Inserito il: Apr 10, 2018

Le AMI di AWS Deep Learning per Ubuntu e Amazon Linux ora sono ottimizzate perfettamente perché TensorFlow 1.7 possa distribuire training ad alte prestazioni tra le istanze Amazon EC2 C5 e P3.°

Per gli scenari di training basati su CPU, le AMI ora includono TensorFlow 1.7 montato con Intel Advanced Vector Instructions (AVX), set di istruzioni SSE e FMA per velocizzare il vettore e le elaborazioni floating point. Le AMI sono anche completamente configurate con Intel MKL-DNN per accelerare le routine matematiche nei training di rete neurali su processori Intel Xeon Platinum che alimentano istanze Amazon EC2 C5. Eseguire il training su un benchmark ResNet-50 con il set di dati ImageNet sintetico era 9.8 volte più veloce che eseguire il training sui file binari di TensorFlow 1.7 utilizzando la nostra build ottimizzata su un tipo di istanza c5.18xlarge.

Inoltre, per migliorare le prestazioni di training per gli scenari basati su GPU, le AMI includono una build ottimizzata di TensorFlow 1.7 completamente configurata con NVIDIA CUDA 9 e cuDNN 7 per sfruttare i training di precisione misti su Volta V100 GPU che alimentano le istanze Amazon EC2 P3.

Infine, questa versione include anche TensorBoard 1.7 per facilitare la visualizzazione e il debug del training del modello e TensorFlow Serving 1.6 per per prototipare rapidamente un endpoint di inferenza per i modelli su cui è già stato eseguito il training. Le AMI includono Microsoft Cognitive Toolkit 2.5 con miglioramenti in termini di prestazioni e correzioni di errori.

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