亚马逊AWS官方博客

Julien Simon

Author: Julien Simon

As an Artificial Intelligence & Machine Learning Evangelist for EMEA, Julien focuses on helping developers and enterprises bring their ideas to life.

新 M5n 和 R5n EC2 实例,联网速度高达 100 Gbps

AWS 客户在 Amazon EC2 上构建始终要求严格的应用。为了向客户提供最佳支持,我们聆听他们的要求,然后投入工作,并获得新功能。例如,2018 年我们升级了 Amazon EC2 C5 实例的联网功能,使联网速度达到 100 Gbp,显著地提高了包处理性能。这些成为可能得益于我们的新虚拟化技术(又称为 AWS Nitro 系统)以及 Elastic Fabric Adapter(通过它可在 100 Gbps 联网平台上实现低延迟)。为了将这些优势扩展到最广泛的工作负载中,我们很高兴地宣布,今天这些相同的联网功能已可用于 Amazon EC2 M5 和 R5 实例。

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现已在 Amazon SageMaker 上推出:EC2 P3dn GPU 实例

今天,我很高兴宣布最大型号的 P3 实例 p3dn.24xlarge 现已可在 Amazon SageMaker 上用于训练模型。此型号的实例于去年推出,专为加速大型复杂的分布式训练作业而设计:它的 GPU 内存是其他 P3 实例的两倍,vCPU 数量增加了 50%,具有超快速的本地 NVMe 存储和高达 100Gb 的网络带宽。

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Amazon Translate 支持新语言:希腊语、匈牙利语、罗马尼亚语、泰国语、乌克兰语、乌尔都语和越南语

技术宣传官出差的时间很多,在演示 Amazon Translate 时客户提出最多的问题是:“是否支持我的母语?”。今天我很高兴地宣布,如果您的语言是希腊语、匈牙利语、罗马尼亚语、泰国语、乌克兰语、乌尔都语和越南语,我们的回答将是“支持”。事实上,使用 Amazon Translate,我们甚至可以用优雅的方言来说“ναί”、“igen”、“da”、“ใช่”、“так”、“جی ہاں”和 “có”… !

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托管 Spot 训练:最高可节省 90% 的 Amazon SageMaker 训练作业成本

Amazon SageMaker 是一种完全托管的模块化机器学习 (ML) 服务,它可帮助开发人员和数据科学家轻松构建、训练和部署任意规模的模型。您可以使用内置的算法,也可以自带算法,或者使用来自 AWS Marketplace 的算法,让 ML 模型从试验走向大规模生产从未变得如此简单、快速。

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Amazon Transcribe 现已支持中文普通话和俄语

为帮助组织和开发人员在他们的应用程序中使用语音识别,我们在 AWS re:Invent 2017 上发布了 Amazon Transcribe,这是一项自动语音识别服务。借助 Amazon Transcribe,客户(如 VideoPeel、Echo360 或 GE Appliances)能够快速、轻松地将语音识别功能添加到其应用程序和设备中。

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