AWS و NVIDIA لجلب مثيلات Graviton2 القائمة على Arm مع وحدات معالجة الرسومات إلى السحابة

تواصل AWS الابتكار نيابة عن عملائنا. نحن نعمل مع NVIDIA لتقديم معالج Arm ، تسريع NVIDIA GPU الأمازون الحوسبة المرنة السحابية (Amazon EC2) على السحابة في النصف الثاني من عام 2021. سيضم هذا المثيل المستند إلى Arm معالج AWS Graviton2، والتي تم إنشاؤها من الألف إلى الياء بواسطة AWS وتم تحسينها من أجل كيفية تشغيل العملاء لأعباء العمل الخاصة بهم في السحابة ، مما أدى إلى التخلص من الكثير من المكونات غير الضرورية التي قد تدخل في معالج للأغراض العامة.

ابتكار AWS مع معالجات Graviton2

استمرت AWS في ريادتها للحوسبة السحابية لعملائنا. في عام 2018 ، كانت AWS أول مزود سحابي رئيسي يقدم مثيلات قائمة على Arm في السحابة مع مثيلات EC2 A1 مدعومة بمعالجات AWS Graviton. تم إنشاء هذه المثيلات حول نوى الذراع وتستفيد بشكل مكثف من السيليكون المصمم خصيصًا لـ AWS. إنها مناسبة جدًا لأحمال العمل الموسعة حيث يمكنك مشاركة الحمل عبر مجموعة من الحالات الأصغر.

في عام 2020 ، أصدرت AWS معالجات Graviton2 المصممة من AWS والقائمة على الذراع ، مما أدى إلى قفزة كبيرة في الأداء والقدرات مقارنة بالجيل الأول من معالجات AWS Graviton. تعمل هذه المعالجات على تشغيل مثيلات EC2 للأغراض العامة (M6g و M6gd و T4g) والمحسّنة للحوسبة (C6g و C6gd و C6gn) ومثيلات الذاكرة المحسّنة (R6g و R6gd و X2gd) ، وتوفر أداء سعر أفضل بنسبة تصل إلى 40٪ مقارنة بالتيار المماثل إنشاء مثيلات تستند إلى x86 لمجموعة متنوعة من أحمال العمل. تقدم معالجات AWS Graviton2 أداءً أكبر بسبع مرات ، وأربعة أضعاف أنوية الحوسبة ، وذاكرة أسرع بخمس مرات ، وذاكرة تخزين مؤقت أكبر بمرتين من معالجات AWS Graviton من الجيل الأول.

شهد العملاء ، بما في ذلك Domo و Formula One و Honeycomb.io و Intuit و LexisNexis Risk Solutions و Nielsen و NextRoll و Redbox و SmugMug و Snap و Twitter ، مكاسب كبيرة في الأداء وخفض التكاليف من تشغيل المثيلات المستندة إلى AWS Graviton2 في الإنتاج. تدعم معالجات AWS Graviton2 ، المستندة إلى بنية Arm 64 بت ، أنظمة تشغيل Linux الشائعة ، بما في ذلك Amazon Linux 2 و Red Hat و SUSE و Ubuntu. تدعم العديد من التطبيقات والخدمات الشائعة من AWS و ISVs أيضًا مثيلات تستند إلى AWS Graviton2 يمكن لمطوري Arm أن يستخدموا هذه المثيلات لإنشاء التطبيقات محليًا في السحابة ، وبالتالي التخلص من الحاجة إلى المحاكاة والتجميع التبادلي ، والتي تكون عرضة للخطأ وتستغرق وقتًا طويلاً. تعمل إضافة NVIDIA GPU على تسريع المثيلات المستندة إلى Graviton2 لأحمال العمل السحابية المتنوعة ، بما في ذلك الألعاب وأعباء العمل الأخرى القائمة على الذراع مثل استدلال التعلم الآلي (ML).

انقل ألعاب Android بسهولة إلى السحابة

وفقًا بحث من App Annie، أصبحت الألعاب المحمولة الآن أكثر أشكال الألعاب شيوعًا وقد تجاوزت وحدة التحكم والكمبيوتر الشخصي وأجهزة Mac. إضافي بحث من App Annie أظهر أن ما يصل إلى 10٪ من إجمالي الوقت الذي يقضيه على الأجهزة المحمولة يكون مع الألعاب ، ويحتاج مطورو الألعاب إلى دعم وتحسين ألعابهم لمجموعة متنوعة من الأجهزة المحمولة المستخدمة اليوم وفي المستقبل. من خلال الاستفادة من السحابة ، يمكن لمطوري الألعاب توفير تجربة موحدة عبر مجموعة متنوعة من الأجهزة المحمولة وإطالة عمر البطارية بسبب انخفاض متطلبات الحوسبة والطاقة على الجهاز المحمول. يتيح مثيل AWS Graviton2 مع تسريع NVIDIA GPU لمطوري الألعاب تشغيل ألعاب Android محليًا ، وتشفير الرسومات المعروضة ، وبث اللعبة عبر الشبكات إلى جهاز محمول ، كل ذلك دون الحاجة إلى تشغيل برنامج محاكاة على بنية أساسية تعتمد على وحدة المعالجة المركزية x86.

استدلال التعلم الآلي الفعال من حيث التكلفة والقائم على وحدة معالجة الرسومات

بالإضافة إلى الألعاب المحمولة ، يبحث العملاء الذين يقومون بتشغيل نماذج التعلم الآلي في الإنتاج باستمرار عن طرق لخفض التكاليف حيث يمكن أن يمثل استدلال التعلم الآلي ما يصل إلى 90٪ من إجمالي الإنفاق على البنية التحتية لتشغيل هذه التطبيقات على نطاق واسع. مع هذا العرض الجديد ، سيتمكن العملاء من الاستفادة من مزايا السعر / الأداء لـ Graviton2 لنشر نماذج التعلم العميق المسرّع من خلال GPU بتكلفة أقل بكثير مقابل المثيلات المستندة إلى x86 مع تسريع GPU.

AWS و NVIDIA: تاريخ طويل من التعاون

تعاونت AWS و NVIDIA لأكثر من 10 سنوات لتقديم حلول قوية وفعالة من حيث التكلفة ومرنة تستند إلى وحدة معالجة الرسومات للعملاء بما في ذلك أحدث الحلول مثيلات EC2 G4 مع NVIDIA T4 GPUs التي تم إطلاقها في 2019 و مثيلات EC2 P4d مع NVIDIA A100 GPUs التي تم إطلاقها في عام 2020. يتم نشر مثيلات EC2 P4d في مجموعات ضخمة تسمى EC2 UltraClusters والتي تتكون من أعلى أداء للحوسبة والشبكات والتخزين في السحابة. تدعم EC2 UltraClusters شبكات مثيلات بسرعة 400 جيجابت في الثانية ومحول نسيج مرن (EFA) وتقنية NVIDIA GPUDirect RDMA للمساعدة في تدريب نماذج ML بسرعة باستخدام تقنيات التدرج والموزعة.

بالإضافة إلى كوننا الأول في السحابة لتقديم مثيلات تسريع GPU والأول في السحابة لتقديم وحدات معالجة الرسومات NVIDIA V100 ، فإننا نعمل الآن مع NVIDIA لتقديم مثيلات EC2 جديدة تجمع بين معالج قائم على الذراع ومسرع GPU في النصف الثاني من عام 2021. لمعرفة المزيد حول كيفية عمل AWS و NVIDIA معًا لتقديم تقنية مبتكرة للعملاء ، تفضل بزيارة AWS في NVIDIA GTC 21.

عن المؤلف

جيف موراس هو مدير أول لتسويق المنتجات لحالات الحوسبة السريعة AWS EC2 ، مما يساعد العملاء على تلبية احتياجات الحوسبة الخاصة بهم من خلال توفير الوصول إلى مسرعات الحوسبة المستندة إلى الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) أو صفائف البوابة القابلة للبرمجة الميدانية (FPGAs). في أوقات فراغه ، يستمتع بلعب كرة السلة وركوب الدراجات مع عائلته.

المصدر: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-and-nvidia-to-bring-arm-based-instances-with-gpus-to-the-cloud/