AWS und NVIDIA
GPU-Leistung von der Cloud bis zum Edge
Neuerungen
AWS und NVIDIA arbeiten seit über 10 Jahren zusammen, um kontinuierlich leistungsstarke, kostengünstige und flexible GPU-basierte Lösungen für Kunden zu liefern. Diese Innovationen reichen von der Cloud mit NVIDIA-GPU-betriebenen Amazon-EC2-Instances bis hin zum Edge mit Services wie AWS IoT Greengrass, die mit NVIDIA-Jetson-Nano-Modulen bereitgestellt werden.
Kunden auf der ganzen Welt nutzen AWS- und NVIDIA-Lösungen für Machine Learning (ML), virtuelle Workstations, High Performance Computing (HPC) und IoT-Services. Amazon-EC2-Instances mit NVIDIA-GPUs liefern die skalierbare Leistung, die für schnelles ML-Training, kostengünstige ML-Inferenz, flexible virtuelle Remote-Workstations und leistungsstarke HPC-Berechnungen benötigt wird. Am Edge können Kunden mit AWS IoT Greengrass eine breite Palette von AWS-Cloud-Services auf NVIDIA-basierte Edge-Geräte erweitern, sodass die Geräte lokal auf die von ihnen erzeugten Daten reagieren können.
Workloads
Machine Learning
GPU-Instances für schnelles ML-Training und kostengünstige Inferenzen
Für Datenwissenschaftler, Forscher und Entwickler, die ML-Training beschleunigen müssen, bieten Amazon-EC2-P4d-Instances die höchste Leistung für ML-Training in der Cloud. P4d-Instances werden von den neuesten NVIDIA-A100-Tensor-Core-GPUs angetrieben und bieten einen branchenführenden hohen Durchsatz und eine niedrige Latenz im Netzwerk. Darüber hinaus bieten Amazon-EC2-P3-Instances der vorherigen Generation für individuelleres ML-Training mehrere Instance-Größen und können mit bis zu 8 NVIDIA-V100-Tensor-Core-GPUs bis zu einem Petaflop an Mixed-Precision-Leistung pro Instance liefern. Als Ergänzung zu P4d- und P3-Instances für ML-Inferenz bieten Amazon-EC2-G4-Instances mit NVIDIA-T4-Tensor-Core-GPUs die kostengünstigsten GPU-Instances in der Cloud für ML-Inferenz.
Weitere Informationen zu Amazon-EC2-P4-Instances »
Virtuelle Workstations
Passen Sie Ihre Mitarbeiter an und treten Sie mit kreativen Fachkräften auf der ganzen Welt in Kontakt
Virtuelle Workstations in AWS ermöglichen es Studios, größere Projekte zu übernehmen, von überall aus zu arbeiten und nur für das zu bezahlen, was sie benötigen. Virtuelle Workstations werden auf Amazon-EC2-G4-Instances mit NVIDIA-T4-Tensor-Core-GPUs ausgeführt und nutzen die Leistungsfähigkeit der NVIDIA-Quadro-Technologie, der Visual-Computing-Plattform, der Kreativ- und Technikprofis vertrauen.
High Performance Computing
Lösen Sie große Computing-Herausforderungen und verschaffen Sie sich neue Einblicke
Amazon-EC2-P4d-Instances mit NVIDIA-A100-Tensor-Core-GPUs sind eine ideale Plattform, um technische Simulationen, Finanzberechnungen, seismische Analysen, molekulare Modellierung, Genomik, Rendering und andere GPU-Computing-Workloads auszuführen. High Performance Computing (HPC) ermöglicht Wissenschaftlern und Technikern das Lösen dieser komplexen, rechenintensiven Probleme. HPC-Anwendungen benötigen häufig eine hohe Netzwerkleistung, schnelle Speicherung, viel Arbeitsspeicher, hohe Datenverarbeitungskapazitäten oder alles gleichzeitig. AWS ermöglicht Kunden die Beschleunigung der Forschung und die Verkürzung der Ergebniszeit durch Ausführung von HPC in der Cloud und Skalieren auf eine größere Anzahl paralleler Aufgaben als in den meisten On-Premises-Umgebungen sinnvoll wäre.
Internet of Things
Nahtlose Erweiterung von AWS auf Edge-Geräte, damit diese lokal agieren können
AWS IoT Greengrass erweitert AWS nahtlos auf Edge-Geräte wie NVIDIA-Jetson-Geräte, sodass diese lokal auf die von ihnen generierten Daten reagieren können, während sie weiterhin die Cloud für Verwaltung, Analytik und dauerhafte Speicherung nutzen. Mit AWS IoT Greengrass können NVIDIA-Jetson-Geräte AWS-Lambda-Funktionen, Docker-Container oder beides ausführen; Vorhersagen basierend auf ML-Modellen ausführen; Gerätedaten synchron halten; und sicher mit anderen Geräten kommunizieren – auch ohne Internetverbindung.
Erfahren Sie, wie Sie NVIDIA DeepStream auf Jetson-Modulen mit AWS IoT Core und AWS IoT Greengrass integrieren.
Branchen
Gesundheitswesen und Biowissenschaften
AWS ist der vertrauenswürdige Technologiepartner für die Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche weltweit. Als ausgereifteste und zuverlässigste Cloud-Plattform bietet AWS die Sicherheit und den Datenschutz für den Betrieb in einer stark regulierten Branche. AWS und NVIDIA bieten Lösungen wie Machine-Learning-Services, die es Dienstleistern im Gesundheitswesen ermöglichen, bessere Patientenergebnisse zu erzielen.
Beispielkunden: Subtle Medical und Mathworks
Finanzdienstleistungen
AWS bietet Finanzdienstleistern aus den Bereichen Banking, Zahlungen, Kapitalmärkte und Versicherungen die erforderliche globale Cloudinfrastruktur mit Sicherheit und Zuverlässigkeit, um sich heute von anderen abzusetzen und sich auf die Anforderungen von morgen einzustellen. AWS und NVIDIA bieten Lösungen, die Finanzdienstleistungsunternehmen dabei helfen, die Benutzererfahrung anzupassen und eine sichere Umgebung für ihre Transaktionen bereitzustellen.
Beispielkunden: Nerdwallet und Pathwise
Medien und Unterhaltung
Kunden im Bereich Medien und Unterhaltung stehen vor einem branchenweiten Wandel. Dabei entwickeln die Unternehmen neue Methoden zum Erstellen von Inhalten, Optimieren von Medien-Lieferketten und Wecken der Aufmerksamkeit der Benutzer auf Streaming-, Sende- und Direct-to-Consumer-Plattformen. AWS und NVIDIA bieten Lösungen, um Kunden in allen Aspekten der Inhaltsentwicklung zu unterstützen.
Beispielkunden: Untold Studios, Hyperconnect, Hive VFX, Snap und Sway
Telekommunikation
AWS unterstützt die Zukunft der Telekommunikation. Führende Anbieter von Kommunikationsservices (Communications Service Providers) führen mehr Workloads in AWS als jeder andere Cloud-Anbieter aus. AWS und NVIDIA bieten Lösungen für ein breites Spektrum von Bereichen, von der Bereitstellung von Wartungslösungen bis hin zur Bereitstellung von GPU-Rechenleistung am Edge mit AWS Outposts und AWS Wavelength.
Beispielkunden: NTT Docomo
Automobilbranche
Die Trends zu vernetzten, autonomen, gemeinsam genutzten und elektrischen Fahrzeuge sind derzeit dabei, die gesamte Automobilindustrie zu revolutionieren. AWS und NVIDIA bieten eine breite Palette von Funktionen, einschließlich KI/ML, IoT, HPC und Datenanalyse mit einem unermüdlichen Innovationstempo.
Fallbeispiele
KI/ML
Rad AI
RadAI verwendet Amazon-EC2-P4-Instances, um seine ML-Anwendung zur Dokumentenverarbeitung zu betreiben und den Umsatz um das Zehnfache zu steigern.
KI/ML
Onfido verwendet Amazon-EC2-P3-Instances, um seinen Online-Service zur digitalen Identitätsprüfung zu betreiben.
TBD
TBD
Mathworks-Benutzer nutzen Amazon-EC2-P3-Instances, um HPC-Simulationen durchzuführen, um Zellenanordnungen vorherzusagen.
TBD
Hyperconnect verwendet Amazon-EC2-P3-Instances für seine Machine-Learning-Modelle, die für die Image-klassifizierung und Sprachkonvertierung verwendet werden.
TBD
TBD
NTT Docomo verwendet Amazon-EC2-G4-Instances, um etwa 50.000 Mobilfunkmasten auf Anzeichen von Rost und Korrosion zu untersuchen.
HPC
Aon Pathwise (P3)
PathWise verwendet Amazon EC2, um Kundendaten hundertmal schneller zu modellieren als ältere Lösungen.
Graphics
Snap (G4)
KI/ML
University of Oxford
KI/ML
NerdWallet (P3)
KI/ML
Subtle Medical (P3)
KI-basierte PET- und MRT-Scans bringen mehr Patienten lebensrettende Technologie über die AWS Cloud.
Kundenempfehlung
Kundenempfehlung
„Unsere Kunden verlassen sich auf uns, wenn es darum geht, hochpräzise 3D-Realitätsmodelle zu liefern, die aus Mehrwinkelluftbildern über riesige Abdeckungsbereiche berechnet werden. Wir verwenden etwa 870 Tausend GPU-Kerne pro Tag. Früher haben wir diese Pipeline auf Amazon-EC2-G2-Instances ausgeführt, aber wir sind auf Amazon-EC2-G4-Instances umgestiegen und haben unsere Kosten um 67 % gesenkt.“
– John Corbett, Director of Vision Systems