Denne vejledning vil forklare Amazon EC2 Trn1-forekomsterne.
Hvad er Amazon EC2 Trn1-forekomster?
Da deep learning-modeller bliver mere komplekse at arbejde med, kræver virksomheder meget tid og omkostninger for at træne dem. Amazon EC2 Trn1-instanser er specialbygget til højtydende, omkostningseffektiv dyb-læringstræning af naturlig sprogbehandling, vision eller anbefalingsmodeller. Brugeren kan træne mere inden for samme budget eller spare op til 50 % i træningsomkostninger:
Funktioner i EC2 Trn1-instanser
De vigtigste funktioner, som en Trn1-instans indeholder, er nævnt nedenfor:
- AWS bemyndigede Trn1 EC2-instanser med op til 16 Trainium-chips for at optimere dens ydeevne.
- Trainium-chips indeholder en bred vifte af datatyper, dynamiske inputformer og C++ brugerdefinerede operatører.
- De giver den højeste netværksbåndbredde i AWS-skyen til multi-node distributionstræning.
- AWS bygger også Trn1 ultra-klynger i massiv skala, hvilket giver en af de største maskinlæringsklynger i verden:
Typer af Trn1-forekomster
Amazon EC2 tilbyder to typer specifikationer af Trn1-kategorien, såsom Trn1.2Xlarge og Trn1.32Xlarge, og deres detaljer er nævnt nedenfor:
| Trn1.2xlarge | Trn1.32xlarge | |
| Trainium accelerator | 1 | 16 |
| Acceleratorhukommelse | 32 | 512 |
| vCPU'er | 8 | 128 |
| Forekomsthukommelse | 32 | 512 |
| Netværks båndbredde | Op til 12.5 | 800 |
| Opbevaring | 474 | 7600 |
| On-Demand Pris/time | 1,34 USD | 21,50 USD |
| 1 år reserveret pris/time | 0,79 USD | 12,60 USD |
Hvordan virker EC2 Trn1-instansen?
Brugeren kan ganske enkelt begynde at arbejde på Trn1 med blot et par linjers kodeændringer ved hjælp af førende Machine Learning-modeller og rammer. AWS leverer Neuron SDK'er, der integrerer forbløffende godt med ML-biblioteker som TensorFlow, PyTorch, osv. AWS leverer mange værktøjer og administrerede tjenester, der vil blive brugt til at hjælpe med at træne dybe læringsmodeller i skyen. Når modellerne er trænet, kan brugeren blot implementere dem på den hardwareplatform, de selv vælger:
Det handler om Amazon EC2 Trn1-forekomster.
Konklusion
Amazon EC2 Trn1-instanser kan bruges med neuron SDK'er til at bygge ML-modeller med biblioteker og rammer. Deep learning-modeller er blevet brugt af mange virksomheder over hele kloden til at integrere kunstig intelligens for at optimere deres forretningsresultater. AWS-værktøjer og -tjenester kan bruges til at hjælpe med at træne disse DL-modeller i skyen. Denne vejledning har forklaret Amazon EC2 Trn1-forekomsterne og deres arbejde med AI-modeller.