Istanze DL1 di Amazon EC2

Seagate Technology è stata un leader mondiale per 40 anni offrendo soluzioni di archiviazione e gestione dati. Gli ingegneri si Data Science e di Machine Learning di Seagate hanno costruito un sistema avanzato di individuazione di difetti con Deep Learning (DL) e l'hanno implementato a livello mondiale nelle strutture di produzione dell'azienda. In un recente progetto di Proof of concept, Habana Gaudi ha superato gli obiettivi prestazionali nell'addestramento di uno dei modelli DL di segmentazione semantica utilizzato attualmente nella produzione di Seagate. 

"Ci aspettiamo che il grande vantaggio nel rapporto prezzo/prestazioni delle istanze DL1 di Amazon EC2, con la tecnologia dei Gaudi accelerator Habana, possa diventare un'importante aggiunta per il futuro dei cluster di calcolo AWS. Mentre Habana Labs continua ad evolversi permettendo una maggiore copertura degli operatori, c'è il potenziale per espandersi verso ulteriori casi d'uso aziendali e quindi ottenere un ulteriore risparmio sui costi".

Darrell Louder, Senior Engineering Director of Operations, Technology and Advanced Analytics di Seagate

Leidos è uno dei primi 10 fornitori di Health IT e offre una vasta gamma di soluzioni personalizzabili e scalabili per ospedali e sistemi sanitari, organizzazioni biomediche e per tutte le agenzie federali degli Stati Uniti che si occupano di salute. 

"Una delle diverse tecnologie che stiamo abilitando oggi ai fini del progresso della sanità è l'utilizzo di Machine Learning e di Deep Learning per la diagnosi delle malattie basata sui dati di diagnostica per immagini. I nostri enormi set di dati necessitano di un addestramento tempestivo ed efficiente per aiutare i ricercatori che stanno cercando di risolvere alcuni degli urgenti casi medici più misteriosi. Considerata la necessità per Leidos e per i suoi clienti di un addestramento rapido, semplice ed economicamente sostenibile per i modelli di Deep Learning, siamo entusiasti di aver iniziato questo viaggio insieme a Intel e AWS per utilizzare le istanze DL1 di Amazon EC2 basate sui processori Habana Gaudi AI. Dall'utilizzo delle istanze DL1 ci aspettiamo un aumento della velocità di addestramento dei modelli e dell'efficienza con una conseguente riduzione dei rischi e dei costi di ricerca e sviluppo". 

Chetan Paul, CTO Health and Human Services di Leidos 

Intel ha creato una tecnologia di tracciamento 3D dell'atleta che analizza in tempo reale i video dell'atleta in azione per informare i processi di addestramento delle prestazioni e migliorare l'esperienza del pubblico durante le gare.

"Addestrare i nostri modelli sulle istanze DL1 di Amazon EC2 con la tecnologia dei Gaudi Accelerator di Habana Labs ci permetterà di elaborare in modo accurato e affidabile migliaia di video e di generare i dati prestazionali associati, il tutto riducendo i costi di addestramento. Con le istanze DL1, possiamo addestrare con la velocità e i costi necessari per offrire vantaggiosamente un servizio agli atleti, alle squadre e agli enti radiotelevisivi di tutti i livelli per una vasta gamma di sport." 

Rick Echevarria, Vice Presidente del gruppo marketing e vendite di Intel

RiskFuel fornisce valutazioni in tempo reale e sensibili ai rischi alle società che gestiscono portafogli finanziari, aiutandole a crescere la loro precisione e le prestazioni di trading.

"Sono due i fattori ci hanno portato a scegliere le istanze DL1 di Amazon EC2 basate sui Gaudi AI Accelerator di Habana. Prima di tutto volevamo essere sicuri che i nostri clienti delle assicurazioni e delle banche potessero eseguire i modelli Riskfuel che sfruttano gli hardware più recenti. Per fortuna migrare i nostri modelli verso le istanze DL1 è stato semplice e intuitivo, davvero, si è trattato solo di cambiare alcune linee di codice. In secondo luogo, i costi di addestramento sono una grande componente delle nostre spese e la promessa di un miglioramento del rapporto prezzo/prestazioni fino al 40% offre potenzialmente un vantaggio sostanziale al nostro lavoro." 

Ryan Ferguson, CEO di Riskfuel

Fractal è un leader mondiale nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei dati, migliorando le scelte delle società Fortune 500.

"L'Intelligenza Artificiale e il Deep Learning sono al centro della nostra capacità di Machine Vision e permettono ai clienti di prendere decisioni migliori in tutti i settori di cui ci occupiamo. Per migliorare la precisione, i set di dati stanno diventando più grandi e complessi e necessitano di modelli più grandi e complessi. Questo sta spingendo la necessità di prestazioni e prezzi di calcolo migliorati. Le nuove istanze DL1 di Amazon EC2 promettono una riduzione significativa dei costi di addestramento rispetto alle istanze EC2 basate su GPU. Ci aspettiamo che questo renda l'addestramento dei modelli di IA su cloud molto più accessibile e con un costo contenuto rispetto a prima per un'ampia schiera di clienti".

Srikanth Velamakanni, Group CEO di Fractal

Gli AWS Deep Learning AMI (DLAMI) e AWS Deep Learning Containers (DLC) forniscono ai Data Scientist, a chi lavora con il ML e ai ricercatori le macchine e le immagini container preinstallate nei framework di Deep Learning per semplificare l'inizio facendoti saltare il complicato processo di creazione e ottimizzazione dei tuoi ambienti software da zero. Il SynapseAI SDK per i Gaudi Accelerator è integrato nei DL AMI e nei DLC di AWS permettendoti di iniziare velocemente a utilizzare le istanze DL1.

I clienti che preferiscono gestire i propri carichi di lavoro containerizzati tramite i servizi di orchestrazione dei container possono distribuire istanze DL1 con Amazon EKS o ECS.