亞馬遜 AWS 用 180 分鐘發表十多個新品:機器學習晶片、AI 創新、區塊鏈

作者 | 發布日期 2018 年 11 月 29 日 16:40 | 分類 AI 人工智慧 , Amazon , 伺服器 follow us in feedly

AWS CEO Andy Jassy 一上台,台下便響起長長口哨聲與掌聲──儘管這在賈伯斯時代的蘋果發表會很常見,但在今天略顯垂直的雲端計算產業,實屬少有。



美國時間 11 月 28 日上午 點,拉斯維加斯舉辦的 AWS re:Invent 2018 正進入第 3 天議程。今天格外熱鬧,會場門口從 點半就排起長龍,因為亞馬遜 AWS CEO Andy Jassy 將帶來 小時的 Keynote

果然,180 分鐘裡,Andy Jassy 一口氣發表了十多個重量級產品與服務(這架勢與蘋果發表會相比如何?),主要包括機器學習晶片、區塊鏈、儲存、資料庫、機器學習和混合雲等。

一開始,當然是介紹成績和市占率。2018 年 Q3 收入 270 億美元,增速 46%

全球雲端計算市占率圖,順便調戲一下 Oracle(現場一陣爆笑)。之前甲骨文 CEO Larry Ellison 10 月 26 日甲骨文 Openworld 大會演講期間多次矛頭指向 AWS,並稱甲骨文的雲端計算產品比 AWS 更便宜好用、速度更快。

亞馬遜每年都用 re:Invent 會議突出新工具和功能,今年看來也不例外。

15 項重量級新品一覽

  1. Amazon S3 Glacier Deep Archive雲端超低成本的冷儲存。
  2. Amazon FSx for Windows File Server全托管建立在原生 Windows 視窗檔案伺服器上的視窗檔案系統。
  3. Amazon was FSx for Lustre全托管針對繁重計算負載的 Lustre 檔案系統。
  4. Amazon Control Tower提供安全合規的多帳戶的環境,為 Landing Zone 登陸區。
  5. AWS Security Hub在 AWS 環境集中管理安全和合規的服務。
  6. Amazon Lake Formation助你在幾天內建立安全的資料湖。
  7. Amazon Timestream全托管快速、可伸縮的時間串列資料庫。
  8. Amazon Quantum Ledger DatabaseQLDB:全托管的中心權威機構,擁有分散式記帳資料庫,提供透明、不可變更、加密的交易認證。
  9. Amazon Managed Blockchain全托管支援超級帳本平台 Hyperledger Fabric 和以太坊 Ethereum 架構的區塊鏈服務。
  10. Amazon Elastic Inference在 EC2 實例輔以圖形加速處理,以達成低成本的快速推斷運算。
  11. Amazon Marketplace for Machine Learning提供上百可直接在 Amazon SageMaker 部署的機器學習演算法和模型。
  12. Amazon Textract:可從幾乎任何檔案擷取文字和資料的光學字元辨識服務。無需機器學習經驗即可使用。
  13. Amazon Personalize基於亞馬遜網站使用的相同技術,提供即時個性化自訂和建議。無需機器學習經驗即可使用。
  14. Amazon Forecast基於亞馬遜網站使用的相同技術,提供準確的時間串列預測。無需機器學習經驗即可使用。
  15. AWS Outposts在本地資料中心執行 AWS 基礎設施,獲得一致的混合架構體驗。

接下來,我們為你詳細介紹幾個重要的發表資訊。

AWS 推出新的 Inferentia 機器學習晶片

令人振奮的是,Andy Jassy 宣布名為 Inferentia 的新型專屬機器學習晶片,他表示 Inferentia 將是高吞吐量、低延遲、持續效能極具成本效益的處理器。Inferentia 支援流行的框架,如 INT8FP16 和混合精度。更重要的是,它支援多種機器學習框架,包括 TensorFlowCaffe2 和 ONNX

當然亞馬遜的產品,還支援流行的 AWS 產品資料,如 EC2SageMaker 和新彈性推理引擎。只不過,這款晶片 2019 年才正式販賣。

此舉被認為是 AWS 向輝達和 Google 挑戰──這兩家在機器學習晶片市場保持領先優勢。

目前,執行在 AWS 的 TensorFlow 有這麼多(下圖)。

AWS 彈性推理將深度學習成本降低約 75%

另 Andy Jassy 宣布推出 Amazon Elastic Inference,這項新服務可讓用戶將 GPU 驅動的推理加速連線到任何 Amazon EC2 實例,並將深度學習成本降低多達 75%。通常看到的 P3 實例 GPU 平均利用率約 10%~30%,這對彈性推理非常浪費。

Andy Jassy 表示,現在不必浪費所有成本和所有 GPUAmazon Elastic Inference 將是非常重要的產業改變者,能以更具成本效益的方式推理,適用亞馬遜 SageMaker 筆電實例和終端機,支援機器學習框架 TensorFlowApache MXNet 和 ONNX

正式啟動區塊鏈服務:QLDB 和 Managed Blockchain

雖然一年前的 Andy Jassy 明確告訴外界,AWS 對區塊鏈不感興趣,但今天他卻十分激動地宣布,AWS 正式推出 項區塊鏈服務,一是 QLDBQuantum Ledger 資料庫),另一個是 AWS Managed Blockchain(管理區塊鏈)。

用戶使用 QLDB 時,無需參與構建類似分類帳的應用程式等複雜開發工作,資料的變更歷史紀錄不可變,且使用加密技術。QLDB 官網也指出,QLDB 是無伺服器的,因此它會自動延伸以支援應用程式的需求,這意味著沒有要管理的伺服器,也沒有要配置的讀取或寫入限制。

AWS Managed Blockchain 為托管區塊鏈服務,支援以太坊和 Hyperledger FabricAndy Jassy 表示,AWS 更喜歡的是 Hyperledger Fabric──這取決於他們知道區塊鏈網路中的成員數量,且需要強大的私有營運和功能。支援以太坊的功能會稍遲幾個月啟動。

AWS 向混合雲用戶銷售硬體,以便在自己的資料中心執行

今天重頭戲是 AWS 與 VMware 合作,VMware CEO Pat Gelsinger 也加入 Andy Jassy 的舞台。

▲ 右邊微笑的就是 VMware CEO Pat Gelsinger(基辛格)。

他們共同宣布,VMware 將正式部署 AWS 雲服務,明年開始,AWS 將允許用戶訂購與雲服務相同的硬體,以透過名為 AWS Outposts 的服務在自己的資料中心執行。服務將採用 VMware 設計的軟體,有助於融合兩種營運環境,2019 年上市(註:VMware 是全球上管理系統到資料中心虛擬化解決方案的領導廠商,可稱為「虛擬 PC 軟體公司」,透過資料中心改造和公有雲整合業務,2018 財年收入 79.2 億美元)。

▲ AWS Outposts。

「這對整個產業來說是非常重要的聲明,因為現在亞馬遜將成為內部硬體供應商。兩家公司未來都將出售新產品並分享收入。」Pat Gelsinger 說。

不過,AWS Outposts 許多細節仍然有點不清楚,採訪時 Andy Jassy 並沒有透露太多,例如確切提供哪些硬體規格。

推出首款具備微型機器學習能力的全球自主賽車 DeepRacer

Andy Jassy 其實也是體育愛好者,現場宣布名為 AWS DeepRacer 的全球自主賽車計畫。世界各地的比賽中,開發人員能在物理軌道與其他人競賽。亞馬遜將舉辦 AWS DeepRacer 總決賽,並在明年 re:invent 會議頒發 AWS DeepRacer 冠軍杯。

DeepRacer 是一款 1/18 無線電控制的自動駕駛四輪賽車,旨在幫助開發人員了解 RL 強化學習──亞馬遜 SageMaker 的機器學習功能。它採用 Intel Atom 處理器,一顆 400 萬像素鏡頭,1080p 解析度,多個 USB 通訊埠和一顆 小時電池。目前售價為 399 美元,但亞馬遜預售訂單為 249 美元。這輛車將於 2019 年 月上市。

SageMaker Ground Truth 服務:自動標記

到今天,標記工作仍由用戶決定,然而 AWS 宣布正推出 SageMaker Ground Truth,這是一套訓練集標記服務。使用 Ground Truth,開發人員可將服務指向儲存資料的儲存桶,並允許服務自動標記,用戶可為全自動服務設定可信標準,也可將資料傳送給人工。就好像你討厭一個員工,就可讓 Ground Truth 標記。

其他,例如 AI / ML 產品矩陣、混合雲系列等一併公布,在此不贅述,直接上圖。

總結

一個 CEO 用技術方式完成一次絕佳的產品推介與品牌宣傳。

「我們不相信一種統治世界的工具,我們只希望用戶使用合適的工具來完成正確的工作。」儘管 Andy Jassy 現場始終這樣強調,但是他的馬拉松式發表會給雲端同行帶來更多壓力。

▲ Andy Jassy 180 分鐘的最後一張 PPT。

據 Gartner 稱,全球公用雲市場將在 2021 年增長至 2,780 億美元,高於今年的 1,760 億美元。而 2022 年,AWS 銷售額將達 710 億美元,這使 AWS 估值達到約 3,500 億美元。微軟、Google、阿里雲迎頭趕上的當下,AWS 嘗試繼續保持 2~5 年的差距,不僅是收入,更在技術和洞見上。

Andy Jassy 覺得,無論 Google 還是微軟,如果選擇在短時間複製 AWS 的規模,效果肯定有限──「這些都是沒有經驗的壓縮演算法」。

AWS 之所以成功,內部一致公式是關注用戶的需求,並將他們對世界的看法全都放在滿足這些需求的 Web 服務。憑著強大的管理紀律、分散團隊及資料驅動的營運計畫和審核,AWS 的管理營運並不斷創新,證明是競爭優勢。

不久的將來,AWS 會設想,新一代開發人員不用考慮實例、伺服器和集群,開發人員將專注編寫軟體或可能購買 Lambda 函數,這些服務將自動可用並連線到基礎架構每個可想像的領域。

這就是接下來 AWS 要做的工作。

正如那句「雲端計算是巨大無比的市場,但依舊還在第一天」。研究機器學習和人工智慧領域所需東西都還屬於早期探索,但未來雲端計算市場的風會怎樣吹,會與 AIIoT、邊緣計算等產生怎樣的結合,變數依然很多。

但可以確定的是,雲端不會留在今天的層面,必定會推動新產品、服務和商業模式誕生。

(本文由 雷鋒網 授權轉載)

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