亚马逊云科技多位AI大咖现身，都谈了些什么？(2)

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。当然，仅有Amazon SageMaker Canvas还不够，学生也是亚马逊云科技重点关注对象。为了让学生也可以学习机器学习，亚马逊云科技推出了Amazon SageMaker Studio Lab。它是一个无需设置和付费的机器学习开发环境，甚至不需要有亚马逊云科技的账户，只要有一个邮箱就可以开始使用。它不仅提供免费计算，还提供免费的存储空间。

亚马逊云科技还承诺到2025年，帮助世界各地的2900万人培养技术技能，为之提供免费的云计算技能培训，机器学习教育也是其中之一。另外，截至目前已有来自150多个国家、超过14万的开发者在亚马逊云科技的DeepRacer项目接受过机器学习的培训。这是一辆比例为1：18的全自动赛车，由机器学习技术驱动。亚马逊云科技还提供免费的教育课程，这些课程原本是为亚马逊内部的机器学习大学准备的。比如，亚马逊云科技编纂了《动手学机器学习》这门课程已经被多所大学采用，如斯坦福大学、清华大学、新加坡国立大学、剑桥大学等，在GitHub上也开源了这门课程。结束语今天，成为数据驱动的企业成为不少企业的目标。根据Forrester的研究，数据驱动企业每年平均保持30%的增长率，同时，仍有68%的组织认为他们没有从数据中获得实实在在的价值，原因是没有现代数据战略。而这正是亚马逊云科技的用武之地。实际上，帮助企业成就其现代数据战略，真正实现数据的业务价值，才是亚马逊云科技的真正布局，而人工智能和机器学习只是整体布局下的一环。它与亚马逊云科技的数据库、数据仓库、大数据平台等共同构成了亚马逊云科技的现代数据战略。