Tại TRI, chúng tôi đang nỗ lực xây dựng một tương lai nơi mọi người đều có thể tự do di chuyển. Các phiên bản P3 thế hệ trước đã giúp chúng tôi giảm thời gian đào tạo các mô hình ML từ vài ngày xuống còn vài giờ. Chúng tôi rất mong chờ sử dụng các phiên bản P4d, vì bộ nhớ GPU bổ sung và các định dạng số thực hiệu quả hơn sẽ cho phép đội ngũ máy học của chúng tôi đào tạo với các mô hình phức tạp hơn với tốc độ thậm chí còn nhanh hơn.

Tại TRI-AD, chúng tôi đang nỗ lực xây dựng một tương lai nơi mọi người có thể tự do di chuyển và khám phá, tập trung vào việc giảm thương tích và tử vong trên xe bằng cách sử dụng lái xe thích ứng và thành phố thông minh. Thông qua việc sử dụng phiên bản Amazon EC2 P4d, chúng tôi đã có thể giảm 40% thời gian đào tạo nhận dạng đối tượng so với các phiên bản GPU thế hệ trước mà không cần bất kỳ sửa đổi nào đối với mã hiện có.

Thông qua việc sử dụng phiên bản Amazon EC2 P4d, chúng tôi đã có thể giảm ngay chi phí đào tạo so với các phiên bản GPU thế hệ trước, cho phép chúng tôi tăng số lượng nhóm làm việc trong đào tạo mô hình. Các cải tiến kết nối mạng trong P4d cho phép chúng tôi điều chỉnh quy mô hiệu quả lên hàng chục phiên bản, điều này mang lại tính linh hoạt đáng kể để nhanh chóng tối ưu hóa, đào tạo lại và triển khai các mô hình trong xe thử nghiệm hoặc môi trường mô phỏng để kiểm thử thêm.

Tại GE Healthcare, chúng tôi cung cấp cho bác sĩ lâm sàng các công cụ giúp họ tổng hợp dữ liệu, áp dụng AI và phân tích vào dữ liệu đó và khám phá thông tin chuyên sâu giúp cải thiện kết quả bệnh nhân, thúc đẩy hiệu quả và loại bỏ lỗi. Các thiết bị chụp hình y tế của chúng tôi tạo ra một lượng lớn dữ liệu cần được các nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi xử lý. Với các cụm GPU trước đây, sẽ mất nhiều ngày để đào tạo các mô hình AI phức tạp, chẳng hạn như GAN lũy tiến, để mô phỏng và xem kết quả. Sử dụng phiên bản P4d mới giúp giảm thời gian xử lý từ vài ngày xuống còn vài giờ. Chúng tôi đã thấy tốc độ lớn hơn hai đến ba lần trên các mô hình đào tạo với các kích thước hình ảnh khác nhau, đồng thời đạt được hiệu năng tốt hơn với kích thước lô tăng và năng suất cao hơn với chu kỳ phát triển mô hình nhanh hơn.

Tại HEAVY.AI, chúng tôi đang nỗ lực xây dựng một tương lai nơi khoa học dữ liệu và phân tích hội tụ để phá vỡ và hợp nhất các lô cốt dữ liệu. Khách hàng đang tận dụng lượng dữ liệu khổng lồ của họ có thể bao gồm thông tin về vị trí và thời gian để xây dựng bức tranh toàn cảnh không chỉ về những gì đang xảy ra, mà còn xảy ra khi nào và ở đâu thông qua việc trực quan hóa chi tiết dữ liệu không gian-thời gian. Công nghệ của chúng tôi cho phép nhìn thấy cả rừng và cây cối. Thông qua việc sử dụng các phiên bản Amazon EC2 P4d, chúng tôi đã có thể giảm đáng kể chi phí triển khai nền tảng của mình so với các phiên bản GPU thế hệ trước, do đó cho phép chúng tôi điều chỉnh quy mô các tập dữ liệu khổng lồ một cách tiết kiệm chi phí. Những cải tiến về kết nối mạng trên A100 đã nâng cao hiệu quả của chúng tôi trong việc điều chỉnh quy mô lên hàng tỷ hàng dữ liệu và cho phép khách hàng thu thập thông tin chuyên sâu nhanh hơn.

Tại Zenotech, chúng tôi đang phát triển các công cụ để cho phép các nhà thiết kế tạo ra các sản phẩm hiệu quả hơn và thân thiện với môi trường. Chúng tôi hoạt động trong nhiều ngành khác nhau và các công cụ của chúng tôi cung cấp thông tin chuyên sâu tốt hơn về hiệu năng sản phẩm thông qua việc sử dụng mô phỏng quy mô lớn. Việc sử dụng phiên bản AWS P4d cho phép chúng tôi chạy mô phỏng nhanh hơn 3,5 lần so với thế hệ GPU trước đó. Tốc độ nhanh hơn này giúp chúng tôi giảm đáng kể thời gian giải quyết, cho phép khách hàng đưa các thiết kế ra thị trường nhanh hơn hoặc thực hiện các mô phỏng có độ trung thực cao hơn so với trước đây.

Tại PathWise Solutions Group LLC, sản phẩm của chúng tôi cho phép các công ty bảo hiểm, công ty tái bảo hiểm và quỹ hưu trí tiếp cận công nghệ thế hệ tiếp theo để nhanh chóng giải quyết các thách thức bảo hiểm chính hiện nay, chẳng hạn như máy học, kiểm thử chiến lược phòng hộ, báo cáo theo quy định và tài chính, lập kế hoạch kinh doanh và dự báo kinh tế, cũng như phát triển và định giá sản phẩm mới. Thông qua việc sử dụng phiên bản Amazon EC2 P4d, chúng tôi có thể mang lại những cải tiến đáng kinh ngạc về tốc độ cho các phép toán số thực đơn và kép so với các phiên bản GPU thế hệ trước cho các phép toán khắt khe nhất, cho phép khách hàng thực hiện phạm vi phép toán và dự báo mới lần đầu tiên. Tốc độ rất quan trọng và chúng tôi tiếp tục cung cấp giá trị có ý nghĩa và công nghệ mới nhất cho khách hàng nhờ các phiên bản mới từ AWS.

Tại Rad AI, sứ mệnh của chúng tôi là tăng khả năng tiếp cận và chất lượng chăm sóc sức khỏe cho tất cả mọi người. Tập trung vào quy trình làm việc chụp hình y tế, Rad AI tiết kiệm thời gian cho bác sĩ X-quang, giảm tình trạng kiệt sức và nâng cao độ chính xác. Chúng tôi sử dụng AI để tự động hóa quy trình làm việc X-quang và giúp hợp lý hóa báo cáo X-quang. Với phiên bản EC2 P4d mới, chúng tôi đã thấy khả năng suy luận nhanh hơn và khả năng đào tạo các mô hình nhanh hơn 2,4 lần, với độ chính xác cao hơn so với các phiên bản P3 thế hệ trước. Điều này cho phép chẩn đoán nhanh hơn, chính xác hơn và tăng cường khả năng tiếp cận các dịch vụ X-quang chất lượng cao do khách hàng của chúng tôi cung cấp trên khắp Hoa Kỳ.