剛剛與大眾汽車公司（Volkswagen AG）達(dá)成重大的基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)議，AWS馬不停蹄地又推出了讓企業(yè)在使用其云平臺時更具靈活性的新功能。
主要亮點(diǎn)是一款名為AWS Deep Learning Containers的軟件包，它由來自開源生態(tài)系統(tǒng)的主流人工智能工具組成，AWS將這些工具打包到Docker容器中，使其可以輕松部署在不同類型的AWS計(jì)算實(shí)例上。這么做的目的是為了讓工程師在短短幾分鐘時間內(nèi)，就能設(shè)置好基于云的人工智能開發(fā)環(huán)境。
Deep Learning Containers還打包了很多提高AI性能的優(yōu)化。例如，AWS預(yù)打包版本的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架，可以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使其速度提高到最初版本的兩倍，而這主要是通過允許軟件更有效地在AWS云平臺將工作分布到不同圖形卡上實(shí)現(xiàn)的。
TensorFlow是這次AWS發(fā)布Deep Learning Container僅支持的兩款AI工具之一，另外一個工具是Apache MXNet。Amazon表示，未來還將支持更多框架。
AWS人工智能總經(jīng)理Matt Wood表示，Deep Learning Container旨在幫助企業(yè)利用優(yōu)化的、預(yù)打包的容器圖像快速設(shè)置深度學(xué)習(xí)環(huán)境，“我們希望讓機(jī)器學(xué)習(xí)不再那么深奧難懂”。
此外，AWS還針對Redshift數(shù)據(jù)倉庫的一款新自動化工具，旨在減少客戶的管理開銷。這個名為Concurrency Scaling的機(jī)制可以在出現(xiàn)使用高峰時分配額外的處理能力，并在需要時取消額外資源配置。AWS還借這次機(jī)會正式宣布App Mesh網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具全面上市。
除了以上這些新功能之外，AWS還推出了三個基礎(chǔ)設(shè)施選項(xiàng)，主要針對那些希望削減云支出的企業(yè)。第一個是Glacier Deep Archive，是AWS S3對象存儲服務(wù)中的一個新層，旨在保護(hù)不常訪問的數(shù)據(jù)如財務(wù)審計(jì)日志等。它比AWS為此類用例提供的現(xiàn)有S3 Glacier Archive層便宜75％。
此外AWS還發(fā)布了M5a和R5a計(jì)算實(shí)例系列的新版本，這些實(shí)例于去年11月份推出，采用了AWS的芯片，比基于英特爾至強(qiáng)處理器的AWS設(shè)備成本低10％。
據(jù)AWS介紹，M5a和R5a節(jié)點(diǎn)可以配置75GB到3．6TB的直連NVMe閃存驅(qū)動器，由于非?？拷讓游锢矸?wù)器，因此訪問速度要高于常規(guī)存儲。
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