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      亞馬遜云科技推出由自研芯片支持的三款A(yù)mazon EC2新實(shí)例

      亞馬遜云科技
      2022-11-30 15:27 4766
      • Amazon EC2 Hpc7g實(shí)例采用最新款的Amazon Graviton3E處理器,為高性能計(jì)算工作負(fù)載提供極佳的性價(jià)比
      • Amazon EC2 C7gn配備新一代Amazon Nitro,具有增強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)處理能力,是目前Amazon EC2網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型實(shí)例中,提供最高網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)性能的實(shí)例
      • Amazon EC2 Inf2實(shí)例,采用最新款的Amazon Inferentia2機(jī)器學(xué)習(xí)加速推理芯片,在Amazon EC2上以最低的延遲與成本,大規(guī)模地運(yùn)行大型的深度學(xué)習(xí)模型

      北京2022年11月30日 /美通社/ -- 亞馬遜云科技在2022 re:Invent全球大會(huì)上宣布,推出三款分別由三種新的自研芯片支持的Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)實(shí)例,為客戶廣泛的工作負(fù)載提供更高性價(jià)比。Hpc7g實(shí)例配備了Amazon自研的最新 Graviton3E處理器,與當(dāng)前一代C6gn實(shí)例相比浮點(diǎn)性能提高了2倍,與當(dāng)前一代Hpc6a實(shí)例相比性能提高了20%,為亞馬遜云科技上的高性能計(jì)算工作負(fù)載提供了超高性價(jià)比。配備了新一代Amazon Nitro的C7gn實(shí)例,與當(dāng)前一代網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型實(shí)例相比,為每個(gè)CPU提供了多達(dá)2倍的網(wǎng)絡(luò)帶寬,同時(shí)將每秒數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)性能提升50%,為網(wǎng)絡(luò)密集型工作負(fù)載提供了超高的網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)性能和性價(jià)比。Inf2實(shí)例配備了Amazon自研的最新Inferentia2機(jī)器學(xué)習(xí)加速推理芯片,是專門為運(yùn)行多達(dá)1,750億個(gè)參數(shù)的大型深度學(xué)習(xí)模型而構(gòu)建的,與當(dāng)前一代Inf1實(shí)例相比可提供高達(dá)4倍的吞吐量,降低多達(dá)10倍的延遲,以最低的成本為Amazon EC2上的機(jī)器學(xué)習(xí)推理提供最低延遲。

      亞馬遜云科技擁有十多年芯片設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn),在云中以更低成本實(shí)現(xiàn)更高的性能和可擴(kuò)展性。十多年來,亞馬遜云科技推出了多種定制化的芯片設(shè)計(jì),幫助客戶運(yùn)行要求更高的工作負(fù)載,包括更快的處理速度、更高的內(nèi)存容量、更快的存儲輸入/輸出(I/O)和更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬。亞馬遜云科技自2013年推出Amazon Nitro系統(tǒng)以來,已經(jīng)開發(fā)了多個(gè)自研芯片,包括五代Nitro系統(tǒng)、致力于為各種工作負(fù)載提升性能和優(yōu)化成本的三代Graviton芯片、用于加速機(jī)器學(xué)習(xí)推理的兩代Inferentia芯片,以及用于加速機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的Trainium芯片。亞馬遜云科技在芯片設(shè)計(jì)和驗(yàn)證的敏捷開發(fā)周期中使用基于云的電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化,這使團(tuán)隊(duì)能夠更快地創(chuàng)新,更快地將芯片提供給客戶。實(shí)踐證明,亞馬遜云科技更現(xiàn)代化、更節(jié)能的半導(dǎo)體處理確保了芯片的快速迭代及交付。每推出一款新的芯片,亞馬遜云科技都進(jìn)一步提升了這些芯片支持的Amazon EC2實(shí)例的性能、效率以及更優(yōu)化的成本,為客戶提供了更多的芯片和實(shí)例組合選擇,針對他們獨(dú)特的工作負(fù)載進(jìn)行了優(yōu)化。

      亞馬遜云科技Amazon EC2副總裁David Brown表示:"從Graviton到Trainium、Inferentia再到Nitro,亞馬遜云科技每一代自研芯片都為客戶的各種工作負(fù)載提供更高的性能、更優(yōu)化的成本和更高的能效。我們不斷推陳出新讓客戶獲得卓越的性價(jià)比,這也一直驅(qū)動(dòng)著我們的持續(xù)創(chuàng)新。我們今天推出的Amazon EC2實(shí)例為高性能計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)密集型工作負(fù)載和機(jī)器學(xué)習(xí)推理工作負(fù)載提供了顯著的性能提升,客戶有了更多的實(shí)例選擇來滿足他們的特定需求。"

      Hpc7g實(shí)例專為在Amazon EC2上大規(guī)模運(yùn)行高性能計(jì)算工作負(fù)載提供超高性價(jià)比

      很多領(lǐng)域的組織需要依靠高性能計(jì)算來解決復(fù)雜的學(xué)術(shù)、科學(xué)和商業(yè)問題。當(dāng)前,眾多客戶如阿斯利康、F1一級方程式賽車、Maxar Technologies等在亞馬遜云科技上借助其提供的卓越的安全性、可擴(kuò)展性和彈性,運(yùn)行傳統(tǒng)的高性能計(jì)算工作負(fù)載,包括基因組學(xué)處理、計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)和天氣預(yù)報(bào)模擬等。工程師、研究人員和科學(xué)家使用Amazon EC2網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型實(shí)例(如C5n、R5n、M5n和C6gn)運(yùn)行高性能計(jì)算工作負(fù)載,這些實(shí)例提供了近乎無限的計(jì)算能力和服務(wù)器之間的高網(wǎng)絡(luò)帶寬,實(shí)現(xiàn)數(shù)千個(gè)內(nèi)核處理和交換數(shù)據(jù)。雖然這些實(shí)例的性能足以滿足目前大多數(shù)高性能計(jì)算場景,但人工智能和自動(dòng)駕駛汽車等新興應(yīng)用需要高性能計(jì)算優(yōu)化實(shí)例,可以擴(kuò)展到數(shù)萬個(gè)甚至更多的內(nèi)核,進(jìn)一步解決難度系數(shù)持續(xù)增加的問題并降低高性能計(jì)算工作負(fù)載的成本。

      Hpc7g實(shí)例由新的Amazon Graviton3E芯片提供支持,為客戶在Amazon EC2上的高性能計(jì)算工作負(fù)載(如計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)、天氣模擬、基因組學(xué)和分子動(dòng)力學(xué)等)提供了超高的性價(jià)比。與采用Graviton2處理器的當(dāng)前一代C6gn實(shí)例相比,Hpc7g實(shí)例的浮點(diǎn)性能提高了2倍,與當(dāng)前一代Hpc6a實(shí)例相比性能提高了20%,讓客戶能夠在多達(dá)數(shù)萬個(gè)內(nèi)核的高性能計(jì)算集群中進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算。Hpc7g實(shí)例還提供高內(nèi)存帶寬和200Gbps的EFA (Elastic Fabric Adapter,彈性結(jié)構(gòu)適配器)網(wǎng)絡(luò)帶寬,可以更快的運(yùn)行并完成高性能計(jì)算應(yīng)用??蛻艨梢酝ㄟ^開源的集群管理工具Amazon ParallelCluster使用Hpc7g實(shí)例,與其它實(shí)例類型一起配置Hpc7g實(shí)例,這讓客戶在同一個(gè)高能性計(jì)算集群中靈活運(yùn)行不同的工作負(fù)載類型。有關(guān)高性能計(jì)算(HPC)實(shí)例的更多信息,請?jiān)L問aws.amazon.com/cn/hpc/。

      C7gn實(shí)例為網(wǎng)絡(luò)密集型工作負(fù)載提供極佳性能,具有更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬、更高的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)性能和更低的延遲

      客戶使用Amazon EC2網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型實(shí)例運(yùn)行其要求極其嚴(yán)苛的網(wǎng)絡(luò)密集型工作負(fù)載,如網(wǎng)絡(luò)虛擬化設(shè)備(包括防火墻、虛擬路由器和負(fù)載均衡器等)和數(shù)據(jù)加密業(yè)務(wù)等。客戶需要為這些工作負(fù)載擴(kuò)展性能,以處理不斷增加的網(wǎng)絡(luò)流量來應(yīng)對業(yè)務(wù)高峰,或者縮短處理時(shí)間為最終用戶提供更好的體驗(yàn)。當(dāng)前,為獲得更多的網(wǎng)絡(luò)吞吐量,客戶采用更大型號的實(shí)例,部署遠(yuǎn)高于需求的計(jì)算資源,導(dǎo)致成本增加。這些客戶為減少數(shù)據(jù)處理時(shí)間,需要更高的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)性能、更高的網(wǎng)絡(luò)帶寬以及更快的加密性能。

      C7gn實(shí)例采用新的、具有網(wǎng)絡(luò)加速功能的第五代Nitro,在Amazon EC2網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型實(shí)例中具有最高的網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)包處理性能,而且功耗更低。Nitro卡將主機(jī)CPU的I/O功能卸載到專門的硬件并進(jìn)行加速,將Amazon EC2實(shí)例的所有資源幾乎都提供給客戶的工作負(fù)載,從而以更低的CPU利用率實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定的性能。新款A(yù)mazon Nitro卡使C7gn實(shí)例的每個(gè)CPU提供高達(dá)2倍的網(wǎng)絡(luò)帶寬,將每秒數(shù)據(jù)包處理性能提升50%,與當(dāng)前一代網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型Amazon EC2實(shí)例相比,進(jìn)一步降低了EFA網(wǎng)絡(luò)延遲。與C6gn實(shí)例相比,C7gn實(shí)例提高了多達(dá)25%的計(jì)算性能及多達(dá)2倍的加密性能。第五代Nitro比第四代Nitro效能功耗比提升40%,進(jìn)一步降低了客戶工作負(fù)載的能量消耗。C7gn實(shí)例通過擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)性能和吞吐量以及減少網(wǎng)絡(luò)延遲,優(yōu)化了客戶在Amazon EC2上要求最嚴(yán)苛的網(wǎng)絡(luò)密集型工作負(fù)載的成本。C7gn實(shí)例目前提供預(yù)覽版,欲了解更多信息,請?jiān)L問aws.amazon.com/cn/ec2/instance-types/c7g/。

      Inf2實(shí)例專為部署當(dāng)今最嚴(yán)苛的深度學(xué)習(xí)模型而設(shè)計(jì),支持分布式推理和隨機(jī)舍入算法

      為提供更好的應(yīng)用或者更加定制的個(gè)性化體驗(yàn),數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師正在構(gòu)建更大、更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型。例如,越來越普遍的超過1,000億個(gè)參數(shù)的大型語言模型(LLM),由于它們需要巨量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,這推動(dòng)了對計(jì)算需求的空前增長。雖然訓(xùn)練備受大家關(guān)注,但在生產(chǎn)中運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí),大部分的復(fù)雜性和成本卻在推理上(例如,每花1美元用于訓(xùn)練,將有多達(dá)9美元用于推理),這限制了推理的使用并阻礙了客戶創(chuàng)新。客戶希望在其應(yīng)用中大規(guī)模使用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型,但卻受限于高額的計(jì)算成本。當(dāng)亞馬遜云科技在2019年推出Inf1實(shí)例時(shí),深度學(xué)習(xí)模型具有數(shù)百萬個(gè)參數(shù)。此后,深度學(xué)習(xí)模型的規(guī)模和復(fù)雜性呈指數(shù)級增長,甚至有些深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)增長了500倍,超過了數(shù)千億。致力于使用最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),開發(fā)下一代應(yīng)用的客戶,希望擁有高性價(jià)比、高能效的硬件,實(shí)現(xiàn)低延遲、高吞吐量的推理以及靈活的軟件的支持,讓工程團(tuán)隊(duì)能夠快速大規(guī)模地部署其業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

      Inf2實(shí)例,配備了Amazon自研的最新款I(lǐng)nferentia2機(jī)器學(xué)習(xí)加速推理芯片,可以運(yùn)行高達(dá)1,750億個(gè)參數(shù)的大型深度學(xué)習(xí)模型(如LLM、圖像生成和自動(dòng)語音檢測),同時(shí)在Amazon EC2上提供最低的單次推理成本。Inf2是第一個(gè)支持分布式推理的推理優(yōu)化型Amazon EC2實(shí)例,該技術(shù)將大型模型分布在多個(gè)芯片上,為參數(shù)超過1,000億的深度學(xué)習(xí)模型提供極佳性能。Inf2實(shí)例支持隨機(jī)舍入,這種以概率方式進(jìn)行四舍五入的方式與傳統(tǒng)的四舍五入相比,能夠提供更高的性能和更高的精度。Inf2實(shí)例支持廣泛的數(shù)據(jù)類型,包括可提高吞吐量并降低了每次推理功耗的CFP8,和可提升尚未利用到低精度數(shù)據(jù)類型模塊性能的FP32??蛻艨梢酝ㄟ^用于機(jī)器學(xué)習(xí)推理的統(tǒng)一軟件開發(fā)工具包Amazon Neuron開始使用Inf2實(shí)例。Amazon Neuron與PyTorch和TensorFlow等流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架集成,幫助客戶僅需少量代碼改動(dòng)就能將現(xiàn)有模型部署到Inf2實(shí)例。由于大型模型需要多個(gè)芯片支持,芯片之間需要實(shí)現(xiàn)快速通信,Inf2實(shí)例支持亞馬遜云科技的實(shí)例內(nèi)部高速互連技術(shù)NeuronLink,提供192GB/s的環(huán)形連接。與當(dāng)前一代Inf1實(shí)例相比,Inf2實(shí)例提供了高達(dá)4倍的吞吐量,降低多達(dá)10倍的延遲,與基于GPU的實(shí)例相比,它的每瓦性能提升高達(dá)45%。Inf2實(shí)例目前提供預(yù)覽版,欲了解更多信息,請?jiān)L問aws.amazon.com/ec2/instance-types/inf2

      Arup(奧雅納)是一家由設(shè)計(jì)師、工程與可持續(xù)發(fā)展咨詢師、顧問和專家組成的全球性公司,致力于踐行可持續(xù)發(fā)展,并利用想象力、技術(shù)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度來建造一個(gè)更美好的世界。 "我們使用亞馬遜云科技的服務(wù)來運(yùn)行高度復(fù)雜的模擬,幫助我們的客戶建造下一代高層建筑、體育場館、數(shù)據(jù)中心和關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,同時(shí)對影響大家生活的城市微氣候、全球變暖和氣候變化進(jìn)行評估并提供洞察。" 奧雅納高級工程師Sina Hassanli博士說,"我們的客戶希望能以更低的成本進(jìn)行更快、更準(zhǔn)確的模擬,以便在開發(fā)的早期階段為其設(shè)計(jì)提供信息。我們期待借助更高性能的Amazon EC2 Hpc7g實(shí)例,幫助我們的客戶實(shí)現(xiàn)更快、更有效的創(chuàng)新。"

      Aerospike公司的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺旨在幫助組織構(gòu)建應(yīng)用程序,以打擊欺詐、支持全球數(shù)字支付、為數(shù)千萬客戶提供超個(gè)性化的用戶體驗(yàn)等。 "Aerospike 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺是一個(gè)無共享(shared-nothing)、多線程、多模態(tài)的數(shù)據(jù)平臺,旨在通過服務(wù)器集群高效運(yùn)行,利用現(xiàn)代硬件和網(wǎng)絡(luò)技術(shù),為PB級數(shù)據(jù)以亞毫秒的速度提供可靠地高性能 。"Aerospike 首席產(chǎn)品官 Lenley Hensarling表示, "在我們最近的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫讀取測試中,我們很高興看到,采用新一代Amazon Nitro的 Amazon EC2 C7gn 實(shí)例與 C6gn 實(shí)例相比,每秒交易量顯著提升。我們期待著C7gn 實(shí)例以及未來更多亞馬遜云科技基礎(chǔ)設(shè)施提升帶給我們的諸多優(yōu)勢。"

      Qualtrics是一家設(shè)計(jì)和開發(fā)體驗(yàn)管理軟件公司。"Qualtrics的重點(diǎn)是借助技術(shù)創(chuàng)新,縮小客戶、員工、品牌和產(chǎn)品之間的體驗(yàn)差距。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),我們正在開發(fā)復(fù)雜的多任務(wù)、多模態(tài)的深度學(xué)習(xí)模型,包括文本分類、序列標(biāo)記、話語分析、關(guān)鍵短語提取、主題提取、聚類以及端到端對話理解等。"Qualtrics 核心機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人 Aaron Colak 表示,"隨著我們在更多應(yīng)用程序中使用這些復(fù)雜的模型以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量不斷增長,為給客戶提供最佳體驗(yàn),我們需要像Inf2 實(shí)例這樣性能更高的推理優(yōu)化解決方案,來滿足我們的需求。我們很高興看到新一代 Inf2 實(shí)例的推出,它不僅讓我們實(shí)現(xiàn)更高的吞吐量,顯著降低延遲,而且還引入了分布式推理和支持增強(qiáng)的動(dòng)態(tài)形狀輸入等功能。隨著我們部署更大、更復(fù)雜的模型,這將能進(jìn)一步滿足我們對部署的更高要求。"

      消息來源:亞馬遜云科技
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