重要更新
感谢您对 Amazon SageMaker Inference 的关注。Amazon SageMaker Inference 不再面向新客户提供。通过使用 AWS Inferentia 等其他硬件加速选项，您可以以更低的成本为机器学习推理工作负载提供更好的性能。如果您目前正在使用 Amazon Elastic Inference，不妨考虑将您的工作负载迁移到这些替代方案。要了解更多信息，请访问 AWS 机器学习基础设施页面。
借助 Amazon Elastic Inference，您可向任何 Amazon EC2 实例、Amazon SageMaker 实例或 ECS 任务连接所需量及的 GPU 驱动推理加速。也就是说，您现在可以选择最适合应用整体计算、内存和存储需求的 CPU 实例，然后单独配置所需量级的 GPU 驱动推理加速。
集成 Amazon SageMaker、Amazon EC2 和 Amazon ECS
可通过多种方式在 AWS 中运行推理工作负载：将您的模型部署在 Amazon SageMaker 中以获得完全托管体验，或者在 Amazon EC2 实例或 Amazon ECS 任务中运行并自行管理。Amazon Elastic Inference 可与 Amazon SageMaker、Amazon EC2 和 Amazon ECS 集成并无缝协作，您可在所有场景下增加推理加速功能。在 Amazon SageMaker 中创建模型的 HTTPS 终端节点、启动您的 Amazon EC2 实例及定义您的 Amazon ECS 任务时，您可以指定所需量级的推理加速。
TensorFlow、Apache MXNet 和 PyTorch 支持
Amazon Elastic Inference 旨在与 AWS 的 TensorFlow Serving 和 Apache MXNet 和 PyTorch 增强版本配合使用。这些增强功能使框架能够自动检测推理加速器的状态，在加速器 GPU 与实例 CPU 之间优化模型运行分布，并使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 策略安全控制对加速器的访问。增强 TensorFlow Serving、MXNet 和 PyTorch 库在 Amazon SageMaker、AWS Deep Learning AMI 和 AWS Deep Learning Containers 中自动提供，您无需更改任何代码即可在生产环境中部署模型。您还可以按照此处的说明单独下载这些库。
开放神经网络交换 (ONNX) 格式支持
ONNX 是一种开放格式，可在深度学习框架中训练模型，然后将其传输到另一个框架进行推理。这样您便可以充分利用不同框架的相对优势。ONNX 集成了 PyTorch、MXNet、Chainer、Caffe2 和 Microsoft Cognitive Toolkit，还有适用于 TensorFlow 等许多其他框架的连接器。要配合使用 ONNX 模型和 Amazon Elastic Inference，您的训练模型需要传输到 AWS 优化版本的 Apache MXNet 以进行生产部署。
单一或混合精度运算选择
Amazon Elastic Inference 加速器同时支持单精度（32 位浮点）运算和混合精度（16 位浮点）运算。单精度可提供极大的数值范围来表示您的模型所使用的参数。但是，大多数模型实际上并不需要这么高的精度，计算数值时经常会造成不必要的性能损失。为避免这个问题，混合精度运算可将数值范围减少一半，并获得 8 倍的推理性能。
提供多种加速量级
Amazon Elastic Inference 提供多种吞吐量级别，每个加速器每秒浮点运算次数 (TFLOPS) 在 1 到 32 万亿之间，从而可以有效地加速广泛的推理模型，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别。与最低速度为 125 TFLOPS 的独立 Amazon EC2 P3 实例（目前最小的 P3 实例）相比，Amazon Elastic Inference 每个加速器的最低速度为 1 TFLOPS。因此您能够以适当的比例扩展推理加速。您还可以为复杂模型选择更大型的加速器，每个加速器的最大速度可达 32 TFLOPS。
Auto-Scaling
Amazon Elastic Inference 可以成为用于扩展 Amazon SageMaker、Amazon EC2 和 Amazon ECS 实例的 Amazon EC2 Auto Scaling 组的一部分。当 EC2 Auto Scaling 添加更多 EC2 实例来满足您的应用需求时，也会扩展每个实例所连接的加速器。同样，当 Auto Scaling 由于需求降低而减少 EC2 实例时，也会降级每个实例所连接的加速器。这就使您可以同时扩展推理加速和应用计算容量，从而满足应用需求。
