AWS 宣布全面推出 Amazon EC2 G4 实例-ESG跨境

西雅图--今天，Amazon.com 公司（纳斯达克股票代码：AMZN）旗下的 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 宣布全面推出 G4 实例，这是一种新的基于 GPU 的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2 ) 实例旨在帮助加速机器学习推理和图形密集型工作负载，这两者都是计算要求高的任务，可从额外的 GPU 加速中受益。 G4 实例为应用程序提供业界最具成本效益的机器学习推理，例如向图像添加元数据、对象检测、推荐系统、自动语音识别和语言翻译。 G4 实例还为构建和运行图形密集型应用程序提供了一个极具成本效益的平台，例如远程图形工作站、视频转码、照片般逼真的设计和云中的游戏流。要开始使用 G4 实例，请访问 。

新的 Amazon EC2 G4 加速计算实例采用 NVIDIA T4 Tensor Core GPU，为运行机器学习推理和图形密集型应用程序提供云中最具成本效益的计算

机器学习涉及两个需要计算的过程——训练和推理。训练需要使用标记数据来创建能够进行预测的模型，这是一项需要强大处理器和高速网络的计算密集型任务。推理是使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程，这通常需要同时处理大量小型计算作业，通过使用节能的 NVIDIA GPU 加速计算，可以最经济高效地处理这项任务。随着 2017 年 P3 实例的推出，AWS 率先推出了针对云端机器学习训练优化的实例，配备强大的 NVIDIA V100 Tensor Core GPU，让客户将机器学习训练时间从几天缩短到几小时。然而，推理实际上占了机器学习成本的绝大部分。据客户称，机器学习推理可占运行机器学习工作负载的总运营成本的 90%。

新的 G4 实例采用最新一代 NVIDIA T4 GPU、定制的第二代 Intel Xeon Scalable (Cascade Lake) 处理器、高达 100 Gbps 的网络吞吐量和高达 1.8 TB 的本地 NVMe 存储，以提供最具成本效益的 GPU 实例用于机器学习推理。凭借高达 65 TFLOP 的混合精度性能，G4 实例不仅为推理提供卓越的性价比，而且还可以经济高效地用于对时间不太敏感的小规模和入门级机器学习训练工作-培训。 G4 实例还为图形密集型工作负载提供了理想的计算引擎，与上一代 G3 实例相比，图形性能提高了 1.8 倍，视频转码能力提高了 2 倍。这些性能增强使客户能够使用云中的远程工作站来运行 Autodesk Maya 或 3D Studio Max 等图形密集型应用程序，并为电影和游戏高效地创建逼真的高分辨率 3D 内容。

AWS 计算服务副总裁 Matt Garman 表示：“我们专注于解决阻碍客户利用计算密集型应用程序的最严峻挑战。 “AWS 提供了最全面的产品组合来构建、训练和部署机器学习模型，这些模型由 Amazon EC2 为不同机器学习用例优化的多种实例类型提供支持。借助新的 G4 实例，我们让每个开发人员都能以更经济的方式学习机器学习。由于支持最新的视频解码协议，在 G4 实例上运行图形应用程序的客户可以以相同的成本获得优于 G3 实例的图形性能。”

拥有机器学习工作负载的客户可以使用 Amazon SageMaker 或 AWS Deep Learning AMI 启动 G4 实例，其中包括 TensorFlow、TensorRT、MXNet、PyTorch、Caffe2、CNTK 和 Chainer 等机器学习框架。 G4 实例还将在未来几周内支持 Amazon Elastic Inference，这将使开发人员能够通过预置适量的 GPU 性能将推理成本大幅降低多达 75%。拥有图形和流媒体应用程序的客户可以使用预装了 NVIDIA Quadro 虚拟工作站软件的 NVIDIA 的 Windows、Linux 或 AWS Marketplace AMI 启动 G4 实例。裸机版本将在未来几个月内推出。 G4 实例在美国东部（弗吉尼亚北部、俄亥俄）、美国西部（俄勒冈、加利福尼亚北部）、欧洲（法兰克福、爱尔兰、伦敦）和亚太地区（首尔和东京）区域可用，并在其他区域可用计划在未来几个月内。 G4 实例可作为按需实例、预留实例或 Spot 实例购买。

Clarifai 是一家领先的人工智能公司，擅长视觉识别以解决现实世界的挑战。 “我们将机器学习应用于图像和视频识别，帮助客户更好地了解他们的媒体资产并将其应用于广泛的应用程序，例如提供个性化的在线购物体验或衡量店内购物者的行为，”Robert Wen，负责人说Clarifai 的工程。 “我们为客户提供功能齐全的 API，使他们能够利用我们预先训练的机器学习模型并对他们的数据进行预测。 G4 实例提供了一个极具成本效益的解决方案，使我们能够让我们的客户更经济地在更广泛的用例中使用 AI。”

GumGum 是一家人工智能公司，在计算机视觉方面拥有深厚的专业知识。 “我们使用我们专有的计算机视觉技术来识别与营销人员相关的内容，从而为品牌和代理商提供高度可见的广告活动和丰富的见解，”GumGum 的工程经理 Brian Fuller 说。 “GumGum 每天使用 AI 在网络、社交媒体和广播电视上扫描数百万张图像和视频。新的 Amazon EC2 G4 实例为我们提供了价格和性能的理想平衡，使我们能够优化内容处理管道，降低生成数据洞察的成本，并让我们的客户能够精确定位受众并提供与上下文相关的广告。 ”

PureWeb 的交互式流媒体技术使用户能够发布、协作并与海量数据文件进行交互，包括逼真的 3D 模拟和游戏引擎项目。 “我们部署在 AWS 上的 Reality 产品是一项完全托管、安全且可扩展的服务，可按需访问使用 Unity 或 Unreal Engine 构建的 3D 逼真渲染，”PureWeb 首席执行官 Barry Allen 说。 “凭借其低成本和最新的 NVIDIA T4 GPU，AWS G4 实例非常适合我们的图形密集型工作负载，因为它们提供了性能和成本的适当平衡，使我们能够在任何设备上大规模流式传输给任何人。”

关于亚马逊网络服务

13 年来，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、应用最广泛的云平台。 AWS 为计算、存储、数据库、网络、分析、机器人、机器学习和人工智能 (AI)、物联网 (IoT)、移动、安全、混合、虚拟和增强现实（VR 和 AR）提供超过 165 项功能齐全的服务)、媒体和应用程序开发、部署和管理来自 22 个地理区域内的 69 个可用区 (AZ)，这些区域跨越美国、澳大利亚、巴西、加拿大、中国、法国、德国、香港特别行政区、印度、爱尔兰、日本、韩国、中东、新加坡、瑞典和英国。数以百万计的客户（包括发展最快的初创公司、最大的企业和领先的政府机构）信任 AWS 来支持他们的基础设施、变得更加敏捷并降低成本。

关于亚马逊

亚马逊遵循四项原则：以客户为中心而非以竞争对手为中心、对发明的热情、对卓越运营的承诺以及长期思考。客户评论、一键购物、个性化推荐、Prime、亚马逊物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板电脑、Fire TV、亚马逊 Echo 和 Alexa 是亚马逊率先推出的一些产品和服务。

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