亞馬遜希望能夠更輕松地在亞馬遜網絡服務上啟動和運行人工智能應用程序。為此，亞馬遜今天推出了AWS深度學習容器，這是一個預先安裝了當前最流行深度學習框架的Docker圖像庫。

AWS的深度學習和AI總經理Matt Wood表示，他們已經完成了框架構建、編譯、生成、配置、優化的所有工作，用戶可以省去繁瑣的安裝和維護步驟。此外，AWS深度學習容器經過優化，可以在AWS上的實例集群上高效地分配機器學習工作負載，從而立即獲得高性能和可擴展性。

這個由亞馬遜預先配置和驗證新AWS容器圖像庫支持谷歌的TensorFlow機器學習框架和Apache MXNet，以及Facebook的PyTorch和其他深度學習框架。今后，他們還會將其拓展到全方位的AWS服務，包括Amazon ECS，適用于Kubernetes的亞馬遜彈性容器服務，以及Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）和Amazon EC2上的Kubernetes。（可以使用深度學習容器將微服務添加到部署在Kubernetes上的應用程序。）

Wood表示，這個深度學習容器包括許多針對AWS的優化和改進，使“云端訓練和推理達到最高性能。”TensorFlow的優化使得一些AI模型的訓練速度提高兩倍，“顯著”改進了GPU擴展，拓展效率高達90％，適用于256個GPU。

“AWS深度學習容器與Amazon EKS和Amazon ECS緊密集成，為用戶訓練、驗證和部署構建自定義機器學習工作流程提供更多靈活性，”亞馬遜在一篇博文中寫道。“通過此集成，Amazon EKS和Amazon ECS可處理在虛擬機群集上部署和擴展AWS深度學習容器所需的所有容器編排。”

從今天開始，AWS Marketplace和Elastic Container Registry中均可免費試用AWS深度學習容器。

亞馬遜在拉斯維加斯舉行的年度re：Invent大會上推出Inferentia（一種為云推理定制的高吞吐量、低延遲處理器）幾個月后，AWS深度學習容器首次亮相。Inferentia支持NT8、FP16和混合精度，以及多個機器學習框架，包括TensorFlow、Caffe2和ONNX。預計今年這些服務可在包括EC2和SageMaker中使用。

參考鏈接：https://venturebeat.com/2019/03/27/amazons-aws-deep-learning-containers-simplify-ai-app-development/

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AWS推出深度学习容器，简化AI程序开发的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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