AWS 深度學習 AMI 的新功能：優化的 TensorFlow 1.11、Chainer 4.5、Keras 2.2.4 和 Theano 1.0.3

適用於 Ubuntu 和 Amazon Linux 的 AWS 深度學習 AMI 現在隨附優化版本的 TensorFlow 1.11、Chainer 4.5、Keras 2.2.4 和 Theano 1.0.3。

使用優化的 TensorFlow 1.11 加快訓練速度

深度學習 AMI 現在配備 TensorFlow 1.11 的優化版本，可從來源自訂組建以加速 Amazon EC2 C5 和 P3 執行個體的深度學習應用程式。針對 Amazon EC2 C5 執行個體，深度學習 AMI 會部署以 Intel Advanced Vector Extensions (AVX 指令集) 打造的運算優化 TensorFlow，以加速向量和浮點操作的效能。此 AMI 也預先設定利用 Intel Math Kernel Library for Deep Neural Networks (MKL-DNN)。透過 c5.18xlarge 執行個體類型的 TensorFlow 1.11 最佳化建置，使用合成的 ImageNet 資料集訓練 ResNet-50 基準的速度，比使用庫存 TensorFlow 1.11 二進位檔進行訓練的速度快了 11 倍。

針對 Amazon EC2 P3 執行個體，深度學習會部署預先設定最新 NVIDIA CUDA 9.0 和 cuDNN 7.3.1 的 TensorFlow 組建，以利運用 Volta V100 GPU 的混合精度浮點運算功能。深度學習 AMI 會在您第一次啟用架構的虛擬環境時，自動部署已針對您所選 EC2 執行個體優化的架構組建。

AWS 深度學習 AMI 還支援多個熱門架構，包括 PyTorch 和 Apache MXNet – 全部都已預先安裝且設定完成，讓您可以在幾分鐘內開始開發深度學習模型，又能充分利用 Amazon EC2 執行個體的運算能力。如需 AWS 深度學習 AMI 支援的架構和版本完整清單，請參閱版本備註。

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