亚马逊云科技re:Invent：应对各种极端环境

在极端的环境里面，足够好，有时候还是不足够好，所以准备好克服各种各样的困难，在亚马逊云科技应对的是各种极端的环境。

比如，F1赛车有5亿个不同的数据点需要得到监控，从60到12个小时的减少时间，Epic Game需要支持上亿个不同的玩家，所以他们有很多的要求，他们需要处理成亿的不同的要求，也可以给他们提供非常小的延迟。Nielsen每天有数十亿的数据需要处理。所以亚马逊云科技一直在创新，长期为客户提供所有数据分析的可用工具。亚马逊云科技现在有600多种实例类型来满足几乎任何类型的需求或使用案例，其中许多实例使用的是特别定制的芯片。

Hpc6id实例

以HPC客户的需求为例，首先要根据他们确切的工作负载来确定他们的性能的规模；第二，就是要提供简易使用的工具，确保客户可以多方尝试，用更少的时间来管理他们的基础设施。HPC就是一个很好的选择，它可以将管理扩展到数百万的用例上面，最大程度地优化客户的工作负载。

基于此，亚马逊云科技正式发布了用于高性能计算（HPC）的新亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）Hpc6id实例，基于Amazon Nitro系统构建的EC2 Hpc6id实例提供200Gbps弹性结构适配器网络，用于高吞吐量节点间通信，使客户HPC工作负载能够大规模运行。Adam表示：“Hpc6id实例旨在为数据、内存密集型HPC工作负载、更高的内存带宽、更快的本地SSD存储和弹性结构适配器增强的网络提供领先的性价比。使用EC2 Hpc6id实例，可以降低HPC工作负载的成本，同时利用亚马逊云科技的弹性和可扩展性。”

多样化的强大实例满足您的所有需求

今天的机器学习模型已经发展到使用1000亿个参数，在短短几年内增加了一百倍。这大大提高了训练机器学习模型的成本。随着企业构建的机器学习模型越来越复杂，训练和运行这些模型的成本成为一个现实问题。亚马逊云科技创建了一系列创新实例来帮助用户降低成本，Adam提到Trn1实例专为高性能训练而构建，同时与同类基于GPU的实例相比，可节省高达50%的训练成本。Trn1实例对流行的NLP模型进行深度学习训练时提供最高性能。同时宣布推出EC2 Inf2实例预览版，旨在以最低的成本为推理应用程序提供高性能。与Inf1实例相比，Inf2实例提供高3倍的计算性能、高4倍的吞吐量和低10倍的延迟。

云的真正力量就在于探索未知领域，帮助客户抓住机遇取得发展，亚马逊云科技如何驭云而行。