AWS 宣布 推出了由 NVIDIA A10G Tensor Core GPU 驅動的新型 Amazon EC2 G5 實例。這些實例設計用于要求最苛刻的圖形密集型應用程序，以及 AWS 云上的機器學習推理和訓練簡單到中等復雜的機器學習模型。

新的 EC2 G5 實例具有多達八個 NVIDIA A10G Tensor Core GPU ，它們針對高級可視化計算工作負載進行了優化。由于支持 NVIDIA RTX 技術和比 AWS 上任何其他 NVIDIA GPU 實例都多的 RT （光線跟蹤）內核，它提供了高達 3 倍的圖形性能。與上一代 Amazon EC2 G4dn 實例相比，基于 NVIDIA Ampere 體系結構的 G5 實例在機器學習推理方面的性能提高了 3 倍，在機器學習培訓方面的性能提高了 3.3 倍。

客戶可以使用 G5 實例加速廣泛的圖形應用程序，如交互式視頻渲染、視頻編輯、計算機輔助設計、真實感模擬、三維可視化和游戲。 G5 實例還為內容和產品推薦、語音助手、聊天機器人和視覺搜索等用例提供了最佳的實時 AI 推理性能用戶體驗。

使用 NVIDIA 優化軟件充分利用 EC2 G5 實例

為了在新 G5 實例上實現突破性的圖形性能，創意和技術專業人員可以使用 NVIDIA RTX Virtual Workstation （vWS） 軟件，該軟件可從 AWS 市場獲得。這些 NVIDIA RTX vWS 改進僅可從 NVIDIA 獲得，包括數百個經認證的專業 ISV 應用程序、對所有領先渲染應用程序的支持，以及對所有主要游戲內容的優化。

NVIDIA RTX 技術提供了光線跟蹤和 AI 去噪等卓越功能。創意專業人士可以通過精確的陰影、反射和折射，以前所未有的速度創造出令人驚嘆的內容，從而實現照片級真實感。

NVIDIA RTX vWS 還支持深度學習超級采樣（ DLSS ）。這給了設計師、工程師和藝術家人工智能的力量，可以在任何地方產生最高的視覺質量。他們還可以利用 NVIDIA Iray 和 NVIDIA OptiX 等技術實現卓越的渲染功能。

AWS 上的開發人員很快就可以使用 AWS 市場 GPU-optimized deep learning frameworks ， SDKs ， 和端到端的應用程序框架 NGC Catalog 上最先進的預訓練人工智能模型 NVIDIA TensorRT 和 NVIDIA Triton Inference Server 優化推理性能，并使用 G5 實例 。 大規模提供 ML 模型

開發者有多種選擇來利用 AWS 上的 NVIDIA 優化軟件。無論您是自己調配和管理 G5 實例，還是在 AWS 托管服務中利用它們，如 Amazon 彈性 Kubernetes 服務（ EKS ）或 Amazon 彈性容器服務（ ECS ）。

關于作者

Uttara Kumar 是 NVIDIA 的高級產品營銷經理，專注于 GPU - 云計算中的人工智能加速應用。她非常關心讓每個人都能獲得技術的民主化，讓開發者能夠利用 NVIDIA 數據中心平臺的力量來加快創新步伐。在 NVIDIA 之前，她領導半導體和科學計算軟件公司的軟件產品營銷。她擁有安娜堡密歇根大學的 Eel CTR 工程碩士學位。

審核編輯：郭婷