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[译]GPU 加速云计算获取,进一步推动了新亚马逊 AWS 实例

GPU 加速计算刺激了最近在人工智能、 科学发现和高性能计算的突破。它现在有云计算管道相匹配。

我们共事过亚马逊 Web 服务来创建他们的最新和最强大 GPU 加速提供云计算︰ AWS EC2 P2 实例。研究人员和数据科学家可以使用实例,这是由八个 NVIDIA Tesla 宝石 /k80 小康数据中心的 Gpu,加速广泛的计算密集型应用程序。

GPU 供电深学习数据驻留的位置

Gpu 帮助解决由交易记录、 传感器日志、 图像生成每一天的数据爆炸的世界的云客户视频和更多。GPU 供电的深度学习使得处理并从该数据生成的见解 — — 和为客户提供智能化和个性化的体验。

超人准确地理解演讲、 互动自然对话和执行复杂的任务,安全和自主的计算机,他们必须处理大量的数据。AWS EC2 P2 实例企业和研究人员可以使用,而不需要 GPU 加速深学习的力量将数据移入和移出云。

与最新的数据,他们可以为他们的用户,提供最相关的经验。并且他们可以使用最新的深学习模式,需要指数较高的计算能力来处理。

强大的 HPC 集群快速访问

AWS EC2 P2 实例还允许想要消除长作业队列的 HPC 客户满足与低的前期投资,他们计算的要求或添加短期爆发的计算能力来匹配高峰期的工作量。对于要求最苛刻的 HPC 应用程序,每个实例 16 物理 Gpu 和内放置的多个实例组可以提供所需的计算能力。

为便于人们入门深度学习,NVIDIA 一直努力确保每个深度学习框架在 Gpu 加速。本着同样的精神,AWS 将推出一套新的亚马逊机图像与流行框架预安装,包括 MXNet、 咖啡、 成为 Theano、 TensorFlow 和火炬。

能够在几分钟内资源调配的 GPU 加速 HPC 群集,而不是几天或几周,NVIDIA 提供非盟特派团在 AWS 市场效果预装 CUDA 工具包的 NVIDIA 驱动程序 andDIGITS 深学习训练软件。自动化框架为部署和维护高性能混凝土的情况下,比如 AWS 的 CfnCluster 框架,消除在工作队列中等待的应用程序的需要。

今天就开始与 AWS EC2 P2 实例

每个主要的深学习框架和超过 400 HPC 应用 GPU 加速,包括九个顶级 10,所有 HPC 和深度学习客户可以受益于 GPU 加速云。

AWS EC2 P2 实例都是可用从今天开始。若要开始,请访问 AWS 网站。

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