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    • 01.Graviton3:機器學(xué)習(xí)負載性能提高3倍
    • 02.推出Trn1新實例,加速機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練
    • 03.Mainframe Modernization:讓客戶盡快“擺脫”主機,遷移上云
    • 04.AWS Private 5G:幾天構(gòu)建專用移動網(wǎng)絡(luò)
    • 05.Amazon SageMaker Canvas:零經(jīng)驗小白也能玩轉(zhuǎn)機器學(xué)習(xí)
    • 06.4項基于云的分析服務(wù)
    • 07.AWS Lake Formation:構(gòu)建安全的數(shù)據(jù)湖
    • 08.AWS IoT TwinMaker:輕松構(gòu)建數(shù)字孿生
    • 09.結(jié)語:云正為更多企業(yè)提供轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵途徑
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亞馬遜第三代服務(wù)器芯片來了,機器學(xué)習(xí)負載性能飆3倍,能耗降60%

2021/12/01
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閱讀需 16 分鐘
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云正為更多企業(yè)提供轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵途徑。

芯東西12月1日報道,今日凌晨,云計算領(lǐng)域最受矚目的年度技術(shù)盛會AWS re:Invent在拉斯維加斯舉行。

這是時隔兩年,re:Invent再度在線下舉辦。今年也是AWS re:Invent十周年和全球最大云服務(wù)亞馬遜云科技(AWS)的十五周年。

AWS首席執(zhí)行官Adam Selipsky在主題演講中首先分享了AWS的最新成績,包括Amazon S3服務(wù)存儲了3萬億多份文件、AWS提供逾200種服務(wù)、在全球有數(shù)百萬客戶等。

期間,AWS發(fā)布其第三代自研服務(wù)器處理器Graviton3、基于AWS自研云端AI訓(xùn)練芯片的加速實例Trn1、讓開發(fā)小白也能輕松上手機器學(xué)習(xí)預(yù)測模型的Amazon SageMaker Canvas、用于輕松構(gòu)建數(shù)字孿生的AWS IoT TwinMaker等一系列重磅新品。

值得一提的是,這是Adam Selipsky接任AWS首席執(zhí)行官一職以來,首次在線下發(fā)表公開演講。在原AWS負責人Andy Jassy接替Jeff Bezos擔任亞馬遜CEO后,曾為AWS效力11年的Selipsky成為AWS新的掌舵人。

01.Graviton3:機器學(xué)習(xí)負載性能提高3倍

AWS首先推出其第三代基于Arm的自研服務(wù)器處理器Graviton3。相比上一代處理器,Graviton3的計算性能可提高25%,浮點和加密工作負載性能提高2倍,機器學(xué)習(xí)工作負載性能提高3倍,其消耗能源將減少60%。

Graviton3處理器還包括一項新的指針身份驗證功能以提高安全性。AWS正與操作系統(tǒng)及編譯器開發(fā)人員合作,以增加對該功能的額外支持。AWS在2018年底推出其首款自研Graviton處理器,2019年推出第二代Graviton2,如今AWS客戶可使用12種由Graviton2驅(qū)動的不同實例。

新款Graviton3芯片將為AWS即將推出的EC2 C7g實例提供支持,適用于HPC、批處理、電子設(shè)計自動化(EDA)、媒體編碼、科學(xué)建模、廣告服務(wù)、分布式分析和基于CPU的機器學(xué)習(xí)推理等計算密集型工作負載。

C7g實例也是云產(chǎn)業(yè)中第一個配備DDR5內(nèi)存的實例。除了耗電量更少外,其內(nèi)存將提供比上一代EC2實例中使用的DDR4內(nèi)存高50%的帶寬。

在網(wǎng)絡(luò)方面,C7g實例將提供高達30Gbps的網(wǎng)絡(luò)帶寬和彈性結(jié)構(gòu)適配器(EFA)支持。目前AWS正在運行C7g實例的預(yù)覽。Selipsky說,現(xiàn)在幾乎每個工作負載都有超過475種不同的實例類型可用。

02.推出Trn1新實例,加速機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練

除了服務(wù)器芯片外,AWS早在2019年就發(fā)布其自研云端推理芯片,并于2020年推出其專為機器學(xué)習(xí)模型設(shè)計的自研云端訓(xùn)練芯片Trainium。

今日,AWS公布其由Trainium芯片提供支持的最新實例Trn1。“我們希望它能為在云端訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型提供最佳的性價比,并在EC2上提供最快的性能。”Selipsky說。

Trn1是第一個每秒帶寬高達800千兆字節(jié)的EC2實例,適用于大規(guī)模、多節(jié)點分布式訓(xùn)練用例,包括圖像識別、自然語言處理、欺詐檢測和預(yù)測等等。

Selipsky談道:“我們可以將這些與Ultra集群聯(lián)系起來,這些集群由數(shù)萬個與兆字節(jié)規(guī)模網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的訓(xùn)練加速器組成。這些訓(xùn)練Ultra集群由強大的機器學(xué)習(xí)超級計算機提供支持,用于快速訓(xùn)練有數(shù)萬億參數(shù)的最復(fù)雜、最深的學(xué)習(xí)模型。”

早在2014年,亞馬遜就已成立芯片研發(fā)部門,并于次年收購以色列芯片設(shè)計公司Annapurna Labs。迄今AWS已公布其三個系列的自研芯片,除了前文所述的Arm服務(wù)器芯片、用于機器學(xué)習(xí)加速的云端訓(xùn)練及推理芯片之外,還有替CPU分擔工作負載的AWS Nitro系統(tǒng)芯片。

03.Mainframe Modernization:讓客戶盡快“擺脫”主機,遷移上云

隨后,Selipsky宣布了一款主機遷移和現(xiàn)代化新平臺AWS Mainframe Modernization,旨在幫助AWS客戶盡快“擺脫”主機,以便更好地利用云。

今天,客戶擺脫主機束縛的方法有幾種,要么幾乎原樣調(diào)整應(yīng)用程序,要么可能會將應(yīng)用程序重構(gòu)和分解為云端的微服務(wù)。

但這兩種方式都要耗費相當長的時間來完成,因為客戶必須評估應(yīng)用程序源代碼的復(fù)雜性,了解對其他系統(tǒng)的依賴性,轉(zhuǎn)換或重新編譯代碼,然后必須測試所有內(nèi)容,以確保一切正常。

而AWS Mainframe Modernization能幫助企業(yè)以比以往低得多的成本,更快地在AWS上遷移、現(xiàn)代化和運行主機工作負載。使用其一套開發(fā)、測試和部署工具以及兼容主機的運行時環(huán)境,它可以將主機工作負載移動到云端所需的時間縮短多達2/3。

該解決方案還將幫助客戶評估分析他們的主機應(yīng)用程序是否就緒,然后幫助他們選擇要走的路徑并制定計劃。許多公司可能希望在云上運行一些應(yīng)用程序,并希望其中的一些實際AWS使用相同的API、硬件和工具,由AWS全面管理和支持。

04.AWS Private 5G:幾天構(gòu)建專用移動網(wǎng)絡(luò)

面向5G通信,AWS推出AWS Private 5G,一種可在幾天內(nèi)即可輕松構(gòu)建和擴展專用移動網(wǎng)絡(luò)的新服務(wù)。

以往部署專用移動網(wǎng)絡(luò),需投入大量時間、金錢和精力來設(shè)計其網(wǎng)絡(luò),以實現(xiàn)預(yù)期的峰值容量,并從多個供應(yīng)商采購和集成軟件和硬件組件。即便客戶能夠運行網(wǎng)絡(luò),當前的專用移動網(wǎng)絡(luò)定價模型也會對每臺連接的設(shè)備收費,并使涉及數(shù)千臺連接設(shè)備的用例成本高昂。

而使用AWS推出的這項新服務(wù),用戶只需告知想在哪里構(gòu)建網(wǎng)絡(luò),并指定網(wǎng)絡(luò)容量,AWS就會提供所有必要的硬件、軟件和SIM卡。其自動配置功能使得用戶可按需連接盡可能多的設(shè)備。

AWS Private 5G簡化了部署,允許客戶快速部署自己的4G/LTE或5G,可快速擴大和減少連接的設(shè)備數(shù)量,并受益于熟悉的按需云定價模型。該服務(wù)沒有前期費用或每臺設(shè)備成本,客戶僅支付他們要求的網(wǎng)絡(luò)容量和吞吐量。

總體而言,用戶無需漫長的規(guī)劃周期、復(fù)雜的集成和高昂的前期成本,即可享用到移動技術(shù)的所有優(yōu)點。

05.Amazon SageMaker Canvas:零經(jīng)驗小白也能玩轉(zhuǎn)機器學(xué)習(xí)

Selipsky也談到機器學(xué)習(xí),他說AWS提供了周圍最廣泛和最完整的機器學(xué)習(xí)功能集,希望通過AWS Sagemaker推動機器學(xué)習(xí)普及。今日,AWS又推出一項新的可視化、無代碼機器學(xué)習(xí)服務(wù)Amazon SageMaker Canvas。

與其現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)服務(wù)不同,這里的目標受眾不是高度技術(shù)性的數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師,而是企業(yè)內(nèi)部的任何工程師或業(yè)務(wù)用戶。

Amazon SageMaker Canvas使得沒有任何經(jīng)驗的用戶,無需編寫任何代碼,只需用鼠標點擊拖拽,即可創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)預(yù)測模型。該服務(wù)得到了AWS完全托管的機器學(xué)習(xí)服務(wù)SageMaker的支持,可用于解決欺詐檢測、減少流失和庫存優(yōu)化等業(yè)務(wù)關(guān)鍵型用例。

06.4項基于云的分析服務(wù)

AWS提供有大量分析工具來幫助客戶挖掘數(shù)據(jù),并宣布推出Amazon Redshift、EMR、MSK和Kinesis等四項基于云的分析服務(wù),它們現(xiàn)可作為無服務(wù)器和按需服務(wù)提供。

Selipsky提到不同的工作負載需要正確的數(shù)據(jù)庫來支持它們,分析服務(wù)也是如此??蛻舨幌霌倪\行這些服務(wù)帶來的基礎(chǔ)設(shè)施,除了省去管理集群的麻煩外,用戶只需為其使用的資源付費。

AWS推出了數(shù)字程序AWS技能生成器,并在Amazon.com上提供學(xué)習(xí)云技能,以及AWS重新/啟動程序,以幫助剛開始上云的用戶。

“Amazon Redshift Serverless會自動為您準備正確的計算資源。”AWS的Danilo Poccia解釋說:“隨著更多并發(fā)用戶和新工作負載的發(fā)展,您的數(shù)據(jù)倉庫會自動無縫擴展以適應(yīng)變化。您可以選擇指定基本數(shù)據(jù)倉庫大小,以額外控制成本和應(yīng)用程序特定的SLA。”

同樣,AWS處理流數(shù)據(jù)的服務(wù)Kinesis現(xiàn)在提供完全托管的按需模式。使用此新容量模式,服務(wù)可以根據(jù)數(shù)據(jù)流量自動擴展。為了方便企業(yè)訪問所需數(shù)據(jù),Selipsky展示了Amazon QuickSight Q功能如何提供儀表板以有用的方式顯示數(shù)據(jù)。

07.AWS Lake Formation:構(gòu)建安全的數(shù)據(jù)湖

AWS Lake Formation是一個非常重要的安全提升,允許限制對特定行和列的訪問,并僅向授權(quán)用戶自動過濾和顯示數(shù)據(jù)。

建立和管理數(shù)據(jù)湖涉及許多人工、復(fù)雜和耗時的任務(wù)。相比以往動輒花費數(shù)周或幾個月的時間,采用AWS Lake Formation,幾天就能輕松地建立一個安全的數(shù)據(jù)湖。

Selipsky分享了一些新特性,可簡化進一步的數(shù)據(jù)加載、優(yōu)化存儲和管理對數(shù)據(jù)湖的訪問:一個是Governed Tables。這是一種新型的Amazon S3表,使得在任何規(guī)模下攝取和管理數(shù)據(jù)變得簡單和可靠。它可以自動管理沖突和錯誤,確保用戶視圖一致,并無需自定義錯誤處理代碼或批處理更新。

當啟動為Governed Tables提供自動壓縮的存儲優(yōu)化選項時,用戶無需自定義ETL作業(yè),這些作業(yè)讀取、合并和壓縮數(shù)據(jù)到新文件中,然后替換原始文件。還有具有行和單元級安全性的粒度訪問控制,用戶可根據(jù)執(zhí)行操作的身份控制對查詢結(jié)果和AWS Glue ETL作業(yè)中的特定行和列的訪問。

08.AWS IoT TwinMaker:輕松構(gòu)建數(shù)字孿生

最后出場的是一項名為AWS IoT TwinMaker的新服務(wù),可用于輕松創(chuàng)建和使用現(xiàn)實世界系統(tǒng)的數(shù)字孿生。

數(shù)字孿生是建筑物、工廠、生產(chǎn)線和設(shè)備等事物的虛擬表示,它們定期更新現(xiàn)實世界數(shù)據(jù),以模仿其所代表系統(tǒng)的行為。有了這項新服務(wù),用戶無需將數(shù)據(jù)移動到單個存儲庫中,便可通過連接視頻提要和應(yīng)用程序等來源的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建數(shù)字孿生。

另一個平臺AWS IoT FleetWise允許制造商從數(shù)百萬輛車中收集數(shù)據(jù),并易于在云中進行分析。

用戶可將內(nèi)置數(shù)據(jù)連接器用于這些服務(wù):AWS IoT FleetWise用于設(shè)備和時間序列傳感器數(shù)據(jù);Amazon Kinesis視頻流用于視頻數(shù)據(jù);Amazon Simple Storage Service(S3)用于存儲視覺資源(如CAD文件)和來自業(yè)務(wù)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)。

 

AWS IoT TwinMaker還提供了一個框架以創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)連接器,與其他數(shù)據(jù)源(如Snowflake和Siemens MindSphere)一起使用。一旦創(chuàng)建了數(shù)字孿生,用戶可能會希望在物理環(huán)境中可視化數(shù)據(jù)。

為了解決這個問題,AWS IoT TwinMaker創(chuàng)建了一個數(shù)字孿生圖,它結(jié)合了用戶物理系統(tǒng)的虛擬表示和連接的數(shù)據(jù)源之間的關(guān)系。這允許用戶準確建模他們的現(xiàn)實世界環(huán)境。

用戶可以導(dǎo)入現(xiàn)有的3D模型來排列物理空間的3D場景。從那里,用戶也可以添加交互式視頻和傳感器數(shù)據(jù)覆蓋,以及來自連接機器學(xué)習(xí)服務(wù)的見解。該服務(wù)附帶了Amazon Managed Grafana的插件,這是Grafana Labs開放儀表板和可視化平臺的托管服務(wù)。

09.結(jié)語:云正為更多企業(yè)提供轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵途徑

在過去的15年里,云計算作為新興技術(shù)革命的核心驅(qū)動力,正為越來越多的企業(yè)提供了實現(xiàn)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵途徑。“我們才剛剛開始,”Selipsky提到只有5-15%的支出轉(zhuǎn)移到云端,因此有一個很大的機會到來,5G和物聯(lián)網(wǎng)也變得非常重要。在演講期間,Selipsky還宣布,AWS正在為培訓(xùn)盡一份力,希望到2025年培訓(xùn)29萬個云技能工人,以應(yīng)對云相關(guān)工作的爆發(fā)式增長。

作者 |  心緣
編輯 |  漠影

亞馬遜

亞馬遜

亞馬遜公司(Amazon,簡稱亞馬遜;NASDAQ:AMZN),是美國最大的一家網(wǎng)絡(luò)電子商務(wù)公司,位于華盛頓州的西雅圖。是網(wǎng)絡(luò)上最早開始經(jīng)營電子商務(wù)的公司之一,亞馬遜成立于1994年,一開始只經(jīng)營網(wǎng)絡(luò)的書籍銷售業(yè)務(wù),現(xiàn)在則擴及了范圍相當廣的其他產(chǎn)品,已成為全球商品品種最多的網(wǎng)上零售商和全球第二大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),在公司名下,也包括了AlexaInternet、a9、lab126、和互聯(lián)網(wǎng)電影數(shù)據(jù)庫(Internet Movie Database,IMDB)等子公司。

亞馬遜公司(Amazon,簡稱亞馬遜;NASDAQ:AMZN),是美國最大的一家網(wǎng)絡(luò)電子商務(wù)公司,位于華盛頓州的西雅圖。是網(wǎng)絡(luò)上最早開始經(jīng)營電子商務(wù)的公司之一,亞馬遜成立于1994年,一開始只經(jīng)營網(wǎng)絡(luò)的書籍銷售業(yè)務(wù),現(xiàn)在則擴及了范圍相當廣的其他產(chǎn)品,已成為全球商品品種最多的網(wǎng)上零售商和全球第二大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),在公司名下,也包括了AlexaInternet、a9、lab126、和互聯(lián)網(wǎng)電影數(shù)據(jù)庫(Internet Movie Database,IMDB)等子公司。收起

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