एडब्ल्यूएस और एनवीआईडीआईए जीपीयू के साथ आर्म-आधारित ग्रेविटोन 2 इंस्टेंस को क्लाउड में लाने के लिए

AWS हमारे ग्राहकों की ओर से निरंतर नवाचार करता रहता है। हम NVIDIA के साथ काम कर रहे हैं एक आर्म प्रोसेसर-आधारित लाने के लिए, NVIDIA GPU त्वरित अमेज़ॅन इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (अमेज़ॅन EC2) 2021 की दूसरी छमाही में क्लाउड के लिए उदाहरण। इस उदाहरण में आर्म-आधारित सुविधा होगी AWS Graviton2 प्रोसेसर, जो AWS द्वारा जमीन से बनाया गया था और ग्राहकों के लिए क्लाउड में अपने वर्कलोड को चलाने के लिए अनुकूलित किया गया था, बहुत सारे अनावश्यक घटकों को नष्ट कर देता है जो अन्यथा एक सामान्य-उद्देश्य प्रोसेसर में जा सकते हैं।

GWSiton2 प्रोसेसर के साथ AWS इनोवेशन

AWS ने हमारे ग्राहकों के लिए अग्रणी क्लाउड कंप्यूटिंग जारी रखी है। 2018 में, AWS Graviton प्रोसेसर द्वारा संचालित EC2 A1 उदाहरणों के साथ क्लाउड में शाखा-आधारित उदाहरण प्रस्तुत करने वाला पहला प्रमुख क्लाउड प्रदाता था। ये उदाहरण आर्म कोर के आसपास निर्मित होते हैं और AWS कस्टम-निर्मित सिलिकॉन का व्यापक उपयोग करते हैं। वे स्केल-आउट वर्कलोड के लिए एक महान फिट हैं जिसमें आप छोटे उदाहरणों के समूह में लोड साझा कर सकते हैं।

2020 में, AWS ने AWS द्वारा डिज़ाइन किया गया, आर्म-आधारित Graviton2 प्रोसेसर जारी किया, जो पहली पीढ़ी के AWS Graviton प्रोसेसर पर प्रदर्शन और क्षमताओं में एक बड़ी छलांग प्रदान करता है। ये प्रोसेसर बिजली EC2 सामान्य उद्देश्य (M6g, M6gd, T4g), कंप्यूट-ऑप्टिमाइज़्ड (C6g, C6gd, C6gn), और मेमोरी-ऑप्टिमाइज़्ड (R6g, R6gd, X2gd) इंस्टेंसेस, और तुलनीय वर्तमान पर 40% बेहतर मूल्य प्रदर्शन प्रदान करते हैं। विभिन्न प्रकार के वर्कलोड के लिए पीढ़ी x86- आधारित उदाहरण। AWS Graviton2 प्रोसेसर सात गुना अधिक प्रदर्शन, चार गुना अधिक कंप्यूट कोर, पांच गुना तेज मेमोरी और पहली पीढ़ी AWS Graviton प्रोसेसर पर दो बार बड़े कैश प्रदान करते हैं।

डोमो, फॉर्मूला वन, हनीकॉम्ब.आईओ, इंटुइट, लेक्सिसनेक्सिस रिस्क सॉल्यूशंस, नीलसन, नेक्स्ट रॉल, रेडबॉक्स, स्मॉगमग, स्नैप, और ट्विटर सहित ग्राहकों ने महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ देखा है और उत्पादन में एडब्ल्यूएस ग्रेविटोन 2-आधारित इंस्टेंस को चलाने से लागत में कमी आई है। 2-बिट आर्म आर्किटेक्चर पर आधारित AWS Graviton64 प्रोसेसर, लोकप्रिय लिनक्स ऑपरेटिंग सिस्टम द्वारा समर्थित हैं, जिसमें अमेज़ॅन लिनक्स 2, रेड हैट, एसयूएसई और उबंटू शामिल हैं। AWS और ISV से कई लोकप्रिय एप्लिकेशन और सेवाएं भी AWS Graviton2- आधारित उदाहरणों का समर्थन करती हैं। आर्म डेवलपर्स इन उदाहरणों का उपयोग क्लाउड में मूल रूप से एप्लिकेशन बनाने के लिए कर सकते हैं, जिससे अनुकरण और क्रॉस-संकलन की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, जो त्रुटि-प्रवण और समय लेने वाली हैं। NVIDIA GPU को जोड़ना विभिन्न क्लाउड वर्कलोड के लिए Graviton2- आधारित उदाहरणों को तेज करता है, जिसमें गेमिंग और अन्य आर्म-आधारित वर्कलोड जैसे मशीन लर्निंग (एमएल) इंट्रेंस शामिल हैं।

आसानी से एंड्रॉइड गेम्स को क्लाउड पर ले जाएं

के अनुसार ऐप एनी से शोध, मोबाइल गेमिंग अब गेमिंग का सबसे लोकप्रिय रूप है और यह कंसोल, पीसी और मैक से आगे निकल गया है। अतिरिक्त ऐप एनी से शोध दिखाया गया है कि मोबाइल उपकरणों पर खर्च किए गए सभी समय का 10% खेल के साथ है, और गेम डेवलपर्स को आज और भविष्य में उपयोग किए जा रहे मोबाइल उपकरणों के विविध सेट के लिए अपने गेम का समर्थन और अनुकूलन करने की आवश्यकता है। क्लाउड का लाभ उठाकर, गेम डेवलपर मोबाइल उपकरणों के स्पेक्ट्रम पर एक समान अनुभव प्रदान कर सकते हैं और मोबाइल डिवाइस पर कम गणना और बिजली की मांग के कारण बैटरी जीवन का विस्तार कर सकते हैं। NVIDIA GPU त्वरण के साथ AWS Graviton2 उदाहरण गेम डेवलपर्स को मूल रूप से एंड्रॉइड गेम चलाने, रेंडर किए गए ग्राफिक्स को एन्कोड करने और सभी को x86 सीपीयू-आधारित इन्फ्रास्ट्रक्चर पर एमुलेशन सॉफ़्टवेयर चलाने की आवश्यकता के बिना गेम को मोबाइल डिवाइस पर स्ट्रीम करने में सक्षम बनाता है।

लागत प्रभावी, GPU- आधारित मशीन अधिगम

मोबाइल गेमिंग के अलावा, उत्पादन में मशीन लर्निंग मॉडल चलाने वाले ग्राहक लगातार कम लागत के तरीकों की तलाश कर रहे हैं क्योंकि एमएल इनवेंशन इन अनुप्रयोगों को चलाने के लिए समग्र बुनियादी ढांचे के खर्च का 90% तक प्रतिनिधित्व कर सकता है। इस नई पेशकश के साथ, ग्राहक GPU के त्वरण के साथ काफी कम लागत बनाम x2- आधारित उदाहरणों में GPU त्वरित गहन सीखने वाले मॉडल को तैनात करने के लिए Graviton86 के मूल्य / प्रदर्शन लाभ का लाभ उठाने में सक्षम होंगे।

AWS और NVIDIA: सहयोग का एक लंबा इतिहास

AWS और NVIDIA ने नवीनतम सहित ग्राहकों को लगातार शक्तिशाली, लागत प्रभावी और लचीले GPU-आधारित समाधान प्रदान करने के लिए 10 वर्षों में सहयोग किया है EC2 G4 उदाहरण NVIDIA T4 GPU के साथ 2019 में लॉन्च किया गया और EC2 P4d उदाहरण NVIDIA A100 GPU के साथ 2020 में लॉन्च किया गया। EC2 P4d इंस्टेंसेस को EC2 UltraClusters नामक हाइपरस्केल क्लस्टर्स में तैनात किया गया है जो क्लाउड में उच्चतम प्रदर्शन गणना, नेटवर्किंग और स्टोरेज से युक्त हैं। EC2 UltraClusters 400 Gbps उदाहरण नेटवर्किंग, इलास्टिक फैब्रिक एडेप्टर (EFA), और NVIDIA GPUDirect RDMA तकनीक का समर्थन करता है ताकि स्केल-आउट और वितरित तकनीकों का उपयोग करके तेजी से एमएल मॉडल का उपयोग किया जा सके।

GPU त्वरित रूप से इंस्टेंसेस की पेशकश करने के लिए क्लाउड में पहले और NVIDIA V100 GPU की पेशकश करने के लिए क्लाउड में होने के अलावा, अब हम NVIDIA के साथ मिलकर नए EC2 इंस्टेंसेस पेश करने के लिए काम कर रहे हैं, जो कि GPU आधारित त्वरक के साथ एक आर्म-आधारित प्रोसेसर को संयोजित करते हैं। 2021 की दूसरी छमाही। ग्राहकों के लिए नवीन प्रौद्योगिकी लाने के लिए AWS और NVIDIA एक साथ कैसे काम करते हैं, इस बारे में अधिक जानने के लिए NVIDIA GTC 21 में AWS.

लेखक के बारे में

ज्योफ मुरासे AWS EC2 के लिए एक वरिष्ठ उत्पाद विपणन प्रबंधक कंप्यूटिंग कंप्यूटिंग में तेजी लाने में मदद करता है, ग्राहकों को ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPUs) या फील्ड प्रोग्रामेबल गेट एरे (FPGAs) जैसे हार्डवेयर-आधारित कंप्यूट एक्सेलेरेटर तक पहुंच प्रदान करके उनकी कम्प्यूट जरूरतों को पूरा करने में मदद करता है। अपने खाली समय में, वह अपने परिवार के साथ बास्केटबॉल और बाइक चलाने का आनंद लेते हैं।

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