Veröffentlicht am: Apr 10, 2018
AWS Deep Learning AMIs für Ubuntu und Amazon Linux enthalten nun erweiterte Optimierungen, die auf TensorFlow 1.7 zugeschnitten sind, um eine leistungsstarke Schulung in den Amazon EC2 C5 und P3-Instances zu ermöglichen.
Für CPU-basierte Schulungsszenarien enthalten die AMIs jetzt TensorFlow 1.7, das mit den Advanced Vector Instructions (AVX) -, SSE- und FMA-Befehlssätzen von Intel erstellt wurde, um Vektor- und Fließkommaberechnungen zu beschleunigen. Die AMIs sind außerdem vollständig mit Intel MKL-DNN konfiguriert, um die mathematischen Routinen zu beschleunigen, die bei der Schulung neuraler Netzwerke auf Intel Xeon Platinum-Prozessoren für Amazon EC2 C5-Instances verwendet werden. Die Schulung eines ResNet-50-Benchmarks mit dem synthetischen ImageNet-Dataset war 9,8 mal schneller als die Schulung auf den serienmäßigen TensorFlow-1.7-Binärdateien, indem unser optimierter Build auf einem c5.18xlarge-Instance-Typ verwendet wurde.
Um die Schulungsleistung für GPU-basierte Szenarien zu verbessern, enthalten die AMIs außerdem einen optimierten Build von TensorFlow 1.7, der vollständig mit NVIDIA CUDA 9 und cuDNN 7 konfiguriert wurde, um die gemischte Präzisionsschulung auf Volta V100-GPUs für Amazon EC2 P3-Instances zu nutzen.
Zudem enthält diese Version auch TensorBoard 1.7, mit dem Sie Ihre Modellschulung visualisieren und debuggen können sowie TensorFlow Serving 1.6, um schnell einen Inferenzendpunkt für Ihre geschulten Modelle zu erstellen. Die AMIs enthalten auch das Microsoft Cognitive Toolkit 2.5 mit Leistungsverbesserungen und Fehlerbehebungen.
Für erste Schritte mit den AWS Deep Learning AMIs gehen Sie bitte zum Entwicklerhandbuch. Sie können auch in unserem Diskussionsforum registrieren, um Ankündigungen zu erhalten und Ihre Fragen zu veröffentlichen.