AWS 和 NVIDIA 客户

  • AI21 Labs

    AI21 Labs 使用 Amazon EC2 P4d 实例 PyTorch 训练拥有 1780 亿个参数的语言模型。

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  • Agilent

    Agilent 利用 AWS 提高其基因组学软件的性能并节省时间。

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  • Ailiis

    Aillis 使用 AWS 上的 PyTorch 和 Amazon EC2 将推理速度提高 10 倍。

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  • Baseten

    Baseten 利用 AWS 和 NVIDIA 提供快速、可扩展的生成式人工智能推理。

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  • Codeway

    Codeway 使用 Amazon EC2 G5 实例为生成式人工智能节省了 48% 的计算成本。

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  • FLSmidth

    FLSmidth 将 AWS 上的模拟时间从数月缩短至数天。

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  • Fireworks AI

    Fireworks AI 借助 NVIDIA 和 AWS 提供极速生成式人工智能。

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  • Hive VFX

    Hive VFX 使用 Amazon EC2 G4 实例为其虚拟工作站提供支持。

    我可以在 5 分钟内启动适用于 Lustre 的 Amazon FSx 文件系统，该系统全部由 AWS 管理。

    Bernie Kimbacher，Hive VFX 创始人
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  • Hyperconnect

    Hyperconnect 将 Amazon EC2 P3 实例用作其机器学习模型，用于进行图像分类和语音转换。

    在 AWS 环境上的培训时间从 4 周缩短到几个小时。

    Beomjun Shin，Hyperconnect 机器学习平台负责人
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  • Iternal Technologies

    Iternal Technologies 通过 AWS 上的生成式人工智能将营销投资回报率提高了 30 倍。

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  • Lilt

    LILT 使用 AWS 上的 NVIDIA NeMo 对多语言生成式人工智能模型进行微调。

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  • Lucid Motors and ZeroLight

    Lucid Motors 和 ZeroLight 在 AWS 上举办线上汽车发布会，将转化率提高 46%。

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  • Lyft

    Lyft 使用 Amazon EC2 竞价型实例提高模拟能力并降低成本。

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  • Mathworks

    Mathworks 用户利用 Amazon EC2 P3 实例执行 HPC 模拟来预测单元格安排。

    Amazon EC2 P3 实例提供了我们在决定扩大规模时不必另行购买的计算能力。

    Sam Raymond，斯坦福大学博士后研究员
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  • Minerva CQ

    Minerva CQ 使用 AWS 和 NVIDIA 为客户提供更好的结果。

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  • NerdWallet (P3)

    NerdWallet 使用 AWS 上的机器学习为推荐平台提供技术支持。

    使用搭载 NVIDIA P3 Tensor Core GPU 的 Amazon SageMaker 和 Amazon EC2 P3 实例提升了 NerdWallet 的灵活性和性能，同时还缩短了数据科学家训练机器学习模型所需的时间。我们过去需要数个月时间启动模型并对其进行迭代：现在，只要几天就够了。

    Ryan Kirkman，NerdWallet 的高级工程经理
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  • Netflix

    Netflix 采用 AWS Local Zones 的低延迟工作站助力远程艺术创作。

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  • Omniflow

    利用 Omniflow 的可持续智能灯柱、NVIDIA 和 AWS 在边缘部署 AI/机器学习。

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  • Onfido

    Onfido 使用 Amazon EC2 P3 实例来支持其在线数字身份验证服务。

    如果说有一项服务可以帮助我们扩大规模，那就是 Amazon EC2。它使我们能够以较之前更快的速度训练更多模型。

    Ruhul Amin，Onfido 联合创始人兼首席架构师
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  • Paige

    Paige 使用通过 Amazon EC2 P4d 实例构建的混合机器学习工作流推进癌症治疗。

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  • Aon Pathwise (P3)

    PathWise 使用 Amazon EC2 对客户数据进行建模，其速度比旧式解决方案快数百倍。

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  • Perplexity

    Perplexity 使用 Amazon SageMaker HyperPod 将基础模型训练速度加快了 40%。

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  • Phind

    使用由 NVIDIA 提供支持的 Amazon EC2 实例和 Phind 为程序员创建生成式人工智能搜索引擎。

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  • Rad AI

    RadAI 使用 Amazon EC2 P4 实例来增强其文档处理 ML 应用程序，并将收入提高了10倍。

    通过迁移到 Amazon EC2 P4d 实例，我们将实时推理速度提高了 60%。

    Ali Demirci，Rad AI 高级软件工程师
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  • Read

    阅读使用由 NVIDIA 提供支持的 Amazon EC2 G5 实例实现视频通话转录创建。

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  • Reezocar

    Reezocar 利用 AWS 上的计算机视觉和机器学习重新思考汽车购买。

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  • Snap (G4)

    Snap Inc. 使用 Amazon EC2 G4 实例向数百万用户传输 Bitmoji TV。

    与 Amazon EC2 G3 实例相比，使用 Amazon EC2 G4 实例后我们的性能提高了 50%，而成本只提高了 10%。

    Brad Kotsopolous，Snap Inc. 软件工程师
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  • Sway

    Sway 利用 Amazon EC2 G4 实例和机器学习让人们翩翩起舞。

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  • Synthesia 

    Synthesia 在 AWS 上利用生成式人工智能轻松制作人工智能视频。

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  • Taylor James Studio

    Taylor James 使用 AWS 为远程创意员工提供支持。

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  • University of Oxford

    牛津大学在 Amazon EC2 P3 实例上引入了一个行业领先的图像识别 ML 原型，以增强钱币的数字化。

    我想这个项目将会十分复杂和耗时，但使用 AWS 后一切变得非常轻松。

    Anjanesh Babu，牛津大学花园、图书馆与博物馆花园和博物馆 IT 部系统架构师及网络经理
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  • Varjo

    Varjo 利用 Amazon EC2 G5 实例实现基于云的高保真 VR/XR 交付。

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  • Volkswagen Group Research 

    Volkswagen Group Research 与 Altair 合作，在 AWS 上使用 NVIDIA 技术加速空气动力学概念设计。

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