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亚马逊云科技深度解读,帮助更多中国企业突破边界

2023-01-13 10:01:26 来源: 财讯网

摘要:近日,亚马逊云科技中国巡演在广州、深圳盛大举行。在巡演中,亚马逊云科技对今年re:Invent全球大会上的一些内容进行了深度解读,以帮助更...

近日,亚马逊云科技中国巡演在广州、深圳盛大举行。在巡演中,亚马逊云科技对今年re:Invent全球大会上的一些内容进行了深度解读,以帮助更多中国企业不断突破技术边界,加速云上业务拓展和创新。

十年领跑

加速硬件创新

亚马逊云科技自2013年推出Amazon Nitro系统以来,已经开发了多个自研芯片,包括五代Nitro v5 系统、致力于为各种工作负载提升性能和优化成本的三代Graviton芯片、用于加速机器学习推理的两代Inferentia芯片,以及用于加速机器学习训练的Trainium芯片。定制化的芯片设计帮助客户运行要求更高的工作负载,包括更快的处理速度、更高的内存容量、更快的存储输入/输出(I/O)和更高的网络带宽。

在本次2022 re:Invent全球大会上,亚马逊云科技再次推出了一系列底层技术更新,包括第五代虚拟化芯片Nitro v5、Gravition3E以及机器学习推理芯片Inferentia2,并推出了由三款自研芯片支持的Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)最新实例。其中,Amazon EC2 Hpc7g实例采用了Amazon Graviton3E芯片,与当前一代Amazon EC2 C6gn实例相比,浮点性能提高了2倍;与当前一代Amazon EC2 Hpc6a实例相比,性能提高了20%,为高性能计算工作负载提供了超高性价比。Amazon EC2 C7gn实例采用Amazon Nitro v5,与当前一代网络优化型实例相比,为每个CPU提供了多达2倍的网络带宽,同时将每秒数据包转发性能提升50%,为网络密集型工作负载提供了超高的网络带宽、数据包转发性能和性价比。Amazon EC2 Inf2实例采用Inferentia2,是专门为运行多达1,750亿个参数的大型深度学习模型而构建的,与当前一代Amazon EC2 Inf1实例相比,可提供高达4倍的吞吐量,降低多达10倍的延迟,且成本更优,延迟更低。

亚马逊云科技还对核心的底层亚马逊云科技SRD网络协议(Scalable Reliable Datagram,可扩展的可靠数据包)进行了创新,推出了高速虚拟网卡ENA Express,提供一致的更低延迟和更高网络吞吐量。SRD协议是亚马逊云科技开发的一种网络协议,专为亚马逊云科技环境中实现一致且低延迟的网络而构建的,具备多路径传输、微秒级重传和Nitro芯片提供专用资源三大优势,能够显著降低网络延迟,提高网络吞吐量。

针对负载巨大且高度复杂的模拟应用场景,亚马逊云科技推出了Amazon SimSpace Weaver服务,帮助客户构建、操作和运行大规模的空间模拟仿真系统。客户使用该服务可模拟出100万个以上、实时交互的仿真对象,创建比以往更加复杂的环境,并且将模拟仿真系统部署的时间从数年缩短至数月。

推出开箱即用的行业应用

突破行业限制

针对企业的行业应用,亚马逊云科技在2022 re:Invent全球大会推出了多项新的服务。基于Amazon.com近30年的物流网络经验,亚马逊云科技在本次大会上推出的新应用程序Amazon Supply Chain,帮助企业提高供应链的可见性,做出更快、更明智的决策,并降低风险、优化成本及改善客户体验。Amazon Supply Chain可自动合并、分析多个供应链系统的数据,企业因此可以实时观察供应链运营的情况,更快地发现趋势,更准确地预测需求,确保充足的库存满足客户预期。Amazon Supply Chain还通过提供统一的数据湖、机器学习驱动的洞察、行动建议和应用程序内协作功能,提高客户供应链的韧性。

新推出的分析服务Amazon Clean Rooms,它可以帮助不同行业的公司轻松、安全地分析和协作处理组合数据集,无需共享或泄露原始的底层数据。借助Amazon Clean Rooms,客户可以在几分钟内创建一个安全的数据清洗空间,与亚马逊云科技之上的其它公司协作,生成与广告营销活动、投资决策、临床研究等相关的独特洞察。Amazon Clean Rooms为保护敏感数据提供了一组内建的数据访问控制,包括查询控制、查询输出限制、查询日志和加密计算工具。

针对生物医疗行业,亚马逊云科技推出了Amazon Omics。这是一项用于存储、分析和阐述基因组学、转录组学和其他组学数据的托管服务。该服务专为医疗保健和生命科学组织而设计,旨在加强患者护理并推进科学研究,它的推出将有助于靶向疾病的治疗。

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

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