降低50%机器学习模型训练成本 亚马逊云科技自研芯片Trainuim支持的Amazon EC2 Trn1实例正式可用

11月15日消息，亚马逊云科技宣布，由自研芯片AmazonTrainium支持的AmazonElasticComputeCloud（AmazonEC2）Trn1实例正式可用，助力客户缩短机器学习模型训练时间，快速迭代模型以提升准确性，提高自然语言处理、语音和图像识别、语义搜索、推荐引擎、欺诈检测和预测等工作负载的运行效率。

据介绍，Trn1实例专为在云中进行高性能机器学习模型训练而构建，与最新的、基于GPU的P4d实例相比，针对 学习模型训练的成本可降低50%。

Trn1实例能够快速在亚马逊云科技上训练机器学习模型，Trn1实例配有16颗专为部署 学习模型而构建的AmazonTrainium加速器，提供高达800Gbps的网络带宽的实例，延迟更低，比最新的基于GPU的EC2实例快2倍。

Trn1实例基于AmazonNitro系统构建，该系统是亚马逊云科技自研硬件和软件创新的集大成者，可简化隔离式多租户、专用网络和快速本地存储的交付。AmazonNitro系统将CPU虚拟化、存储和网络功能卸载至专用硬件和软件，交付近乎裸机的性能。

目前，Trn1实例现已在美国东部（弗吉尼亚北部）和美国西部（俄勒冈）区域可用，其他区域也将很快推出。使用Trn1实例无需最低消费承诺或预付费用，客户只需为使用的计算量付费。

据悉，PyTorch、Helixon和MoneyForward等客户与合作伙伴已在使用Trn1实例。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。