(jié)省額外的成本。”

機器學(xué)習(xí)已成為主流，因為客戶已經(jīng)意識到在云中大規(guī)模部署機器學(xué)習(xí)模型會產(chǎn)生切實的業(yè)務(wù)影響。為了在他們的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序中使用機器學(xué)習(xí)，客戶首先構(gòu)建和訓(xùn)練模型以通過從樣本數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來識別模式，然后將模型應(yīng)用于新數(shù)據(jù)以進行預(yù)測。例如，在大量聯(lián)絡(luò)中心成績單上訓(xùn)練的機器學(xué)習(xí)模型可以做出預(yù)測，通過對話聊天機器人為客戶提供實時個性化幫助。為了提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(xué)習(xí)工程師正在構(gòu)建越來越大、越來越復(fù)雜的模型。為了保持模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和高質(zhì)量，這些工程師需要經(jīng)常調(diào)整和重新訓(xùn)練他們的模型。這需要大量的高性能計算資源，從而導(dǎo)致基礎(chǔ)設(shè)施成本增加。這些成本可能會讓客戶無法以維持高精度預(yù)測所需的頻率重新訓(xùn)練他們的模型，同時也對想要開始嘗試機器學(xué)習(xí)的客戶構(gòu)成障礙。

與通用 GPU 相比，新的 DL1 實例使用專為加速機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練而構(gòu)建的 Gaudi 加速器，通過以更低的成本提供更高的計算效率。 DL1 實例具有多達(dá) 8 個 Gaudi 加速器、256 GB 高帶寬內(nèi)存、768 GB 系統(tǒng)內(nèi)存、第二代 Amazon 自定義 Intel Xeon Scalable (Cascade Lake) 處理器、400 Gbps 網(wǎng)絡(luò)吞吐量和高達(dá) 4 TB 本地 NVMe貯存。與用于訓(xùn)練常見機器學(xué)習(xí)模型的最新 GPU 驅(qū)動的 Amazon EC2 實例相比，這些創(chuàng)新共同轉(zhuǎn)化為最高 40% 的性價比。客戶可以使用隨附的 Habana SynapseAI SDK 快速輕松地開始使用 DL1 實例，該 SDK 與領(lǐng)先的機器學(xué)習(xí)框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）集成，幫助客戶無縫遷移當(dāng)前在基于 GPU 或 CPU 上運行的現(xiàn)有機器學(xué)習(xí)模型基于實例的 DL1 實例，代碼更改最少。開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家還可以從 Habana 的 GitHub 存儲庫中針對 Gaudi 加速器優(yōu)化的參考模型開始，其中包括適用于各種應(yīng)用程序的流行模型，包括圖像分類、對象檢測、自然語言處理和推薦系統(tǒng)。

“機器學(xué)習(xí)的使用猛增。然而，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型的挑戰(zhàn)之一是計算密集型，并且隨著客戶改進和重新訓(xùn)練他們的模型而變得昂貴，”AWS 的 Amazon EC2 副總裁 David Brown 說。 “AWS 已經(jīng)為任何機器學(xué)習(xí)項目或應(yīng)用程序提供了最廣泛的強大計算選擇。添加具有 Gaudi 加速器的 DL1 實例為云中基于 GPU 的實例提供了迄今為止最具成本效益的替代方案。它們的價格和性能的最佳組合使客戶能夠降低訓(xùn)練成本、訓(xùn)練更多模型并更快地進行創(chuàng)新。”

客戶可以使用 AWS Deep Learning AMI 或使用 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 或 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 來啟動容器化應(yīng)用程序的 DL1 實例。為了獲得更受管理的體驗，客戶可以通過 Amazon SageMaker 訪問 DL1 實例，讓開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家更輕松、更快速地在云和邊緣構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機器學(xué)習(xí)模型。 DL1 實例受益于 AWS Nitro 系統(tǒng)，這是一組構(gòu)建塊，可將許多傳統(tǒng)虛擬化功能卸載到專用硬件和軟件，以提供高性能、高可用性和高安全性，同時降低虛擬化開銷。 DL1 實例可作為按需實例、Savings Plans、預(yù)留實例或 Spot 實例購買。 DL1 實例目前在美國東部（弗吉尼亞北部）和美國西部（俄勒岡）AWS 區(qū)域可用。

40 多年來，希捷科技一直是提供數(shù)據(jù)存儲和管理解決方案的全球領(lǐng)導(dǎo)者。希捷的數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)工程師構(gòu)建了先進的深度學(xué)習(xí) (DL) 缺陷檢測系統(tǒng)，并將其部署在公司的全球制造設(shè)施中。在最近的概念驗證項目中，Habana Gaudi 超過了訓(xùn)練希捷生產(chǎn)中當(dāng)前使用的一種深度學(xué)習(xí)語義分割模型的性能目標(biāo)。希捷運營、技術(shù)和高級分析高級工程總監(jiān) Darrell Louder 表示：“我們預(yù)計，由 Habana Gaudi 加速器提供支持的 Amazon EC2 DL1 實例具有顯著的性價比優(yōu)勢，未來可能會成為 AWS 計算集群的引人注目的補充。” “隨著 Habana Labs 不斷發(fā)展并使運營商覆蓋范圍更廣，有可能擴展到更多的企業(yè)用例，從而節(jié)省額外的成本。”

英特爾創(chuàng)建了 3D 運動員跟蹤技術(shù)，可以實時分析運動員的動作視頻，從而為性能訓(xùn)練過程提供信息并增強觀眾在比賽期間的體驗。 “在由 Habana Labs 的 Gaudi 加速器提供支持的 Amazon EC2 DL1 實例上訓(xùn)練我們的模型，將使我們能夠準(zhǔn)確可靠地處理數(shù)千個視頻并生成相關(guān)的性能數(shù)據(jù)，同時降低培訓(xùn)成本，”銷售和副總裁 Rick Echevarria 說營銷集團，英特爾。 “借助 DL1 實例，我們現(xiàn)在可以以所需的速度和成本進行訓(xùn)練，從而高效地為各種運動的各級運動員、團隊和廣播公司提供服務(wù)。”

Riskfuel 為管理金融投資組合的公司提供實時估值和風(fēng)險敏感性，幫助他們提高交易準(zhǔn)確性和業(yè)績。 “有兩個因素將我們吸引到基于 Habana Gaudi AI 加速器的 Amazon EC2 DL1 實例，”Riskfuel 首席執(zhí)行官 Ryan Ferguson 說。 “首先，我們希望確保我們的銀行和保險客戶能夠運行利用最新硬件的 Riskfuel 模型。我們發(fā)現(xiàn)將我們的模型遷移到 DL1 實例非常簡單明了 — 實際上，只需更改幾行代碼即可。其次，培訓(xùn)成本是我們支出的重要組成部分，而價格性能提高 40% 的承諾為我們的底線提供了潛在的實質(zhì)性收益。”

Leidos 被公認(rèn)為十大健康 IT 供應(yīng)商，為醫(yī)院和衛(wèi)生系統(tǒng)、生物醫(yī)學(xué)組織以及每個專注于健康的美國聯(lián)邦機構(gòu)提供廣泛的可定制、可擴展的解決方案。 “我們今天推動醫(yī)療保健的眾多技術(shù)之一是使用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)基于醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)進行疾病診斷。我們龐大的數(shù)據(jù)集需要及時有效的培訓(xùn)，以幫助尋求解決一些最緊迫的醫(yī)學(xué)謎團的研究人員，”Leidos 健康與人類服務(wù)部首席技術(shù)官 Chetan Paul 說。 “鑒于 Leidos 及其客戶需要對深度學(xué)習(xí)模型進行快速、簡單且經(jīng)濟高效的培訓(xùn)，我們很高興能夠與英特爾和 AWS 一起開始這一旅程，以使用基于 Habana Gaudi AI 處理器的 Amazon EC2 DL1 實例。使用 DL1 實例，我們預(yù)計模型訓(xùn)練的速度和效率會提高，從而降低風(fēng)險和研發(fā)成本。”

Fractal 是人工智能和分析領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者，為財富 500 強公司的決策提供支持。 “人工智能和深度學(xué)習(xí)是我們醫(yī)療影像業(yè)務(wù)的核心，使客戶能夠做出更好的醫(yī)療決策。為了提高準(zhǔn)確性，醫(yī)療數(shù)據(jù)集變得越來越大、越來越復(fù)雜，需要對模型進行更多的訓(xùn)練和再訓(xùn)練，從而推動對提高計算性價比的需求，”Fractal 集團首席執(zhí)行官 Srikanth Velamakanni 說。 “新的 Amazon EC2 DL1 實例承諾比基于 GPU 的 EC2 實例的培訓(xùn)成本顯著降低，這可以幫助我們控制成本并使 AI 決策更容易為更廣泛的客戶群體所接受。”

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15 年來，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、被廣泛采用的云產(chǎn)品。 AWS 一直在不斷擴展其服務(wù)以支持幾乎任何云工作負(fù)載，現(xiàn)在它擁有 200 多項功能齊全的服務(wù)，用于計算、存儲、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)、分析、機器學(xué)習(xí)和人工智能 (AI)、物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 、移動、安全、混合、虛擬和增強現(xiàn)實（VR 和 AR）、媒體以及來自 25 個地理區(qū)域內(nèi)的 81 個可用區(qū) (AZ) 的應(yīng)用程序開發(fā)、部署和管理，并宣布計劃再增加 24 個可用區(qū)和另外 8 個可用區(qū)澳大利亞、印度、印度尼西亞、以色列、新西蘭、西班牙、瑞士和阿拉伯聯(lián)合酋長國的 AWS 區(qū)域。數(shù)以百萬計的客戶（包括發(fā)展最快的初創(chuàng)公司、最大的企業(yè)和領(lǐng)先的政府機構(gòu)）信任 AWS 來支持他們的基礎(chǔ)設(shè)施、變得更加敏捷并降低成本。

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亞馬遜遵循四項原則：以客戶為中心而非以競爭對手為中心、對發(fā)明的熱情、對卓越運營的承諾以及長期思考。亞馬遜努力成為地球上最以客戶為中心的公司、地球上最好的雇主和地球上最安全的工作場所。客戶評論、一鍵購物、個性化推薦、Prime、亞馬遜物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Career Choice、Fire 平板電腦、Fire TV、亞馬遜 Echo、Alexa、Just Walk Out 技術(shù)、亞馬遜工作室和氣候承諾是亞馬遜開創(chuàng)的一些東西。有關(guān)更多信息，請訪問 amazon.com/about 并關(guān)注@AmazonNews。

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