首个采用NVIDIA M2050 GPU的实例 开启GPU云计算下个十年
十年前，aws（amazon web services）发布了首个采用 nvidia m2050 gpu 的实例。当时，基于 cuda 的应用主要专注于加速科学模拟，ai 和深度学习还遥遥无期。
自那时起，aw 就不断扩充云端 gpu 实例阵容，包括 k80（p2）、k520（g3）、m60（g4）、v100（p3 / p3dn）和 t4（g4）。
现在，已全面上市的全新 aws p4d 实例采用最新 nvidia a100 tensor core gpu，开启了加速计算的下一个十年。
全新的 p4d 实例，为机器学习训练和高性能计算应用提供 aws 上性能与成本效益最高的 gpu 平台。与默认的 fp32 精度相比，全新实例将 fp16 机器学习模型的训练时间减少多达 3 倍，将 tf32 机器学习模型的训练的时间减少多达 6 倍。
这些实例还提供出色的推理性能。nvidia a100 gpu 在最近的 mlperf inference 基准测试中一骑绝尘，实现了比 cpu 快 237 倍的性能。
每个 p4d 实例均内置八个 nvidia a100 gpu，通过 aws ultraclusters，客户可以利用 aws 的 elastic fabric adapter（efa）和 amazon fsx 提供的可扩展高性能存储，按需、可扩展地同时访问多达 4,000 多个 gpu。p4d 提供 400gbps 网络，通过使用 nvlink、nvswitch、nccl 和 gpudirect rdma 等 nvidia 技术，进一步加速深度学习训练的工作负载。efa 上的 nvidia gpudirect rdma 在服务器之间可通过 gpu 传输数据，无需通过 cpu 和系统内存，从而确保网络的低延迟。
此外，许多 aws 服务都支持 p4d 实例，包括 amazon elastic container services、amazon elastic kubernetes service、aws parallelcluster 和 amazon sagemaker。p4d 还可使用所有 ngc 提供的经过优化的容器化软件，包括 hpc 应用、ai 框架、预训练模型、helm 图表以及 tensorrt 和 triton inference server 等推理软件。
目前，p4d 实例已在美国东部和西部上市，并将很快扩展到其他地区。用户可以通过按需实例（on-demand）、savings plans、预留实例（reserved instances）或竞价型实例（spot instances）几种不同的方式进行购买。
gpu 云计算发展最初的十年，已为市场带来超过 100 exaflops 的 ai 计算。随着基于 nvidia a100 gpu 的 amazon ec2 p4d 实例的问世，gpu 云计算的下一个十年将迎来一个美好的开端。
nvidia 和 aws 不断帮助各种应用突破 ai 的界限，以便了解客户将如何运用 ai 强大的性能。
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