的新一代基于Arm的实例, 获取比当前基于x86的实例低40%的性价比。Graviton2是7纳米芯片,针对云原生应用于展开了优化,并且基于64位Arm Neoverse内核和AWS的片上自定义系统设计。
Graviton2的每核浮点性能提升了2倍,可用作科学和高性能工作阻抗领域,最多反对64个虚拟世界CPU,25Gbps网络和18Gbps EBS比特率。特别是在是Inf1 Instances for EC2 ,基于AWS设计的首款机器学习推理小说芯片,与 EC4 上的常规 G4 实例比起,Inferentia 需要让 AWS 带给更加较低的延时、三倍的吞吐量、且减少 40% 单次的成本。实质上,去年Andy Jassy就宣告不会有Inferentia芯片问世,需要加快机器学习的推理小说计算出来。
Inf1 Instances for EC2可实现低约 2000 TOPS 的特性,与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 构建,且反对可在框架之间迁入的 ONNX 模型格式。许多企业都在模型训练的自定义芯片上投放了大量精力,尽管常规 CPU 上早已需要较好地继续执行推理小说运算,但自定义芯片的效率显著更高。
Inf1 Instances for EC2 ,堪称是目前最慢的云上推理小说芯片。了解到,AWS之所以需要新的设计搭起芯片,转折点是其曾并购一家以色列芯片设计公司,基于这个资源可以设计芯片,并与很多公司有持久合作,比如Inter和AMD。当然,此举被指出是AWS之后向英伟达和Google发动挑战——这两家在机器学习芯片市场目前维持领先优势。
数据库“成人”《饥饿感让我们茁壮》。这是大会Keynote的第四首歌曲。
过去几年,AWS仍然是在希望挣脱甲骨文的数据库,维持着对本身数据库的“饥饿感”。今天,AWS的数据库、数据湖都有了变化。Amazon S3是最能用的云上数据湖,较低延时运营,S3智能分层存储,通过机器学习来分冷数据,调整动态定价。
Amazon Managed (Apache) Cassandra Service 是全托管地的可拓展、低能用的Apache Cassandra相容的数据库服务;Amazon Elasticsearch Service UltraWarm 可用作海量数据弹性搜寻服务的新型存储层,降低成本提高效率。另外,AQUA (Advanced Query Accelerator) for Amazon Redshift 创意的新型硬件加速内存,查找性能比其他云数据仓库高达10倍。SageMaker“全家桶”关于AWS的机器学习模型SageMaker的系列产品公布,使会场一度转入一个小高潮。Andy Jassy宣告发售Amazon SageMaker Studio,这是第一个用作机器学习的全构建研发环境,可为机器学习模型的研发部署获取更高的自动化、构建、调试和监控;SageMaker Notebooks容许开发人员在几秒钟内启动弹性机器学习笔记本,并通过单击自动继续执行笔记本的分享;Amazon SageMaker Model Monitor可通过概念飘移检测,找到生产中运营的模型性能何时开始背离完整训练的模型·······比起一些云厂商在试探机器学习的服务,用张侠博士的话来说,就是“每一个Sagemaker都是为了开发者设计的,AWS几乎把能力都工具化了。
”Local Zones 加码边缘计算出来,Outposts把AWS“塞进”客户机房针对边缘计算出来,AWS Local Zones 构建新型的AWS基础架构部署,使AWS计算出来、存储和数据库服务更加附近人员、行业和IT中心,构建“家门口”建云。比如洛杉矶的公司,如果必须向洛杉矶的终端用户获取只有几毫秒延后的采访,现在可以在 AWS Local Zone运营工作阻抗。Netflix、FuseFX 和 Luma Picture等公司早已开始用于洛杉矶 AWS Local Zone。另外,AWS Wavelength 通过5G网络边缘的AWS计算出来和存储,建构可为移动设备和用户获取毫秒级延后的应用程序。
AWS 正在与 Verizon 合作,在美国各地获取 AWS Wavelength,芝加哥正在试点。Outposts的亮相是一个重要环节。如果说去年VMware的CEO Pat Gelsinger回到了Andy Jassy的舞台,只是宣告了“AWS将容许客户采购与其云服务完全相同的硬件,以通过取名为AWS Outposts的服务在其自己的数据中心中运营”,今年则是Outposts“千呼万唤复出来”。
目前,AWS Outposts早已月上市(如图)。它是全托管地、可配备的计算出来和存储机架,由 AWS 设计的硬件建构,容许客户在本地运营计算出来和存储,同时无缝连接到 AWS 云中普遍的服务。AWS Outposts为完全任何数据中心、托管地空间或本地设施带给了原生 AWS 服务、基础设施和运营模式。
Andy Jassy现场透漏,VMware cloud on AWS,比起一年前,让AWS夺得4倍客户数量。“现在解决问题了一些问题,有些工作阻抗无法上云。地理位置十分尤其,工作阻抗有延后,客户也没数据中心。
这是十分有意思的用于范例。”在会后的专访中,张侠博士回应,Amazon local zones可以获取横跨区域的无缝连接,即意味著大城市创建local zones,还能中用Outposts的能力。做到云计算,要做到长期投资演说最后,Andy Jassy还是返回了“转型”这个大会的定位上来。
他认为,很多人讨厌亲吻变革,但很多人还不会紧绷:因为变革牵涉到供应商的关系,牵涉到工作的新的定义。但是,如果知道考虑到商业价值,可以把脚“稍微放入水里”试一下,如果没中举,不会忽然找到,自己被扯得很近。“现在是机遇,所有人都有一点享有,机会就放在你们眼前,此时此刻,AWS不会协助你迈进每一步。
”在他的“马拉松式”演说完结的时候,他仍然还是释放出那张PPT。与去年一样。整体来看,Andy Jassy的演说横截面没去年那么长(去年牵涉到区块链、自动驾驶、混合云,甚至还有地面卫星),但是今年,每一项服务都在“开枝散叶”,大大南北两翼,极具工具属性,去年释放出的“豪言”也都在这次re:Invent上向外界交付给。
AWS首席传道师Jeff Barr在与AWS首席传道师Jeff Barr的对话中,Jeff Barr说道,对AWS而言,还有很多创意要去做到,AWS试着将“战线”变长一点,想全都挤迫在re:Invet上公布。就像量子计算出来还正处于很早期的阶段,AWS不会希望营造这样的环境,做到“长期投资”。在收益上冲破差距,洞见上、理念上的鸿沟有可能更加必须被空缺——这应当是这次AWS re:Invent给我们带给的一些救赎。
录:以上图片皆(公众号:)编辑在AWS re:Invent 现场摄制,提到请求标明原文。年度票选——找寻19大行业的最佳AI落地实践中创办于2017年的「AI最佳掘金案例年度榜单」,是业内首个人工智能商业案例评选活动。
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