AWS将人工智能计算服务添加到云产品阵容

纽约—亚马逊正在与欧洲的罢工工人打交道，在黄金日促销活动期间造成现场中断，并在本周AWS 2018纽约市峰会所在地Javits Convention Center内外举行抗议活动。

在峰会上，这些人似乎都没有打扰到Amazon Web Services高管，后者在AWS云上宣布了其人工智能机器学习和计算服务的新功能。

凭借对人工智能和机器学习服务的需求，AWS对其SageMaker服务进行了改进，使用户能够在云中构建和部署模型。

AWS机器学习总经理Matt Wood博士宣布了两项旨在帮助加快服务速度的更新：SageMaker流算法和SageMaker批量转换。

流算法使用户能够将大量训练数据从S3存储服务流式传输到SageMaker。他说，流技术支持现在可用于基于Tensor Flow的模型，它将帮助开发人员更快地构建和训练定制的机器学习应用程序，其他的很快也会推出。同样，批转换服务允许用户将大文件或文件集转储到SageMaker中进行测试或培训。

AWS的两个交钥匙AI服务(Amazon Translate和Amazon Transcribe)进行了另外两项改进。伍德说，亚马逊翻译现在支持日语，俄语，意大利语，繁体中文，土耳其语和捷克语，不久还将支持荷兰语，瑞典语，波兰语，丹麦语，希伯来语和芬兰语。

Amazon Transcribe现在支持通道合成，该通道合成可以获取多通道音频流并从中构建单个转录。

伍德说：“现在还处于初期和新生阶段。” “但是我们的任务是将机器学习交给每个开发人员。”

在Compute中，AWS首席技术官Werner Vogels宣布了两种新的实例类型，即内存优化的R5和涡轮增压Z1。

R5是基于Skylake Xeon处理器构建的第五代实例，用于高性能计算，并行处理和内存数据库应用程序。R5还提供高达3.6 TB的基于NVMe的闪存存储。

Z1实例类型包括自定义的Xeon可扩展处理器，它可以以高达4.0 GHz的持续处理速度运行，以应对计算密集型工作负载。

作为对AWS Snowball Edge的更新的一部分，宣布了第三个新实例，这是一种加固的设备，最初是作为数据传输设备，现已演变为边缘计算平台。

AWS已对其进行了更新，使其能够基于新的“ SBE1”实例类型运行完整的Elastic Compute 2实例，该实例类型在1.8 GHz的频率下运行Xeon D处理器。

官员表示，用户(例如离岸环境中的用户)发现需要对进入Snowball设备的数据添加一些批处理或简单分析，然后再将其连接到AWS云。

高管没有解决停运被撞出亚马逊总理的一些客户日周一下午。沃格尔斯在演讲中被约10分钟的抗议者打断，但仍保持冷静。示威者在安全的陪同下离开。

尽管发生了戏剧性的变化，但“全力以赴”的Amazon Web Services客户数量仍在增长。DTCC董事总经理兼首席技术架构师Rob Palatnick表示，其中包括DTCC，这是一家金融市场票据交换所，在过去五年中，其AWS的使用量已大大增加。该公司的使用量已从每月2.75亿个请求增加到7.8亿个，并将1.5 TB的数据存储到20 TB。

同样，21 日世纪福克斯已经从74降低其数据中心占地面积四，现在存储数据的PB级25和AWS 45000000个视频资产。

Fox首席技术官Paul Cheesbrough说：“ AWS使我们能够重新设计工作方式。”并改变了公司管理内容供应链，流媒体服务，广告放置和交付以及创意制作和营销的方式。“借助SageMaker，Athena [S3查询服务]，Glue [提取，加载，转换数据管理]和Redshift [数据仓库]，我们正在变得实时预测并变得更加智能。”