AWS 宣布推出适用于 Amazon EC2 的 P2 实例-ESG跨境

AWS 宣布推出适用于 Amazon EC2 的 P2 实例

亚马逊观察
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2016-09-19
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AWS 宣布推出适用于 Amazon EC2 的 P2 实例

西雅图--Amazon.com 旗下公司 (NASDAQ:AMZN) 今天宣布推出 P2 实例,这是一种适用于 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 的新型 GPU 实例类型专为需要大量并行浮点性能的计算密集型应用而设计,包括人工智能、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学和渲染。 P2 实例拥有多达 16 个 NVIDIA Tesla K80 GPU,是云中可用的最强大的 GPU 实例。要开始使用 P2 实例,请访问 。

“我们能够利用 Amazon EC2 P2 实例中的大量总 GPU 内存和双精度浮点性能,将更多模拟放入单个节点中,显着减少客户模拟时间,并降低运行大型模拟的成本。”

P2 实例允许客户使用 CUDA 并行计算平台或 OpenCL 框架构建和部署计算密集型应用程序,而无需前期资本投资。为了为这些高性能计算应用程序提供最佳性能,最大的 P2 实例提供 16 个 GPU 和 192 GB 的视频内存、40,000 个并行处理核心、70 teraflops 的单精度浮点性能、超过 23 teraflops 的双精度精度浮点性能和 GPUDirect 技术,可实现 GPU 之间更高带宽和更低延迟的点对点通信。 P2 实例还具有多达 732 GB 的主机内存、多达 64 个使用定制 Intel Xeon E5-2686 v4 (Broadwell) 处理器的 vCPU、用于 I/O 操作的专用网络容量,以及通过 Amazon EC2 Elastic Network Adaptor 增强的网络连接。

“两年前,我们推出了 G2 实例来支持客户运行图形和计算密集型应用程序,”Amazon EC2 副总裁 Matt Garman 说。 “如今,随着客户接受更繁重的 GPU 计算工作负载,例如人工智能、高性能计算和大数据处理,他们需要比以前更高的 GPU 性能。 P2 实例的单精度浮点计算能力是最大 G2 实例的 7 倍,双精度浮点计算能力是 60 倍,为金融模拟、能源探索和科学计算等计算密集型工作负载提供最佳性能。 ”

Clarifai 为一些世界上最具创新性的公司提供图像和视频识别 API。 “深度学习在我们的图像和视频分类 API 中发挥着核心作用,AWS 云中的高性能 GPU 可以极大地加速我们算法的推理,”Clarifai 首席执行官 Matthew Zeiler 说。 “Amazon EC2 P2 实例将使我们能够灵活地扩展以并行服务多个模型,以比以前更快的速度交付结果,而无需大量资本支出、未使用的硬件和大量数据传输。我们将能够利用 Amazon EC2 P2 实例的大规模聚合单精度浮点处理能力来减少我们客户的推理时间,并大幅降低处理成本。”

Altair Engineering 通过优化业务和工程信息的分析、管理和可视化的技术支持创新和决策制定。 “模拟技术是 Altair 业务的核心,我们与我们的 GPU 求解器合作伙伴 FluiDyna GmbH 一起在域分解方面进行了大量投资,以优化我们的计算流体动力学 (CFD) 软件 nanoFluidX,以实现多 GPU 扩展以提高性能和降低成本,”Altair CFD 总监 Stephen Cosgrove 说。 “我们能够利用 Amazon EC2 P2 实例中的大量总 GPU 内存和双精度浮点性能,将更多模拟放入单个节点中,显着减少客户模拟时间,并降低运行大型模拟的成本。”

MathWorks 是数学计算软件的领先开发商,帮助全球数百万工程师、科学家、研究人员和学生分析和设计正在改变世界的系统和产品。 “将分析和模拟工作负载转移到 AWS 云上的 MATLAB 用户需要快速处理他们的分析,”MathWorks 高级产品经理 Silvina Grad-Freilich 说。 “Amazon EC2 P2 实例的大规模并行浮点性能,加上多达 64 个 vCPU 和 732 GB 主机内存,将使客户能够比以前更快地实现结果并处理更大的数据集。”

MapD 是一个 GPU 数据库,用于交互式 SQL 查询和数十亿记录数据集的可视化。 MapD 首席执行官兼创始人 Todd Mostak 表示:“作为 GPU 驱动的数据库和可视化分析应用程序的领导者,我们在大型、基于云的 GPU 实例的出现方面投入了大量资金,而 P2 是我们所见过的最强大的实例。” “我们在 Amazon EC2 P2 实例上的表现非常出色。在一组标准 SQL 基准测试中,MapD 在 Amazon EC2 P2 实例上的速度比基于 CPU 的解决方案快 78 倍。此外,在数十亿行数据集上看到了这些加速,直接说明了我们使用这些实例大规模提供性能的能力。通过此次发布,我们的客户现在可以在几毫秒内查询和可视化数十亿行数据,同时享受他们对 AWS 所期望的灵活性、可扩展性和可靠性。”

圣思为世界领先的服务提供商和企业使用的实时通信提供智能、安全、云优化的解决方案。 Sonus 产品管理和营销副总裁 Mykola Konrad 说:“实时通信正在迅速发展,它们需要在格式之间进行转码以在多种设备上使用。 “GPU 越来越成为转码服务的颠覆者,它们为在云中扩展我们的会话边界控制器应用程序提供了一种经济高效的解决方案。由于我们与 AWS 的合作,Sonus 通过利用 GPU 并行计算能力和 Amazon EC2 P2 实例的增强网络开发了业界第一个 GPU 优化的会话边界控制器,从而为我们的客户降低了网络成本。”

客户可以使用 AWS 管理控制台、AWS 命令行界面 (CLI)、AWS 开发工具包和第三方库启动 P2 实例。 P2 实例提供三种实例大小:具有 16 个 GPU 的 p2.16xlarge、具有 8 个 GPU 的 p2.8xlarge 和具有 1 个 GPU 的 p2.xlarge。 P2 实例在美国东部(弗吉尼亚北部)、美国西部(俄勒冈)和欧洲(爱尔兰)区域可用。

AWS Marketplace 中提供了来自 AWS、NVIDIA 和其他卖家的 Amazon 系统映像 (AMI),可帮助客户在几分钟内开始使用。 AWS Deep Learning AMI 预装了 MXNet 和 Caffe 深度学习框架,使客户能够将模型训练时间从数周缩短到数小时。它还可以让他们在不进行大量前期资本支出的情况下试验人工智能。 NVIDIA 的 AMI 包括预安装的驱动程序和 CUDA 工具包。它专为处理一系列 GPU 密集型工作负载的开发人员而设计。

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10 年来,Amazon Web Services 一直是世界上最全面、应用最广泛的云平台。 AWS 在美国、澳大利亚、巴西、中国、德国的 13 个地理区域的 35 个可用区 (AZ) 中为计算、存储、数据库、分析、移动、物联网 (IoT) 和企业应用程序提供 70 多项功能齐全的服务,爱尔兰、日本、韩国、新加坡和印度。 AWS 服务受到全球超过 100 万活跃客户的信赖——包括发展最快的初创公司、最大的企业和领先的政府机构——为他们的基础设施提供支持、使其更加敏捷并降低成本。

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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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