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原標題：亞馬遜網路服務啟動Nvidia Ampere驅動的實例
亞馬遜網路服務（AWS）宣布了一個新的基於GPU的實例Amazon P4d的可用性，該實例基於Nvidia的新Ampere架構，並且兩家公司都在宣稱性能。
AWS十年來一直提供基於GPU的實例，最新一代的實例稱為P3。AWS和Nvidia都聲稱，與P3實例相比，P4d實例在機器學習培訓和高性能計算工作負載方面的性能提高了三倍，成本降低了60％，GPU內存增加了2.5倍。網路行銷工具
根據Nvidia的說法，與默認的FP32精度相比，使用FP16實例可以將機器學習模型的訓練時間減少三倍，而使用TF32則可以將訓練時間減少多達六倍，但是還可以訓練更大，更複雜的模型。
這些也是一些重量級的實例。在一個EC2實例中，具有八個Nvidia A100 GPU的P4d實例能夠提供高達2.5 petaflops的混合精度性能和320GB的高帶寬GPU內存。AWS表示，P4d實例是第一個通過Elastic Fabric Adapter（EFA）和Nvidia GPUDirect RDMA網路介面提供400 Gbps網路帶寬的設備，以實現跨伺服器的GPU之間的直接通信，從而降低延遲和提高擴展效率。
網路行銷工具每個P4d實例還提供96個Intel Xeon可擴展（級聯湖）vCPU，1.1TB系統內存和8TB本地NVMe存儲，以減少單節點訓練時間。通過將上一代P3實例的性能提高一倍以上，P4d實例可以將訓練機器學習模型的成本降低多達60％。
「隨著數據變得越來越豐富，客戶正在訓練具有數百萬甚至數十億個參數的模型，例如用於自然語言處理以進行文檔摘要和問題解答，用於自動駕駛汽車的對象檢測和分類，用於大規模內容審核的圖像分類等參數，電子商務網站的推薦引擎，以及智能搜索引擎的排名演算法，所有這些都需要增加網路吞吐量和GPU內存。」 AWS在一份聲明中說。
該公司表示，客戶可以使用帶有Amazon Elastic Kubernetes服務（Amazon EKS）或Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）庫的AWS深度學習容器運行P4d實例。為了獲得更全面的管理體驗，客戶可以通過Amazon SageMaker使用P4d實例，該實例旨在幫助開發人員和數據科學家快速構建，訓練和部署ML模型。
HPC客戶可以將AWS Batch和AWS ParallelCluster與P4d實例結合使用，以幫助協調作業和集群。P4d實例支持所有的ML學習框架，包括TensorFlow，PyTorch和Apache MXNet，使客戶可以靈活地選擇他們喜歡的框架。
P4d實例在美國東部（弗吉尼亞北部）和美國西部（俄勒岡）地區可用，並計劃在不久的將來提供更多的可用性。AWS實例的起價為每小時32.77美元，但一年保留實例的價格降至每小時19.22美元，三年下來為11.57美元。
來自: https://news.sina.com.tw/article/20201104/36783416.html
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