用于人工智能/机器学习训练和推理的 Amazon EC2 Trn2 实例和 Trn2 UltraServers 现已推出

用于人工智能/机器学习训练和推理的 Amazon EC2 Trn2 实例和 Trn2 UltraServers 现已推出

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内容提要

亚马逊推出新的EC2 Trn2实例和UltraServers,专为机器学习训练和推理设计。Trn2实例速度比Trn1快4倍,性价比提升30%-40%。每个实例配备16个Trainium2芯片,计算能力高达20.8 petaflops。UltraServers通过低延迟连接多个实例,提升训练和推理效率,支持万亿参数级模型。

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关键要点

  • 亚马逊推出新的EC2 Trn2实例和UltraServers,专为机器学习训练和推理设计。
  • Trn2实例速度比Trn1快4倍,性价比提升30%-40%。
  • 每个Trn2实例配备16个Trainium2芯片,计算能力高达20.8 petaflops。
  • UltraServers通过低延迟连接多个实例,提升训练和推理效率,支持万亿参数级模型。
  • Trn2实例的内存带宽多4倍,内存容量增加3倍。
  • 每个Trn2实例配备192个vCPU、2TiB内存和3.2 Tbps的网络带宽。
  • Trainium2芯片支持高达1.3 petaflops的密集FP8计算能力。
  • UltraServers包含四个Trn2实例,计算能力高达83 petaflops。
  • Trn2实例和UltraServers部署在EC2 UltraClusters中,支持横向扩展分布式训练。
  • Trn2实例目前可在美国东部AWS区域用于生产,支持最多64个实例的预订。
  • AWS Neuron SDK支持在Trn2实例上构建应用程序,优化分布式训练和推理。

延伸问答

Trn2实例的主要特点是什么?

Trn2实例速度比Trn1快4倍,内存带宽多4倍,内存容量增加3倍,配备16个Trainium2芯片,计算能力高达20.8 petaflops。

UltraServers如何提升机器学习的训练和推理效率?

UltraServers通过低延迟连接多个Trn2实例,支持万亿参数级模型,提升训练和推理效率。

Trn2实例的内存和网络带宽配置如何?

每个Trn2实例配备192个vCPU、2TiB内存和3.2 Tbps的网络带宽。

如何在Trn2实例上构建机器学习应用程序?

可以使用AWS Neuron SDK进行应用程序构建,并优化分布式训练和推理。

Trn2实例的性价比相比于其他实例如何?

Trn2实例的性价比比基于GPU的EC2 P5e和P5en实例高出30%-40%。

Trn2实例目前在哪些地区可用?

Trn2实例目前可在美国东部(俄亥俄州)AWS区域用于生产。

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