AWS 宣布推出适用于 Amazon EC2 的 P3 实例-ESG跨境

西雅图--今天，Amazon.com 旗下公司（纳斯达克股票代码：AMZN）旗下的 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 宣布推出 P3 实例，这是专为需要大量并行浮点性能的计算密集型应用程序，包括机器学习、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学和自动驾驶汽车系统。第一个包含 NVIDIA Tesla V100 GPU 的实例，P3 实例是云中可用的最强大的 GPU 实例。要开始使用 P3 实例，请访问 。

“我们很高兴在新的 Amazon EC2 P3 实例上支持 Caffe2。 P3 实例无与伦比的强大功能使开发人员能够非常高效地大规模训练和运行模型”

P3 实例允许客户构建和部署高级应用程序，其性能比上一代 Amazon EC2 GPU 计算实例高出 14 倍，并将机器学习应用程序的训练时间从几天缩短到几小时。借助多达 8 个 NVIDIA Tesla V100 GPU，P3 实例可提供高达 1 petaflop 的混合精度、125 teraflops 的单精度和 62 teraflops 的双精度浮点性能，以及 300 GB/s 的第二代NVIDIA NVLink 互连，可实现高速、低延迟的 GPU 到 GPU 通信。 P3 实例还具有多达 64 个基于定制 Intel Xeon E5 (Broadwell) 处理器的 vCPU、488 GB DRAM，以及使用弹性网络适配器 (ENA) 的 25 Gbps 专用聚合网络带宽。

“当我们去年推出 P2 实例时，我们无法相信人们采用它们的速度有多快，”Amazon EC2 副总裁 Matt Garman 说。 “如今，云中的大多数机器学习都是在 P2 实例上完成的，但客户仍然渴望获得更强大的实例。通过提供比 P2 实例高出 14 倍的性能，P3 实例将显着减少训练机器学习模型所涉及的时间，为开发人员提供实验的敏捷性，并优化机器学习，而无需对本地 GPU 集群进行大量投资。此外，高性能计算应用程序将受益于高达 2.7 倍的双精度浮点性能提升。”

Airbnb 的社区市场提供访问 65,000 多个城市和 191 个国家/地区的数百万种独特住宿和当地体验的途径。 “在 Airbnb，我们正在使用机器学习来优化搜索建议并改进房东的动态定价指导，这两者都转化为增加的预订转化率。这些用例高度特定于我们的行业，需要使用多种不同类型数据源的机器学习模型，例如房客和房东偏好、房源位置和条件、季节性和价格，”Airbnb 的 Nick Handel 说。 “借助 Amazon EC2 P3 实例，我们能够更快地运行训练工作负载，使我们能够进行更多迭代、构建更好的机器学习模型并降低成本。”

薛定谔的使命是通过开发先进的计算方法来改变科学家设计治疗方法和材料的方式，从而改善人类健康和生活质量。 “我们的行业迫切需要高性能、准确和可预测的模型，以扩大发现和优化的规模，补充和超越传统的实验方法，”薛定谔科学高级副总裁 Robert Abel 说。 “Amazon EC2 P3 实例及其高性能 GPU 使我们能够在一天内执行四倍于 P2 实例的模拟。这种性能提升，加上快速扩展以响应新化合物创意的能力，使我们的客户能够更快地将救生药物推向市场。”

使用 P3 实例，客户可以自由选择适合其应用程序的最佳框架。 “我们很高兴在新的 Amazon EC2 P3 实例上支持 Caffe2。 P3 实例无与伦比的强大功能使开发人员能够非常高效地大规模训练和运行模型，”Facebook 研究科学家经理 Yangqing Jia 说。 “通过利用 P3 的速度和我们的模块化、可扩展的 Caffe2 深度学习框架，它将帮助新的创新在几小时而不是几天内到达客户手中。”

客户可以使用 AWS 管理控制台、AWS 命令行界面 (CLI) 和 AWS 开发工具包启动 P3 实例。 Amazon EC2 P3 实例在美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、欧洲西部（爱尔兰）和亚太地区（东京）区域普遍可用，即将推出对其他区域的支持。它们提供三种尺寸，一个、四个和八个 GPU，可以按需购买、预留实例或 Spot 实例。

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