亚马逊云科技多位AI大咖现身，都谈了些什么？(3)

03 强大的算力为AI提供强力支持

人工智能应用大多数是算力密集型应用，非常依赖强大的算力支持，特别是一些参数高达数十亿个的大模型训练，对于算力的需求尤为突出。为了推动人工智能、机器学习的普及，亚马逊云科技一直致力于为机器学习量身定制的基础设施，让客户能获得最佳性能，并且以最低成本来大规模部署机器学习应用。

一方面，亚马逊云科技充分利用业界最新的研究成果，能为客户提供基于英伟达、英特尔、AMD、赛灵思等新一代的GPU和加速器的实例，并持续不断地优化成本。比如，G5实例相比基于G4dn为推理提供3倍的性能增强；EC2 P4d实例与上一代P3和P3dn实例相比，可以降低高达60%的训练成本，且训练深度学习模型的性能提高2倍。

另一方面，亚马逊云科技通过自主设计的AI专用芯片进一步降低机器学习的算力成本。Inferentia是亚马逊云科技推出的首款AI定制芯片，面向推理场景。和基于GPU的实例相比，基于Inferentia的实例可提供多达2倍的吞吐量，每次推理的成本降低了70%。Trainium是另一款机器学习芯片，面向训练场景，基于Trainium的实例也能提供比GPU更高的性价比。

“训练模型的计算需求正以类似的速度增长，但传统服务器计算能力的增长并没有这么快。两者的差距正在增大，差距的扩大意味着机器学习变得越来越复杂和昂贵。”亚马逊云科技机器学习加速芯片Inferentia和 Trainium 的首席架构师 Ron Diamant在演讲时表示。

他说，亚马逊云科技研发Inferentia和Trainium的目的就是要为客户提供快速、易用使用、可扩展和负担得起的机器学习加速实例。

04 让更多的人使用机器学习

让更多人能够构建机器学习解决方案，也是机器学习普及的关键驱动因素。根据Linkedin关于新兴职业的调查，在过去4年里，对人工智能和机器学习专家的招聘需求增了74%，是其他新兴职业增长率的2倍。然而，机器学习仍处于早期，企业很难找到合适的人才。

除了提供专业的工具外，还有什么办法能帮到这个行业，让更多人能使用机器学习术？亚马逊云科技想到了一个解决方案，这就是Amazon SageMaker Canvas。Amazon SageMaker Canvas是一个低代码开发平台，它让业务分析人员、营销和销售分析师，以及其他对机器学习并不熟悉、不会编码的人也能从机器学习模型中获得洞察。