Denne veiledningen vil forklare Amazon EC2 Trn1-forekomstene.
Hva er Amazon EC2 Trn1-forekomster?
Med dyplæringsmodeller som blir mer komplekse å jobbe med, krever bedrifter mye tid og kostnader for å trene dem. Amazon EC2 Trn1-forekomster er spesialbygd for høyytelses, kostnadseffektiv dyplæringstrening av naturlig språkbehandling, syn eller anbefalingsmodeller. Brukeren kan trene mer innenfor samme budsjett eller spare opptil 50 % i treningskostnader:
Funksjoner av EC2 Trn1-forekomster
Hovedfunksjoner som en Trn1-forekomst inneholder er nevnt nedenfor:
- AWS bemyndiget Trn1 EC2-instanser med opptil 16 Trainium-brikker for å optimalisere ytelsen.
- Trainium-brikker inneholder et bredt spekter av datatyper, dynamiske inngangsformer og tilpassede C++-operatører.
- De gir den høyeste nettverksbåndbredden i AWS-skyen for multi-node distribusjonstrening.
- AWS bygger også Trn1 ultra-klynger i massiv skala og gir en av de største maskinlæringsklyngene i verden:
Typer Trn1-forekomster
Amazon EC2 tilbyr to typer spesifikasjoner av Trn1-kategorien, for eksempel Trn1.2Xlarge og Trn1.32Xlarge, og deres detaljer er nevnt nedenfor:
| Trn1.2xlarge | Trn1.32xlarge | |
| Trainium akselerator | 1 | 16 |
| Akseleratorminne | 32 | 512 |
| vCPUer | 8 | 128 |
| Forekomstminne | 32 | 512 |
| Nettverksbåndbredde | Inntil 12.5 | 800 |
| Oppbevaring | 474 | 7600 |
| On-Demand Pris/time | 1,34 USD | 21,50 USD |
| 1 år reservert pris/time | 0,79 USD | 12,60 USD |
Hvordan fungerer EC2 Trn1-instansen?
Brukeren kan ganske enkelt begynne å jobbe med Trn1 med bare noen få linjer med kodeendringer ved å bruke ledende maskinlæringsmodeller og rammeverk. AWS leverer Neuron SDK-er som integreres utrolig godt med ML-biblioteker som TensorFlow, PyTorch, etc. AWS tilbyr mange verktøy og administrerte tjenester som vil bli brukt til å trene dyplæringsmodeller på skyen. Når modellene er opplært, kan brukeren ganske enkelt distribuere dem på maskinvareplattformen etter eget valg:
Det handler om Amazon EC2 Trn1-forekomster.
Konklusjon
Amazon EC2 Trn1-forekomster kan brukes med neuron SDK-er for å bygge ML-modeller med biblioteker og rammeverk. Dyplæringsmodeller har blitt brukt av mange selskaper over hele verden for å bygge inn kunstig intelligens for å optimere deres forretningsprestasjoner. AWS-verktøy og tjenester kan brukes til å trene disse DL-modellene på skyen. Denne veiledningen har forklart Amazon EC2 Trn1-forekomstene og deres arbeid med AI-modeller.