亚马逊云高新科技在中国地区发布深度学习新服务项目

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发布时间：2021-05-13 20:22:02发布人：日新博客

“深度学习已经持续向深度发展趋势，2024年将有75％的企业从试产衔接到生产制造。”2021年5月11日，亚马逊云高新科技大中华地区云服务器产品经营经理顾凡在亚马逊云高新科技人工智能技术与深度学习新闻媒体沟通交流大会上表明。
顾凡另外表明，现阶段，大家见到愈来愈多的公司在深度学习和人工智能技术方面上资金投入了大量的资产。 IDC预测分析，到2023年，AI开支将比2019年提高2.5倍。深度学习新项目正从示范点到生产制造快速发展趋势。Gartner预测分析，到2024年，将有75％的企业从试产衔接到生产制造。深度学习针对创建现代企业尤为重要。
据了解，5月11日，在彻底代管的深度学习服务项目Amazon SageMaker落地式中国地区一周年之时，亚马逊云高新科技公布根据与光环新网和西云数据的密切协作在中国地区进一步落地式多种人工智能技术与深度学习的新服务项目和作用，丰富多彩了其对于不一样公司要求而打造出的人工智能技术与深度学习（AI/ML）工具箱。
亚马逊云高新科技对于不一样要求的顾客在深度学习技术性局部变量三个方面出示普遍而深层次的深度学习服务项目，包含高层-人工智能技术服务项目、内层-深度学习服务项目及其最底层-架构和系统架构。
在人工智能技术（AI）服务项目方面，亚马逊云高新科技在北京区域发布了Amazon Personalize，顾客不用具有深度学习专业技能，就可以便捷、迅速地搭建智能推荐系统软件；在内层，将Amazon SageMaker在re:Invent 2020上现身的包含Data Wranger、Feature Store、Pipelines等七项新作用在北京区域和甘肃地区发布，让顾客能够更轻轻松松地搭建端到端的深度学习管路；在算率方面，亚马逊云高新科技在北京区域和甘肃地区发布了Amazon EC2 Inf1案例，该案例根据亚马逊云高新科技自研深度学习逻辑推理集成icAmazon Inferentia，与当今成本费最少的根据GPU的案例对比，能够提升高达30%的货运量，并使每一次推论的成本费最大减少45%。
顾凡表明，“Amazon SageMaker落地式中国地区一年至今，大家印证了中国每个领域多种类型顾客积极主动运用亚马逊云科技咨询开展深度学习自主创新，大家期待根据将大量服务项目落地式到中国地区，并坚持不懈‘授人以鱼比不上授之以渔’，乃至更进一步‘扶上马，送一程’的方法，协助顾客更快应用深度学习技术性，把深度学习的工作能力交给每一位搭建者手上，加快人工智能技术和深度学习的普慧。”
现阶段，全世界数以十万计的顾客挑选亚马逊云高新科技运作深度学习工作中负荷。在中国，亚马逊云高新科技深度学习服务项目获得健康医疗、文化教育、交通出行、工业生产智能化、手机游戏、互联网媒体等每个领域顾客的亲睐，益体康、晶泰科技、新世纪医疗、LEMONBOX、有道乐读、叽里呱啦、全美在线、首汽约车、德比软件、Momenta、图森未来、旅人AI、天宇荣、中科创达、华来高新科技、斗山无尽、陕西科技高校、易点天下、淄博市供热等一批公司和组织的普遍选用，在各个领域完成了丰富多彩多种多样的人工智能技术运用自主创新。
“生产制造中运作深度学习实体模型的逻辑推理占有了深度学习应用软件的总体开发和运作系统架构成本费的绝大多数，乃至达到90%。”顾凡表明，深度学习从业人员已经搭建愈来愈繁杂的实体模型，这种实体模型在生产制造中的运作成本费有时候会高得让人望而生畏。
根据amazon设计方案的第一款订制深度学习集成icInferentia。它与成本费最少的根据 GPU 的案例对比，能够提升高达30%的货运量，并使每一次推论的成本费数最多减少45%。amazonAlexa精英团队将其高宽比繁杂的“文本转语音”实体模型转移到Inferentia，该实体模型转化成了类似人的视频语音。
现阶段，amazonAlexa精英团队在Inf1案例上生成了80％的Alexa视频语音回应，进而节约了30％的成本费。与根据GPU的案例对比，Inferentia的回应延迟时间减少了25％。迅速的Alexa视频语音回应可出示更强的客户体验，并容许在Alexa视频语音上开展大量自主创新。
据统计，根据性能卓越深度学习逻辑推理集成icAmazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1案例已落地式中国地区。在深度学习最底层的架构和系统架构方面，亚马逊云高新科技全方位出示根据每家集成ic经销商的全新技术性选择项，出示由小到大多种多样配备，适用目前市面上时兴的各种各样深度学习架构和优化算法。另外，为了更好地持续给顾客出示更强性价比高的算率，亚马逊云高新科技独立设计方案集成ic，发布了性能卓越深度学习逻辑推理集成icAmazon Inferentia。根据Amazon Inferentia的Amazon EC2 Inf1案例落地式北京区域和甘肃地区，让中国地区顾客又多一种云空间性能卓越和更成本低深度学习逻辑推理的算率挑选。
非常值得关心的是，不用具有深度学习专业技能，顾客就可以根据Amazon Personalize搭建智能推荐系统软件。
在人工智能技术服务项目方面，对于沒有深度学习专业技能和工作能力的顾客，亚马逊云高新科技出示拆箱既用的人工智能技术服务项目。Amazon Personalize，一项用以搭建智能推荐系统软件的彻底代管型深度学习服务项目，已在北京区域发布。开发者不用具有深度学习专业技能，就可以根据该服务项目训炼、调节和布署自身订制的深度学习实体模型，搭建智能推荐系统软件，可用以商品强烈推荐、人性化营销推广、人性化检索和订制化销售等普遍的智能推荐情景。
除此之外，打造出应有尽有的AI/ML工具箱，七项新作用让Amazon SageMaker更强劲。做为亚马逊云高新科技深度学习服务项目方面的关键商品，Amazon SageMaker是业内第一个朝向深度学习开发人员的集成化开发工具，它清除深度学习全过程中的繁杂工作中，使顾客能致力于本身的业务流程和运用自主创新，在提升顾客工作效能的另外还大幅度减少深度学习的整体有着成本费。上年12月在亚马逊云高新科技全世界交流会re:Invent 2020上刚现身的七项 Amazon SageMaker新作用，最近早已在北京区域和甘肃地区落地式。
依据以往一年的工作经验，亚马逊云高新科技对于公司使用深度学习明确提出以下四点提议。
一是公司要寻找一个合适深度学习的情景做为突破口。先提升自主创新业务流程，再更新改造关键业务流程。
二是防止反复造轮子，运用服务平台工作能力。让大数据工程师，开发者致力于自身的运用和业务流程自主创新。
三是回绝故步自封，大数据工程师要业务流程化，学习业务。
四是跟诚心诚意颠覆式创新的生产商协作，紧紧把握公司对数据信息和优化算法实体模型的使用权。
在新闻媒体沟通交流大会上，淄博市供热集团公司有限责任公司企业老总、领导班子汪德刚表明，“很多年来，淄博市供热运用信息化管理方式更新改造传统式供暖，专注于变成国家标准的实施者和行业发展的引领者。根据与亚马逊云高新科技协作，依靠深度学习工作能力自主创新，完工了根据深度学习和数据分析的智能化供暖服务平台，协助大家从传统式供暖向产业链智能化系统方位转型发展，在满足客户要求的另外完成节能降耗，创建清洁能源生态体系。将来，期待大家能依靠优秀的云计算技术不断自主创新，促进中国供热领域的智能化、智能化系统转型发展。”
上海市音智达信息科技有限责任公司CEO孙晓臻表明，“大家为东亚地区数以千计的跨国公司及当地顾客给出的数据服务项目，有着丰富多彩的数据统计分析与业务流程执行工作经验，在生物科学、快速消费品、车辆、零售、电子器件消費商品、金融业、商业保险、及其运送领域有着诸多实践活动和经典案例。可是，我们在深度学习层面的优化算法和人才资源远远地不能够达到客户满意度。亚马逊云高新科技丰富多彩的深度学习服务项目大幅度提高了音智达的科研开发和服务能力，助推大家打造出了遮盖不一样领域和情景的解决方法，完成了市场拓展和不断自主创新。”
现如今，各种各样经营规模、多种类型的公司和组织，都是在积极推进人工智能技术和深度学习技术性的运用并期待能尽早充分发挥具体效用。为达到不一样顾客的自主创新要求，amazon凭着在人工智能技术/深度学习行业20很多年浓厚的技术性累积，出示了普遍而深层次的、而且持续迭代更新自主创新的深度学习服务项目组成。

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