AWS發(fā)布深度學(xué)習(xí)容器與AI基礎(chǔ)設(shè)施新選項(xiàng)

　　剛剛與大眾汽車公司(Volkswagen AG)達(dá)成重大的基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)議，AWS馬不停蹄地又在今天推出了讓企業(yè)在使用其云平臺(tái)時(shí)更具靈活性的新功能。

　　主要亮點(diǎn)是一款名為AWS Deep Learning Containers的軟件包，它由來(lái)自開源生態(tài)系統(tǒng)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(jì)算實(shí)例上。這么做的目的是為了讓工程師在短短幾分鐘時(shí)間內(nèi)，就能設(shè)置好基于云的人工智能開發(fā)環(huán)境。

　　Deep Learning Containers還打包了很多提高AI性能的優(yōu)化。例如，AWS預(yù)打包版本的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架，可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使其速度提高到最初版本的兩倍，而這主要是通過(guò)允許軟件更有效地在AWS云平臺(tái)將工作分布到不同圖形卡上實(shí)現(xiàn)的。

　　TensorFlow是這次AWS發(fā)布Deep Learning Container僅支持的兩款A(yù)I工具之一，另外一個(gè)工具是Apache MXNet。Amazon表示，未來(lái)還將支持更多框架。

　　AWS人工智能總經(jīng)理Matt Wood表示，Deep Learning Container旨在幫助企業(yè)利用優(yōu)化的、預(yù)打包的容器圖像快速設(shè)置深度學(xué)習(xí)環(huán)境，“我們希望讓機(jī)器學(xué)習(xí)不再那么深?yuàn)W難懂”。

　　此外，AWS還針對(duì)Redshift數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一款新自動(dòng)化工具，旨在減少客戶的管理開銷。這個(gè)名為Concurrency Scaling的機(jī)制可以在出現(xiàn)使用高峰時(shí)分配額外的處理能力，并在需要時(shí)取消額外資源配置。AWS還借這次機(jī)會(huì)正式宣布App Mesh網(wǎng)絡(luò)監(jiān)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(gè)基礎(chǔ)設(shè)施選項(xiàng)，主要針對(duì)那些希望削減云支出的企業(yè)。第一個(gè)是Glacier Deep Archive，是AWS S3對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)中的一個(gè)新層，旨在保護(hù)不常訪問(wèn)的數(shù)據(jù)如財(cái)務(wù)審計(jì)日志等。它比AWS為此類用例提供的現(xiàn)有S3 Glacier Archive層便宜75%。

　　此外AWS還發(fā)布了M5a和R5a計(jì)算實(shí)例系列的新版本，這些實(shí)例于去年11月份推出，采用了AWS的芯片，比基于英特爾至強(qiáng)處理器的AWS設(shè)備成本低10%。

　　據(jù)AWS介紹，M5a和R5a節(jié)點(diǎn)可以配置75GB到3。6TB的直連NVMe閃存驅(qū)動(dòng)器，由于非?？拷讓游锢矸?wù)器，因此訪問(wèn)速度要高于常規(guī)存儲(chǔ)。