GPU-прискорені хмарні обчислення вийшли на черговий виток розвитку з новими інстанси Amazon AWS

NVIDIA Blog
https://blogs.nvidia.com/blog/2016/09/30/gpu-accelerated-cloud-computing/

GPU-прискорені обчислення послужили двигуном численних досягнень в області штучного інтелекту, наукових досліджень і високопродуктивних обчислень. Тепер прийшов час хмарних обчислень.

Спільна робота NVIDIA і Amazon Web Services привела до створення найпотужнішого GPU-прискореного хмарного пропозиції: інстанси AWS EC2 P2 . Фахівці з обробки та аналізу даних і дослідники можуть використовувати інстанси, оснащений вісьмома графічними процесорами NVIDIA Tesla K80 для дата-центрів , Для прискорення широкого спектру додатків, що вимагають великого обсягу обчислень.

Глибоке навчання з прискоренням на GPU вимагає великих обсягів даних

GPU допомагають клієнтам хмарних сервісів по всьому світу справлятися з величезними обсягами інформації, що генеруються кожен день, включаючи дані про здійснені операції, записи свідчень датчиків, зображення, відео та багато іншого. Алгоритми глибокого навчання з прискоренням на GPU дозволяють обробляти і отримувати знання з цих даних. Щоб комп'ютери могли розуміти мова , брати участь в звичайних розмовах і автономно виконувати складні завдання , Вони повинні обробляти величезні обсяги даних. Завдяки інстанси AWS EC2 P2 комерційні і наукові організації можуть використовувати можливості GPU-прискорених алгоритмів глибокого навчання. При цьому їм не доведеться завантажувати і вивантажувати дані з хмари.

Вони можуть забезпечити своїм користувачам найактуальніші можливості, що відповідають їх вимогам. А також використовувати найсучасніші моделі глибокого навчання, що вимагають постійно зростаючої обчислювальної потужності.

Швидкий доступ до продуктивних HPC-кластерам

Інстанси AWS EC2 P2 задовольняє обчислювальні потреби користувачів HPC, які не бажають витрачати час на тривале очікування виконання завдань, або забезпечує короткострокове підвищення продуктивності в періоди пікового робочого навантаження, не вимагаючи при цьому високих початкових інвестицій. Необхідну обчислювальну потужність для роботи з самими вимогливими до ресурсів HPC-додатками можуть забезпечити кілька інстанси, кожен з яких оснащений 16 фізичними GPU.

Щоб спростити перші кроки в роботі з алгоритмами глибокого навчання, NVIDIA подбала про те, щоб кожен фреймворк глибокого навчання отримав прискорення на GPU. З тією ж самою метою AWS випускає новий набір образів машини Amazon (Amazon Machine Image) з попередньо встановленими популярними фреймворками, включаючи MXNet, Caffe, Theano, TensorFlow і Torch.

Почніть роботу з інстанси AWS EC2 P2 вже сьогодні

В даний час будь-яка компанія, що працює з завданнями HPC або глибокого навчання, може отримати вигоду від прискорених обчислень в хмарі , Так як основні фреймворки глибокого навчання і більш 400 HPC-додатків , Включаючи 9 з 10 провідних, вже отримали прискорення на GPU.

Інстанси AWS EC2 P2 доступні публіці з сьогоднішнього дня. Щоб почати роботу з інстанси, зайдіть на вебсайт AWS . прочитайте статтю Джеффа Барра (Jeff Barr) з AWS , В якій розповідається, як GPU забезпечують найвищу обчислювальну потужність в хмарі, і отримаєте поради по установці і роботі з інстанси.