为什么使用 AWS 和 NVIDIA？
自 2010 年以来，AWS 一直与 NVIDIA 紧密合作，不断为客户提供大规模、经济高效且灵活的 GPU 加速解决方案。这些创新包含云端和边缘设备，涉及基础设施、软件、服务以及全栈解决方案，可在构建人工智能并将其部署到生产中时缩短制定解决方案的时间。借助在多个 AWS 区域提供的 GPU 加速解决方案，客户可以获得高计算能力，进而实现低延迟、高性能和高可靠性。自 2010 年以来，AWS 一直与 NVIDIA 紧密合作，不断为客户提供大规模、经济高效且灵活的 GPU 加速解决方案。这些创新包含云端和边缘设备，涉及基础设施、软件、服务以及全栈解决方案，可在构建人工智能并将其部署到生产中时缩短制定解决方案的时间。借助在多个 AWS 区域提供的 GPU 加速解决方案，客户可以获得高计算能力，进而实现低延迟、高性能和高可靠性。
解决方案
生成式人工智能和机器学习
适用于最复杂的人工智能/机器学习模型的 GPU 实例和软件
如今各种规模的组织都在使用生成式人工智能研发聊天机器人、文档分析、代码生成、视频和图像生成、语音识别、药物发现及合成数据生成，以期加快创新、改善客户服务并获得竞争优势。为了充分发挥这些解决方案的价值，组织需要使用自己的专有数据自定义人工智能和机器学习（ML）模型，但从头开始构建模型耗时且成本高昂。而 Amazon EC2 实例由 NVIDIA GPU 提供支持，能够加速日益复杂的大型语言模型（LLM）和计算密集型生成式人工智能应用程序的训练与推理。NVIDIA NIM 和 NeMo 微服务是 AWS Marketplace 中 NVIDIA AI 企业版的一部分，可支持组织大规模释放生成式人工智能和 LLM 的潜力。
高性能计算
利用 AWS 上的 HPC 的强大功能
高性能计算（HPC）可帮助科学家和工程师们快速解决复杂的计算密集型问题。HPC 应用程序通常需要网络性能、快速存储、大量内存、计算能力，缺一不可。通过 AWS，客户可以在云端运行 GPU 驱动的 HPC，并将并行任务的数量增加到大多数本地环境都无法支持的规模，从而提高研究速度并缩短获得成效的时间。Amazon EC2 实例由 NVIDIA GPU 提供支持，是运行工程模拟、计算金融学、地震分析、分子建模、基因组学、渲染以及其他高性能计算工作负载的理想平台。
了解有关由 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 提供支持的 Amazon EC2 P5 实例的更多信息
物联网
将 AWS 无缝扩展至边缘设备，这样边缘设备就能在自身所在地运作
具备机器学习功能的 IoT 设备面临着诸多挑战。边缘的计算资源受限往往会限制机器学习模型的复杂性和大小，同时相应地消除对更复杂算法的需求。由于边缘设备通常更容易被篡改和受到恶意攻击，确保实时处理、低延迟和网络安全至关重要。AWS IoT Greengrass 能够将 AWS 无缝扩展至边缘设备（如 NVIDIA Jetson），这样边缘设备就可以在本地操作自己生成的数据，同时仍可使用云来进行管理、分析和持久存储。
了解如何将 Jetson 模块上的 NVIDIA DeepStream 与 AWS IoT Core 和 AWS IoT Greengrass 集成
工业元宇宙
轻松创建真实系统模拟，实现运营优化
许多行业都受益于真实对象模拟，此类模拟能够让人沉浸式地感知空间，逼真、准确地呈现物理实体。工业元宇宙涵盖数字孪生及其他模拟，可帮助研究人员和工程师更有效地协作、更准确地测试产品，例如虚拟原型制作或工厂中的远程监控。NVIDIA Omniverse 是一个计算平台，支持个人和团队开发基于通用场景描述（OpenUSD）的 3D 工作流和应用程序。
虚拟工作站
调整员工队伍，在全球范围内网罗有创意的人才
随着远程办公的普及和对高性能计算需求的增长，各行各业开始采用更加去中心化的方法，因此人们对虚拟访问功能强大的工作站的需求也日益增加。NVIDIA 的 GPU 技术可确保在云端无缝执行 3D 建模、视频编辑和人工智能开发等图形密集型任务，为用户提供卓越性能和视觉保真度，这样的性能和视觉保真度以往通常只能在本地工作站实现。虚拟工作站利用 NVIDIA RTX 技术，在由 NVIDIA GPU 提供支持的 Amazon EC2 实例上运行，这增强了灵活性和可扩展性，并为地理位置分散的团队提供了更为敏捷的工作环境。
行业
人工智能正在推动全球各个行业进行变革。从语音识别和推荐系统，到医学成像和经改进的供应链管理，人工智能为企业提供了团队完成毕生工作所需的计算能力、工具和算法。
医护及生命科学
如今，高性能计算和人工智能推动医学行业实现变革。凭借经改进的医学成像，加快基因组分析以及发现和开发新药，HCLS 行业可以提供更加个性化的治疗方案、建立新一代诊所并提供更高质量的护理。
示例客户：Paige
金融服务
在瞬息万变的金融环境中，银行机构可以利用人工智能，使用大量数据来增强加密、提高安全性、检测欺诈，并为客户提供更个性化的服务。
示例客户：Nerdwallet
通信
电信公司希望最大限度地利用数据分析、人工智能和自动化来改善客户服务并提高客户忠诚度。创建支持人工智能的解决方案，为 5G 构建软件定义的基础设施，并将互联智能引入边缘智能设备。
示例客户：NTT Docomo
公共部门
人工智能提供支持的应用程序增强了救灾和气候适应能力，同时加快了耗时的行政任务的处理速度，例如起草、编辑和汇总文档、更新数据库、记录审计支出和合规性、处理客户查询。
媒体和娱乐
新技术正在改变媒体和娱乐行业。人工智能加速的制作管道可以更快地提供更高质量的内容，数据分析可提供更深入的见解，分发和盈利得到优化，软件定义的基础设施不断为现场娱乐表演赋能。
示例客户：Hive VFX
汽车
联网汽车、自动驾驶汽车、共享汽车和电动汽车的趋势正在互相融合，并彻底改变汽车行业的现状。通过在计算流体动力学（CFD）方面实现协同进步，组织可以提高安全性并更快地运行更多真实模拟。
示例客户：Lucid
消费者互联网
在线消费市场是机器学习、深度学习和数据科学的最大用户群体之一。利用数据来开发打造在线体验的先锋产品，其中包括智能聊天机器人和 AI 增强型推荐引擎。
示例客户：Sway
能源与公用事业
平衡需求与实现净零排放目标充满挑战。AWS 和 NVIDIA 解决方案有助于减少地下操作对环境的影响，实现手动密集型地面操作自动化，并将实时情报带到电网边缘。
游戏开发
现代游戏需要的图形越来越复杂，并且游戏要能有效地扩展测试和部署。HPC 基础设施和生成式人工智能有助于创建逼真的视觉效果和沉浸式体验，可优化渲染、实现测试自动化和提高图像质量。
制造业
AWS 和 NVIDIA 的人工智能和边缘计算有助于推动工厂的未来发展。无论是彻底改变产品开发和简化生产工作流程，还是加强运营和供应链物流，都能发挥巨大作用。
示例客户：Amazon Robotics
