Amazon EC2 P3 Bulut Sunucuları

Güçlü GPU’larla makine öğrenimi ve yüksek performanslı bilişim uygulamalarını hızlandırın

Amazon EC2 P3 bulut sunucuları, bulutta 8 adede kadar NVIDIA® V100 Tensor Core GPU ve makine öğrenimi ile HPC uygulamaları için 100 Gb/sn'ye kadar ağ oluşturma performansı ile yüksek performanslı bilişim sunar. Bu bulut sunucuları makine öğrenimi ve yüksek performanslı bilişim uygulamalarını önemli ölçüde hızlandırmak için bulut sunucusu başına bir petaflopa kadar karma hassas performans sunar. Amazon EC2 P3 bulut sunucularının makine öğrenimi eğitim sürelerini günlerden dakikalara düşürdüğü, ayrıca yüksek performanslı bilişim için tamamlanan simülasyonların sayısını 3-4 kat artırdığı kanıtlanmıştır.
P3.16xlarge bulut sunucularının 4 katına kadar ağ bant genişliğine sahip Amazon EC2 P3dn.24xlarge bulut sunucuları P3 ailesine en son olarak eklenmiştir ve dağıtılmış makine öğrenimi ve HPC uygulamaları için en uygun hale getirilmiştir. Bu bulut sunucularında 100 Gb/sn.'ye kadar ağ iletişimi aktarım hızı, 96 adet özel Intel® Xeon® Scalable (Skylake) vCPU, her biri 32 GB belleğe sahip 8 adet NVIDIA® V100 Tensor Core GPU ve 1,8 TB'lık yerel NVMe tabanlı SSD depolama alanı bulunmaktadır.

Amazon EC2 P3 bulut sunucularının makine öğrenimi eğitiminize nasıl yardımcı olabileceğini görün

EC2_P3_Thumb

Şimdiye kadarki en güçlü P3 bulut sunucusu olan Amazon EC2 P3dn.24xlarge ile tanışın

Dağıtılmış makine öğrenimi eğitimi ve yüksek performanslı bilişim için en uygun hale getirilmiştir

ReInvent_HA_P3_EDITORIAL

Avantajlar

MAKİNE ÖĞRENİMİ İÇİN EĞİTİM ZAMANINI GÜNLERDEN DAKİKALARA İNDİRİN

ML uygulamalarını hızlandırması gereken veri bilimcileri, araştırmacıları ve geliştiricileri için, Amazon EC2 P3 bulut sunucuları ML eğitimi için bulutta en hızlı olanlardır. Amazon EC2 P3 bulut sunucuları sekize kadar en son nesil NVIDIA Tensor Core V100 GPU ile donatılmıştır ve karma hassaslıkta 1 petaflopa kadar performans sunarak ML iş yüklerini önemli oranda hızlandırır. Daha hızlı model eğitimi sayesinde veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri daha hızlı yineleme yapabilir, daha fazla model eğitebilir ve doğruluk oranını artırabilir.

ML EĞİTİMİ İÇİN ENDÜSTRİNİN EN UYGUN MALİYETLİ ÇÖZÜMÜ

Esnek fiyatlandırma planlarıyla birlikte buluttaki en güçlü GPU bulut sunucularından biridir ve makine öğrenimi eğitimi için son derece uygun maliyetli bir çözüm sağlar. Genelde Amazon EC2 bulut sunucularında olduğu gibi P3 bulut sunucuları da İsteğe Bağlı Bulut Sunucuları, Rezerve Edilmiş Bulut Sunucuları ve Spot Bulut Sunucuları olarak erişilebilirdir. Spot Bulut Sunucuları, kullanılmayan EC2 bulut sunucusu kapasitesinden yararlanır ve Amazon EC2 maliyetlerinizi, İsteğe Bağlı fiyatlarından %70'e varan oranda düşürür.

ESNEK, GÜÇLÜ YÜKSEK PERFORMANSLI BİLİŞİM

Şirket içi sistemlerin aksine, yüksek performanslı bilişim iş yüklerinizi Amazon EC2 P3 bulut sunucularında çalıştırdığınızda altyapınızı ölçeklendirme konusunda neredeyse sınırsız kapasitenin yanı sıra kaynaklarınızı kolayca ve iş yükü gereksinimlerinize göre dilediğiniz sıklıkta değiştirme olanağına sahip olursunuz. Kaynaklarınızı uygulamanızın gereksinimlerini karşılayacak şekilde yapılandırabilir ve dakikalar içinde bir HPC kümesi başlatabilirsiniz. Üstelik yalnızca kullandığınız kadar ödersiniz.

Hemen Oluşturmaya Başlayın

Derin öğrenim ortamlarını dakikalar içinde dağıtmak için önceden paketlenmiş Docker görüntülerini kullanın. Görüntüler gerekli derin öğrenim framework kitaplıklarını (şu anda TensorFlow ve Apache MXNet) ve araçlarını içermekte olup tamamen test edilmiştir. Daha yüksek düzeyde izleme, uygunluk ve veri işleme denetimi için bu görüntülerin üzerine kendi kitaplıklarınızı ve araçlarınızı kolayca ekleyebilirsiniz. Buna ek olarak, Amazon EC2 P3 bulut sunucuları Amazon SageMaker ile sorunsuz şekilde birlikte çalışarak güçlü, sezgisel ve eksiksiz bir makine öğrenimi platformu sunar. Amazon SageMaker, hızlı ve kolay bir şekilde makine öğrenimi modelleri oluşturup bunları eğitmenize ve dağıtmanıza olanak sağlayan, tam olarak yönetilen bir makine öğrenimi platformudur. Ayrıca, Amazon EC2 P3 bulut sunucuları, popüler derin öğrenme entegrasyonuyla önceden yüklenmiş olan AWS Deep Learning Amazon Makine Görüntüleri (AMI'lar) ile entegre edilebilir. Bu sayede, makine öğrenimi eğitimi ve çıkarımıyla daha hızlı ve daha kolay bir şekilde işe koyulabilirsiniz.

Ölçeklenebilir Çok Düğümlü Maki̇ne Öğrenimi̇ Eğitimi

Makine öğrenim modellerini hızlı bir şekilde eğitmek için birden çok Amazon EC2 P3 bulut sunucusunu 100 Gb/sn'ye kadar ağ bağlantısıyla kullanabilirsiniz. Daha yüksek ağ oluşturma kapasitesi, geliştiricilerin veri aktarım engellerini kaldırmalarına ve model eğitim işlerini birden fazla P3 bulut sunucusunda verimli bir şekilde ölçeklendirmelerine olanak tanır. Müşteriler, ortak bir görüntü sınıflandırma modeli olan ResNet-50'yi, 16 P3 bulut sunucusunu kullanarak sadece 18 dakikada endüstri standardı hassasiyeti ile çalıştırabildiler. Bu performans seviyesine, ML müşterilerinin büyük çoğunluğu daha önce erişemedi çünkü şirket içi GPU kümelerini oluşturmak için büyük bir CapEx yatırımı gerekiyordu. P3 bulut sunucuları ve İsteğe Bağlı kullanım modeliyle erişilebilirlikleri sayesinde, bu performans seviyesini artık tüm geliştiriciler ve makine öğrenimi mühendisleri kullanabilir.

TÜM ÖNEMLİ MAKİNE ÖĞRENİMİ FRAMEWORK’LERİ İÇİN DESTEK

Amazon EC2 P3 bulut sunucuları TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, Caffe, Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Chainer, Theano, Keras, Gluon ve Torch dahil olmak üzere tüm önemli makine öğrenimi framework’lerini destekler. Böylece uygulamanız için en uygun framework’ü seçme esnekliğine sahip olursunuz.

Müşteri Öyküleri

200x100_AirBNB_Logo

Airbnb, makine öğrenimini kullanarak arama önerilerini optimize etmesinin yanı sıra ev sahipleri için dinamik fiyatlandırma yönergelerini geliştirerek rezervasyon oranının artmasını sağlıyor. Airbnb, Amazon EC2 P3 bulut sunucuları sayesinde eğitim iş yüklerini daha hızlı çalıştırma, daha fazla yineleme gerçekleştirme, daha iyi makine öğrenimi modelleri oluşturma ve maliyeti düşürme olanağına sahip oluyor.

salesforce_logo_200x100

Einstein Vision ürününü desteklemek için makine öğrenimi kullanan Salesforce, yazılım geliştiricilerin görsel arama, marka algılama ve ürün tanımlama gibi kullanım örneklerine yönelik olarak görüntü tanıma teknolojisinin gücünden yararlanmasını mümkün kılıyor. Amazon EC2 P3 bulut sunucuları, yazılım geliştiricilerin derin öğrenim modellerini çok daha hızlı eğiterek makine öğrenimi hedeflerine hızla ulaşmasına olanak tanıyor.

western-digital_200x100

Western Digital, disk sürücülerinin ve depolama çözümlerinin performansını ve kalitesini geliştirmek amacıyla yüksek performanslı bilişim (HPC) kullanarak malzeme bilimi, ısı akışları, manyetik bilimi ve veri aktarımı için on binlerce simülasyon çalıştırıyor. İlk testlere göre, Amazon EC2 P3 bulut sunucuları sayesinde mühendislik ekipleri simülasyonları daha önce dağıtılan çözümlere kıyasla üç kat daha hızlı çalıştırabiliyor.  

schrodinger-200x100

Schrodinger, keşif ve optimizasyon ölçeğini genişletmenin yanı sıra müşterilerine hayat kurtaran ilaçları pazara daha hızlı ulaştırma olanağı sağlamak amacıyla tahmine dayalı modeller geliştirmek için yüksek performanslı bilişim (HPC) kullanıyor. Amazon EC2 P3 bulut sunucuları, P2 bulut sunucularına kıyasla Schrodinger’in günde dört kata kadar daha fazla simülasyon gerçekleştirmesine olanak sağlıyor.  

Amazon EC2 P3 Bulut Sunucuları ve Amazon SageMaker

Makine Öğrenimi Modellerini Eğitmenin ve Çalıştırmanın En Hızlı Yolu

Amazon SageMaker, makine öğrenimi modelleri oluşturup bunları eğitmeye ve dağıtmaya yönelik, tam olarak yönetilen bir hizmettir. Amazon EC2 P3 bulut sunucuları ile birlikte kullanıldığında, müşteriler bir modeli ölçeğinden bağımsız olarak, kümeler ve veri işlem hatları ayarlama konusunda endişelenmeleri gerekmeksizin hızla eğitmek için ölçeği onlarca, yüzlerce veya binlerce GPU içerecek şekilde kolayca genişletebiliyor. Ayrıca, Amazon SageMaker’daki eğitim ve barındırma iş akışları için Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) kaynaklarına kolayca erişebilirsiniz. Bu özellik sayesinde, yalnızca VPC’niz aracılığıyla erişilebilen Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) klasörlerinizi eğitim verilerini depolamanın yanı sıra eğitim sürecinden elde edilen model yapıtlarını depolayıp barındırmak için kullanabilirsiniz. Modeller S3’e ek olarak VPC’nin içerdiği diğer tüm AWS kaynaklarına da erişebilir. Daha fazla bilgi edinin.

Oluşturma

Amazon SageMaker, makine öğrenimi modellerini oluşturmayı ve onları eğitime hazır hale getirmeyi kolaylaştırır. Eğitim verilerinize hızlıca bağlanmak, uygulamanız için en iyi algoritma ile çerçeveyi seçmek ve optimize etmek için ihtiyacınız olan her şeyi sağlar. Amazon SageMaker, Amazon S3'te depolanan eğitim verilerinizi keşfetmeyi ve görselleştirmeyi kolaylaştırmaya yönelik barındırılan Jupyter Notebook'ları içerir.  Ayrıca, not defterlerini kullanarak model eğitimi işleri oluşturmaya yönelik kod yazabilir, modelleri Amazon SageMaker barındırma ortamına dağıtabilir ve modellerinizi test edebilir ya da doğrulayabilirsiniz.

Eğitme

Konsoldan tek bir tıklamayla veya bir API çağrısıyla modelinizi eğitmeye başlayabilirsiniz. Amazon SageMaker, en güncel TensorFlow ve Apache MXNet sürümleriyle önceden yapılandırılmıştır ve NVIDIA GPU'larla en uygun performansı sunmak için CUDA9 kitaplığını destekler. Bunun da ötesinde, en doğru tahminlere hızla ulaşılması amacıyla hiper parametre optimizasyonu akıllı bir şekilde model parametrelerinin farklı kombinasyonlarını ayarlayarak modelinizde otomatik olarak ince ayarlar yapabilir. Büyük ölçekli gereksinimleriniz varsa oluşturma sürecinin daha hızlı olması için ölçeğinizi onlarca bulut sunucusu içerecek şekilde büyütebilirsiniz.

Dağıtma

Eğitim tamamlandıktan sonra modelinizi tek tıklamayla birden çok Erişilebilirlik Alanında otomatik olarak ölçeklendirilebilen Amazon EC2 bulut sunucularına dağıtabilirsiniz. Üretim aşamasında, Amazon SageMaker işlem altyapısını sizin adınıza yöneterek durum denetimleri gerçekleştirir, güvenlik düzeltme ekleri uygular, diğer rutin bakım işlemlerini yapar ve bunların tümüne yerleşik Amazon CloudWatch izleme ve günlüğe kaydetme özellikleri eşlik eder.

 

Amazon EC2 P3 Bulut Sunucuları ve AWS Deep Learning AMI’leri

Hızla derin öğrenim uygulamaları oluşturmaya başlamak için önceden yapılandırılmış geliştirme ortamları

Daha özel gereksinimlerine sahip yazılım geliştiriciler için Amazon SageMaker’a bir alternatif sunan AWS Deep Learning AMI'leri, makine öğrenimi uygulayıcılarına ve araştırmacılarına bulutta ve tüm ölçeklerde derin öğrenimi hızlandırmak için kullanabilecekleri altyapıyı ve araçları sunar. TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Chainer, Gluon ve Keras gibi popüler derin öğrenim entegrasyonlarının önceden yüklendiği Amazon EC2 P3 bulut sunucularını hızla başlatarak gelişmiş ve özel AI modelleri eğitebilir, yeni algoritmalarla denemeler yapabilir veya yeni beceriler ve teknikler edinebilirsiniz. Daha fazla bilgi edinin

Amazon EC2 P3 Bulut Sunucuları ve Yüksek Performanslı Bilişim

AWS’de HPC’nin gücünden yararlanarak büyük bilişim sorunlarını çözün ve yeni öngörüler edinin

Amazon EC2 P3 bulut sunucuları mühendislik simülasyonları, hesaplamalı finans, sismik analiz, moleküler modelleme, genomik, görsel işleme ve benzeri, yoğun GPU işlemi gerektiren iş yüklerini çalıştırmak için ideal bir platformdur. Yüksek performanslı bilişim (HPC), bilim insanlarının ve mühendislerin bu karmaşık, yoğun işlem kaynağı gerektiren sorunları çözmesine olanak tanır. HPC uygulamaları genellikle yüksek ağ performansı, hızlı depolama, büyük miktarda bellek, çok yüksek kapasiteli işlem özellikleri ya da bunların hepsini birden gerektirir. AWS, bulutta HPC çalıştırarak ve çoğu şirket içi ortamda mümkün olmayacak bir düzeyde daha fazla paralel görev çalıştıracak şekilde ölçeklendirme uygulayarak araştırma hızını artırmanıza ve sonuç elde etme süresini kısaltmanıza imkan tanır. AWS isteğe bağlı olarak, belirli uygulamalar için optimize edilmiş ve büyük sermaye yatırımları gerektirmeyen çözümler tedarik ederek maliyetlerin azaltılmasına yardımcı olur. Daha fazla bilgi edinin

Amazon EC2 P3dn.24xlarge Bulut Sunucuları

Yeni Daha Hızlı, Daha Güçlü, Daha Büyük Bulut Sunucusu, Dağıtılmış Makine Öğrenimi ve Yüksek Performanslı Bilişim için En Uygun Hale Getirilmiştir.

Amazon EC2 P3dn.24xlarge bulut sunucuları, kullanılabilir en hızlı, en güçlü ve en büyük P3 bulut sunucusu boyutudur ve 100 Gb/sn'ye kadar ağ aktarım hızı, her birinde 32 GB bellek bulunan 8 adet NVIDIA® Tensor Core V100 GPU, 96 özel Intel® Xeon® Scalable (Skylake) vCPU ve 1,8 TB yerel NVMe tabanlı SSD depolama alanı sağlar. Daha hızlı ağ, yeni işlemciler, iki kat GPU belleği ve ek vCPU’lar sayesinde yazılım geliştiriciler, işlerinin ölçeğini birkaç bulut sunucusuna genişleterek (örneğin 16, 32 veya 64 bulut sunucusu) makine öğrenimi modellerini eğitme süresini önemli ölçüde kısaltabilir ve daha fazla HPC simülasyonu çalıştırabilir. Makine öğrenimi modelleri, eğitim için büyük miktarlarda veri gerektirir. Bulut sunucuları arasında veri aktarım hızını artırmanın yanı sıra P3dn.24xlarge bulut sunucularının ilave ağ aktarım hızı, büyük miktarlarda eğitim verisine ulaşmak amacıyla, Amazon S3'e ya da Amazon EFS gibi paylaşılan dosya sistemleri çözümlerine bağlanılarak hız arttırıcı olarak kullanılabilir.

PERFORMANS SORUNLARINI ORTADAN KALDIRIN VE MAKİNE ÖĞRENİMİNİN EĞİTİM ZAMANINI AZALTIN

100 Gb/sn'lik bir ağ çıktısıyla geliştiriciler, dağıtılmış eğitim için çok sayıda P3dn.24xlarge bulut sunucusunu (ör., 16, 32 ya da 64 bulut sunucusu) verimli bir şekilde kullanabilir ve modellerini eğitmek için zamanı önemli ölçüde azaltır. 2,5 GHz'de çalışan AVX-512 yönergelerine sahip AWS'ye özel Intel Skylake işlemcilerin 96vCPU'ları, verilerin ön işlemesini optimize etmeye yardımcı olur. Dahası, P3dn.24xlarge bulut sunucuları, ana bilgisayar donanımının neredeyse tüm işlem ve bellek kaynaklarını bulut sunucularınıza ileten ayrılmış donanımın ve basit bir hiper yöneticinin birleşimi olan AWS Nitro Sistemini kullanmaktadır.

 

GPU kullanımını optimize ederek Toplam Sahip Olma Maliyetini düşürün

Elastic Network Adapter'ın en son sürümünü kullanarak 100 Gb/sn. toplam ağ bant genişliğine sahip gelişmiş ağ, yalnızca birkaç P3dn.24xlarge bulut sunucusundaki verileri paylaşmak için değil aynı zamanda Amazon S3 veya Amazon EFS gibi paylaşılan dosya sistemleri çözümü aracılığıyla yüksek verimli veri erişimi için de kullanılabilir. GPU'ların kullanımını optimize etmek ve işlem bulut sunucularından maksimum performans sağlamak için yüksek çıktı veri erişimi çok önemlidir.

Daha büyük ve karmaşık modelleri destekleyin

P3dn.24xlarge bulut sunucuları, daha gelişmiş ve daha büyük makine öğrenimi modellerini eğitmek için esnekliği sağladığı kadar görüntü sınıflandırması ve nesne algılama sistemleri için 4k görüntüler gibi daha büyük veri gruplarını işleyen 32 GB bellek ile NVIDIA V100 Tensor Core GPU'lar sunar.

 

Amazon EC2 P3 Bulut Sunucusu Ürün Ayrıntıları

Bulut Sunucusu Boyutu GPU’lar – Tesla V100 Eşler Arası GPU Ağı GPU Belleği (GB) vCPU'lar Bellek (GB) Ağ Bant Genişliği EBS Bant Genişliği İsteğe Bağlı Fiyatı/sa* 1 Yıl Rezerve Edilmiş Bulut Sunucusu Saatlik Olarak Geçerli* 3 Yıl Rezerve Edilmiş Bulut Sunucusu Saatlik Olarak Geçerli*
p3.2xlarge 1 Yok 16 8 61 10 Gbps'ye kadar 1,5 Gb/sn. 3,06 USD 1,99 USD 1,05 USD
p3.8xlarge 4
NVLink 64 32 244 10 Gbps 7 Gbps 12,24 USD 7,96 USD 4,19 USD
p3.16xlarge 8 NVLink 128 64 488 25 Gbps 14 Gbps 24,48 USD 15,91 USD 8,39 USD
p3dn.24xlarge 8 NVLink 256 96 768 100 Gbps 14 Gbps 31,218 USD 18,30 USD 9,64 USD

* - Gösterilen fiyatlar ABD Doğu (Kuzey Virginia) AWS Bölgesinde bulunan Linux/Unix içindir ve en yakın kura yuvarlanır. Fiyatlandırma hakkında ayrıntılı bilgi için Amazon EC2 fiyatlandırma sayfasına bakın.

Müşteriler P3 bulut sunucularını İsteğe Bağlı Bulut Sunucuları, Rezerve Edilmiş Bulut Sunucuları, Spot Bulut Sunucuları ve Tahsis Edilmiş Konaklar olarak satın alabilir.

SANİYELİK FATURALANDIRMA

Bulut bilişimin çok sayıdaki avantajından biri de kaynakları gerektiğinde tedarik edip gerekmediğinde kaldırma konusunda sahip olduğunuz esnekliktir. Kullanımı saniyelik birimlerle faturalandırarak müşterilerin esneklik düzeyini artırmasına, para tasarrufu sağlamasına ve kaynak ayırma sürecini makine öğrenimi hedeflerini gerçekleştirecek şekilde optimize etmesine olanak sağlıyoruz.

REZERVE EDİLMİŞ BULUT SUNUCUSU FİYATLANDIRMASI

Rezerve Edilmiş Bulut Sunucuları, İsteğe Bağlı Bulut Sunucusu fiyatlandırmasına kıyasla önemli oranda indirim (%75'e kadar) sağlar. Ayrıca, Rezerve Edilmiş Bulut Sunucuları belirli bir Erişilebilirlik Alanına atandığında kapasite rezervasyonu sağlayarak gerektiğinde bulut sunucusu başlatabilme konusunda kendinize daha fazla güvenmenizi sağlar.

SPOT FİYATLANDIRMASI

Spot Bulut Sunucuları ile bulut sunucularınız çalıştığı sırada geçerli olan Spot fiyatını ödersiniz. Spot Bulut Sunucusu fiyatları Amazon EC2 tarafından belirlenir ve Spot Bulut Sunucusu kapasitesine yönelik uzun vadeli arz ve talep eğilimlerine göre kademeli olarak güncellenir. Spot Bulut Sunucuları, İsteğe Bağlı fiyatlandırmasına kıyasla %90'a varan indirimli oranlarla sunulur.

En Geniş Küresel Erişilebilirlik

1856-Updated Map Image-P3 Instances-transparentBG_1024x543

Amazon EC2 P3.2xlarge, P38xlarge ve P3.16xlarge bulut sunucuları 14 AWS Bölgesinde sunulduğundan, müşteriler makine öğrenimi modellerini verileri nerede depolanıyorsa orada eğitme ve dağıtma esnekliğine sahiptir. P3 bulut sunucularının erişilebildiği AWS Bölgeleri: ABD Doğu (K. Virginia), ABD Doğu (Ohio), ABD Batı (Oregon), Kanada (Orta), Avrupa (İrlanda), Avrupa (Frankfurt), Avrupa (Londra), Asya Pasifik (Tokyo), Asya Pasifik (Seul), Asya Pasifik (Sidney), Asya Pasifik (Singapur), Çin (Pekin), Çin (Ningksia) ve AWS GovCloud (ABD).

P3dn.24xlarge bulut sunucularının erişilebildiği AWS Bölgeleri: Avrupa (İrlanda), ABD Doğu (K. Virginia) ve ABD Batı (Oregon).

Makine Öğrenimi için Amazon EC2 P3 bulut sunucularını kullanmaya başlayın

Dakikalar içinde kullanmaya başlamak için Amazon SageMaker hakkında bilgi edinin veya Caffe2 ve Mxnet gibi popüler derin öğrenim entegrasyonlarının önceden yüklendiğiAWS Deep Learning AMI'yi kullanın. Alternatif olarak, GPU sürücüsünün ve CUDA araç setinin önceden yüklendiği NVIDIA AMI’yi de kullanabilirsiniz.

Bloglar ve Web Seminerleri

amrraga
 
Amr Ragab, Chetan Kapoor, Rahul Huilgol, Jarvis Lee, Tyler Mullenbach ve Yong Wu
20 Temmuz 2018
aaron-markham-100x100-gray
 
Aaron Markham
17 Aralık 2018
 
Webinar-thumb1

Yayın Tarihi: 19 Aralık 2018

Düzey: 200

Görüntü işleme, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan yüksek düzeyde bilgi edinecek şekilde eğitilmesiyle ilgilidir. Görüntü işlemenin tarihi 1960’lı yıllara dayanır; ancak işleme teknolojisindeki son gelişmeler, otonom araçların yola çıkabilmesi gibi uygulama alanlarını mümkün kılmıştır. Bu teknoloji konuşmasında görüntü işlemeye yönelik makine öğrenimi modeli oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için gerekli olan farklı adımları inceleyeceğiz. Farklı Amazon EC2 bulut sunucularını kullanarak görüntü işleme modellerinin eğitimini kıyaslayıp farkları üzerinde duracağız ve Amazon EC2 P3 bulut sunucularını kullanarak zamandan büyük oranda nasıl tasarruf edebileceğinizi açıklayacağız.

Webinar-thumb2

Yayın Tarihi: 31 Temmuz 2018

Düzey: 200

Kurumlar gelişmiş bilim, enerji, yüksek teknoloji ve tıp alanlarındaki son derece karmaşık sorularla mücadele ediyor. Makine öğrenimi (ML); görüntü, video, konuşma tanıma, otonom araç sistemleri ve hava durumu tahmini gibi birçok farklı senaryonun hızlı bir şekilde keşfedilmesini sağlar ve bu senaryolar için en iyi yanıtları oluşturur. Amazon EC2 P3 bulut sunucuları, ML uygulamalarının geliştirilmesini hızlandırmak isteyen veri bilimciler, araştırmacılar ve geliştiriciler için buluttaki en güçlü, uygun maliyetli ve çok yönlü GPU işlem bulut sunucularıdır.

Amazon SageMaker Hakkında

Daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayın

AWS'de Deep Learning Hakkında

Daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayın

Yüksek Performanslı Bilişim (HPC) Hakkında

Daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayın
Başlamaya hazır mısınız?
Kaydolun
Başka sorunuz mu var?
Bize ulaşın