Grafikprozessorbeschleunigte
Amazon Web Services

Leistung steigern und Anwendungen für Deep Learning und HPC skalieren

Entwickler, Datenwissenschaftler und Forscher bewältigen dank bahnbrechender Entwicklungen in den Bereichen künstliche Intelligenz, Deep Learning und High Performance Computing (HPC) selbst die komplexesten Herausforderungen der heutigen Zeit. NVIDIA und Amazon Web Services möchten gemeinsam den neuesten und leistungsstärksten grafikprozessorbeschleunigten Cloud-Dienst bereitstellen, der auf der aktuellen NVIDIA Volta-Architektur basiert: Amazon EC2 P3-Instanz.

Dank der bis zu acht NVIDIA® Tesla® V100-Grafikprozessoren sind Sie in der Lage, neuronale Netze mithilfe sehr umfassender Datensätze zu trainieren und dabei jedes wichtige Deep-Learning-Framework schneller als je zuvor zu verwenden. Danach profitieren Sie von der Leistung von parallelem GPU-Computing, bei dem Milliarden Berechnungen zur Inferenz und Identifizierung bekannter Muster und Objekte durchgeführt werden. Mittlerweile wurden mehr als 500 HPC-Anwendungen grafikprozessorbeschleunigt, darunter die zehn wichtigsten HPC-Anwendungen und alle Deep-Learning-Frameworks. Dank der Tesla V100-Grafikprozessoren auf AWS können Sie deren Leistung weiter steigern, nach Belieben skalieren, schneller Ergebnisse erzielen und dabei Kosten sparen.

Grafikprozessorbeschleunigte Cloud-Dienste im Detail

Amazon EC2 P3-Instanzen

Leistungsstarke, skalierbare, grafikprozessorbasierte Instanzen für Deep Learning und HPC

Amazon EC2 P3-Instanzen sind sehr leistungsfähige, skalierbare Instanzen, die auf Tesla V100-Grafikprozessoren basierende parallele Berechnungen bereitstellen, mit denen Anwender sogar noch umfassendere Modelle trainieren und das Potenzial von KI noch stärker ausschöpfen können. Der Tesla V100 basiert auf der Volta-Architektur und verfügt über 640 Tensor-Recheneinheiten. Dadurch ist er in der Lage, die revolutionäre Mixed-Precision-Leistung von 125 TeraFLOPS für Deep Learning bereitzustellen.

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Amazon EC2 G3-Instanzen

Grafikprozessorbasierte Instanzen, die für grafikintensive Anwendungen optimiert sind

Amazon EC2 G3-Instanzen sind die dritte Generation von grafikprozessorgestützten Instanzen, die anspruchsvollste Grafik-Workloads wie 3D-Rendern und Datenvisualisierung unterstützen. Dank der Leistung der NVIDIA Tesla M60-Grafikprozessoren bieten G3-Instanzen die doppelte CPU-Leistung und den doppelten Host-Speicher pro Grafikprozessor. Da Funktionen der NVIDIA GRID Virtual Workstation unterstützt werden, beschleunigen G3-Instanzen die Verarbeitung von Video-Frames und verbessern bei Grafik-Workloads die Bildtreue.

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NVIDIA GPU Cloud

NVIDIA GPU Cloud

Einfacher Zugriff auf leistungsoptimierte Container für Deep-Learning-Frameworks

NVIDIA GPU Cloud (NGC) verwaltet einen umfassenden Katalog an Containern für Deep-Learning-Frameworks, die von NVIDIA auf die Ausführung auf Amazon EC2 P3-Instanzen abgestimmt und entsprechend getestet und zertifiziert wurden. NVIDIA optimiert alle der wichtigsten Frameworks, einschließlich TensorFlow, PyTorch und MXNet, die in umgehend einsatzbereiten Containern bereitgestellt werden. Die Container enthalten zudem alle erforderlichen Abhängigkeiten wie CUDA-Laufzeit, NVIDIA-Bibliotheken und ein Betriebssystem. Damit Sie die Container auf AWS ausführen und alle Vorteile von Volta nutzen können, hat NVIDIA das NVIDIA Volta Deep Learning AMI für NGC entwickelt, das über den AWS Marketplace verfügbar ist.

Apache MXNet

Schnelles, skalierbares Deep-Learning-Framework für Training und Inferenz

Apache MXNet umfasst die  Gluon-Schnittstelle, die Entwicklern jeder Erfahrungsstufe den Einstieg in Deep Learning ermöglicht, ob in der Cloud, auf Peripheriegeräten oder in mobilen Apps. In Zusammenarbeit mit NVIDIA haben AWS-Techniker und Forscher Algorithmen für Neural Machine Translation (NMT) auf Apache MXNet vorab optimiert. Dieser Ansatz ermöglicht Entwicklern und Datenwissenschaftlern, Training auf Volta-basierten Plattformen so schnell wie möglich durchzuführen.

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Nutzen Sie die Leistung von AWS und Volta

Leistung steigern und Anwendungen für Deep Learning und HPC skalieren