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Il lancio di Amazon Elastic Inferenza consente ai clienti di aggiungere l’accelerazione GPU per qualsiasi istanza EC2 per una più rapida inferenza a 75 per cento di risparmio. In genere, l’utilizzo medio di Gpu durante l’inferenza è di 10 a 30 per cento, Jassy, ha detto.
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Con un numero crescente di imprese che abbraccia apprendimento automatico e sul cloud, Amazon Web Services è l’introduzione di nuove funzionalità e strumenti per migliorare l’inferenza. In particolare, è il lancio di Amazon Elastic Inferenza e presentando un nuovo processore chiamato AWS Inferentia.
“Se si pensa al costo equazione… la stragrande maggioranza di costo – probabilmente circa il 90 per cento di esso è in inferenza,” AWS CEO Andy Jassy disse al re:Inventare conferenza a Las Vegas.
Con Elastico Inferenza, si può prendere qualsiasi istanza EC2 e clausola elastica inferenza diritto al momento della creazione di tale istanza. Si può partire da 1 teraflop e ottenere, o fino a 32 teraflops. Elastico di Inferenza in grado di rilevare quando c’è uno dei principali quadri in esecuzione su istanza di determinare ciò che potrebbe beneficiare di accelerazione.
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“Questo è abbastanza significativo cambio gioco di essere in grado di eseguire inferenza costo molto più efficacemente,” Jassy, ha detto.
Nel frattempo, AWS Inferentia è una macchina ad alte prestazioni di apprendimento inferenza chip, progettato da AWS. Sarà molto elevata produttività, bassa latenza, con prestazioni sostenute e molto redditizio, Jassy, ha detto. Sarà di supporto a tutti i principali quadri e sarà disponibile su tutti istanza EC2 tipi.
Ha anche annunciato durante il keynote è stato AWS SageMaker Verità a Terra, che Jassy detto consente alle organizzazioni di implementare la macchina di apprendimento senza spendere migliaia di ore umane su modelli di formazione.
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Il CEO, ha dichiarato: AWS SageMaker Verità a Terra è altamente accurato set di dati di training che ridurrà i dati di etichettatura dei costi di circa il 70 per cento.
In genere, “è necessario etichettare oggetti per formare il modello … è necessario sapere che cosa un segnale di stop o pedonale”, ha spiegato. “Richiede migliaia di ore di filmati, e si dispone di etichettare tutto.”
Questo processo è generalmente lento, costoso e difficile da ottenere. “La maggior parte delle aziende semplicemente non si preoccupano e che rende più difficile la costruzione di questi computer vision modelli di Jassy, ha detto.
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Nel frattempo, Amazon SageMaker RL rende disponibile la nuova macchina, capacità di apprendimento in Amazon SageMaker di costruire, formare, e distribuire con rinforzi di apprendimento. Esso ammonta a “armato di apprendimento per tutti gli sviluppatori e i dati di scienziato,” Jassy, ha detto.
“Vogliamo consentire a tutti di avere accesso a questo”, ha detto, notando le piccole imprese dovrebbero essere in grado di fare ciò che i più grandi.
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