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）實例，為客戶廣泛的工作負(fù)載提供更高性價比。Hpc7g實例配備了Amazon自研的最新 Graviton3E處理器，與當(dāng)前一代C6gn實例相比浮點性能提高了2倍，與當(dāng)前一代Hpc6a實例相比性能提高了20%，為亞馬遜云科技上的高性能計算工作負(fù)載提供了超高性價比。配備了新一代Amazon Nitro的C7gn實例，與當(dāng)前一代網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型實例相比，為每個CPU提供了多達(dá)2倍的網(wǎng)絡(luò)帶寬，同時將每秒數(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)性能和性價比。Inf2實例配備了Amazon自研的最新Inferentia2機器學(xué)習(xí)加速推理芯片，是專門為運行多達(dá)1,750億個參數(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)計經(jīng)驗，在云中以更低成本實現(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，幫助客戶運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、用于加速機器學(xué)習(xí)推理的兩代Inferentia芯片，以及用于加速機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的Trainium芯片。亞馬遜云科技在芯片設(shè)計和驗證的敏捷開發(fā)周期中使用基于云的電子設(shè)計自動化，這使團(tuán)隊能夠更快地創(chuàng)新，更快地將芯片提供給客戶。實踐證明，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例組合選擇，針對他們獨特的工作負(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比，這也一直驅(qū)動著我們的持續(xù)創(chuàng)新。我們今天推出的Amazon EC2實例為高性能計算、網(wǎng)絡(luò)密集型工作負(fù)載和機器學(xué)習(xí)推理工作負(fù)載提供了顯著的性能提升，客戶有了更多的實例選擇來滿足他們的特定需求。"
Hpc7g實例專為在Amazon EC2上大規(guī)模運行高性能計算工作負(fù)載提供超高性價比
很多領(lǐng)域的組織需要依靠高性能計算來解決復(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，運行傳統(tǒng)的高性能計算工作負(fù)載，包括基因組學(xué)處理、計算流體動力學(xué)和天氣預(yù)報模擬等。工程師、研究人員和科學(xué)家使用Amazon EC2網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型實例（如C5n、R5n、M5n和C6gn）運行高性能計算工作負(fù)載，這些實例提供了近乎無限的計算能力和服務(wù)器之間的高網(wǎng)絡(luò)帶寬，實現(xiàn)數(shù)千個內(nèi)核處理和交換數(shù)據(jù)。雖然這些實例的性能足以滿足目前大多數(shù)高性能計算場景，但人工智能和自動駕駛汽車等新興應(yīng)用需要高性能計算優(yōu)化實例，可以擴(kuò)展到數(shù)萬個甚至更多的內(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算工作負(fù)載的成本。
Hpc7g實例由新的Amazon Graviton3E芯片提供支持，為客戶在Amazon EC2上的高性能計算工作負(fù)載（如計算流體動力學(xué)、天氣模擬、基因組學(xué)和分子動力學(xué)等）提供了超高的性價比。與采用Graviton2處理器的當(dāng)前一代C6gn實例相比，Hpc7g實例的浮點性能提高了2倍，與當(dāng)前一代Hpc6a實例相比性能提高了20%，讓客戶能夠在多達(dá)數(shù)萬個內(nèi)核的高性能計算集群中進(jìn)行復(fù)雜的計算。Hpc7g實例還提供高內(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，可以更快的運行并完成高性能計算應(yīng)用?？蛻艨梢酝ㄟ^開源的集群管理工具Amazon ParallelCluster使用Hpc7g實例，與其它實例類型一起配置Hpc7g實例，這讓客戶在同一個高能性計算集群中靈活運行不同的工作負(fù)載類型。有關(guān)高性能計算（HPC）實例的更多信息，請訪問aws.amazon.com/cn/hpc/。
C7gn實例為網(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)化型實例運行其要求極其嚴(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?？蛻粜枰獮檫@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，或者縮短處理時間為最終用戶提供更好的體驗。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例，部署遠(yuǎn)高于需求的計算資源，導(dǎo)致成本增加。這些客戶為減少數(shù)據(jù)處理時間，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CPU的I/O功能卸載到專門的硬件并進(jìn)行加速，將Amazon EC2實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利用率實現(xiàn)更穩(wěn)定的性能。新款A(yù)mazon Nitro卡使C7gn實例的每個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實例相比，進(jìn)一步降低了EFA網(wǎng)絡(luò)延遲。與C6gn實例相比，C7gn實例提高了多達(dá)25%的計算性能及多達(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實例目前提供預(yù)覽版，欲了解更多信息，請訪問aws.amazon.com/cn/ec2/instance-types/c7g/。
Inf2實例專為部署當(dāng)今最嚴(yán)苛的深度學(xué)習(xí)模型而設(shè)計，支持分布式推理和隨機舍入算法
為提供更好的應(yīng)用或者更加定制的個性化體驗，數(shù)據(jù)科學(xué)家和機器學(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，這推動了對計算需求的空前增長。雖然訓(xùn)練備受大家關(guān)注，但在生產(chǎn)中運行機器學(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?？蛻粝Ｍ谄鋺?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算成本。當(dāng)亞馬遜云科技在2019年推出Inf1實例時，深度學(xué)習(xí)模型具有數(shù)百萬個參數(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，希望擁有高性價比、高能效的硬件，實現(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)隊能夠快速大規(guī)模地部署其業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
Inf2實例，配備了Amazon自研的最新款I(lǐng)nferentia2機器學(xué)習(xí)加速推理芯片，可以運行高達(dá)1,750億個參數(shù)的大型深度學(xué)習(xí)模型（如LLM、圖像生成和自動語音檢測），同時在Amazon EC2上提供最低的單次推理成本。Inf2是第一個支持分布式推理的推理優(yōu)化型Amazon EC2實例，該技術(shù)將大型模型分布在多個芯片上，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實例支持隨機舍入，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實例。Amazon Neuron與PyTorch和TensorFlow等流行的機器學(xué)習(xí)框架集成，幫助客戶僅需少量代碼改動就能將現(xiàn)有模型部署到Inf2實例。由于大型模型需要多個芯片支持，芯片之間需要實現(xiàn)快速通信，Inf2實例支持亞馬遜云科技的實例內(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實例相比，Inf2實例提供了高達(dá)4倍的吞吐量，降低多達(dá)10倍的延遲，與基于GPU的實例相比，它的每瓦性能提升高達(dá)45%。Inf2實例目前提供預(yù)覽版，欲了解更多信息，請訪問aws.amazon.com/ec2/instance-types/inf2。
Arup（奧雅納）是一家由設(shè)計師、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)度來建造一個更美好的世界。 "我們使用亞馬遜云科技的服務(wù)來運行高度復(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)計提供信息。我們期待借助更高性能的Amazon EC2 Hpc7g實例，幫助我們的客戶實現(xiàn)更快、更有效的創(chuàng)新。"
Aerospike公司的實時數(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)千萬客戶提供超個性化的用戶體驗等。 "Aerospike 實時數(shù)據(jù)平臺是一個無共享（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， "在我們最近的實時數(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 實例與 C6gn 實例相比，每秒交易量顯著提升。我們期待著C7gn 實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)計和開發(fā)體驗管理軟件公司。"Qualtrics的重點是借助技術(shù)創(chuàng)新，縮小客戶、員工、品牌和產(chǎn)品之間的體驗差距。為實現(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，我們需要像Inf2 實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 實例的推出，它不僅讓我們實現(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的動態(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。"
