Veröffentlicht am: Aug 7, 2018
Amazon EC2 P3-Instances sind jetzt in den AWS-Regionen (Frankfurt), Europa (London), Kanada (Central), Asien-Pazifik (Sydney), Asien-Pazifik (Singapur) und China (Ningxia) verfügbar. Damit erhöht sich die Gesamtanzahl verfügbarer Regionen auf 14.
Mit bis zu acht NVIDIA Tesla V100-GPUs der neuesten Generation bieten Amazon EC2 P3-Instances bis zu 1 Petaflop Mixed-Precision-Leistung pro Instance und beschleunigen Machine-Learning- und High-Performance-Computing-Anwendungen so in erheblichem Maße. Amazon EC2 P3-Instances helfen Entwicklern und Datenwissenschaftlern, die Trainingszeiten für maschinelles Lernen von Tagen auf Stunden zu reduzieren und verringern auch die Zeit bis zur Ergebnisausgabe bei Hochleistungs-Computing.
Mit breitflächiger Verfügbarkeit in 14 Regionen können Entwickler und Datenwissenschaftler dort ihre Modelle trainieren oder HPC-Workloads ausführen, wo sich ihre Daten befinden.
Amazon EC2 P3-Instances unterstützen alle Frameworks für maschinelles Lernen wie TensoRFlow, PyTorch und Apache MXNet und bieten Entwicklern und Datenwissenschaftlern die Möglichkeit, das für ihr Einsatzszenario bestgeeignete Framework für maschinelles Lernen zu wählen.
P3-Instances werden für alle EC2-Preisoptionen unterstützt, darunter On-Demand-, Reserved- und Spot-Instances (mit bis zu 70% Preisnachlass gegenüber On-Demand-Preisen).
Kunden können P3-Instances mit AWS Deep Learning AMIs ausführen, um schnell ins maschinelle Lernen einzusteigen. Dieser Satz von Linux-AMIs wird bei beliebten Deep-Learning-Frameworks wie Apache MXNet, Gluon, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe2, Theano, Chainer und Keras vorinstalliert, um komplexe, individuelle KI-Modelle zu trainieren, mit neuen Algorithmen zu experimentieren oder neue Fähigkeiten und Techniken zu lernen.
Um mit Amazon EC2 P3-Instances zu starten, besuchen Sie die AWS Management Console, das AWS Command Line Interface (CLI), oder AWS SDKs. Um mehr zu erfahren, besuchen Sie die «Amazon EC2 P3-Instance-Seite.