Instances Amazon EC2 DL1

Seagate Technology est un leader mondial proposant des solutions de stockage et de gestion de données depuis plus de 40 ans. Les ingénieurs en science des données et en machine learning de Seagate ont créé un système avancé de détection des défauts de deep learning (DL), puis ils l'ont déployé à l'échelle mondiale sur les sites de fabrication de l'entreprise. Dans un récent projet de preuve de concept, Habana Gaudi a dépassé les objectifs de performance pour l'entraînement de l'un des modèles de segmentation sémantique de DL actuellement utilisés dans la production de Seagate. 

« Nous prévoyons que l'avantage significatif en termes de rapport qualité/prix des instances Amazon EC2 DL1, optimisées par les accélérateurs Habana Gaudi, pourrait constituer un futur ajout convaincant aux clusters de calcul AWS. Tandis que Habana Labs continue d'évoluer et permet une couverture plus large des opérateurs, il est possible de l'étendre à d'autres cas d'utilisation d'entreprise, et réaliser ainsi des économies de coûts supplémentaires. »

Darrell Louder, directeur principal de l'ingénierie des opérations, de la technologie et de l'analytique avancée - Seagate

Leidos est reconnu en tant que l'un des 10 meilleurs fournisseurs informatiques dans le domaine de la santé offrant une large gamme de solutions personnalisables et évolutives aux hôpitaux et aux systèmes de santé, aux organisations biomédicales et à toutes les agences fédérales américaines axées sur la santé. 

« L'une des nombreuses technologies qui nous permettent actuellement de faire progresser les soins de santé est l'utilisation du machine learning et du deep learning pour le diagnostic des maladies sur la base des données d'imagerie médicale. Nos gigantesques jeux de données nécessitent un entraînement rapide et efficace pour aider les chercheurs à résoudre certains des mystères médicaux les plus urgents. Étant donné que Leidos et ses clients ont besoin d'un entraînement rapide, facile et rentable de leurs modèles de deep learning, nous sommes ravis d'avoir commencé ce voyage avec Intel et AWS pour utiliser les instances Amazon EC2 DL1 basées sur les processeurs d'IA Habana Gaudi. En utilisant les instances DL1, nous nous attendons à accroître la vitesse et l'efficacité de l'entraînement des modèles, avec une réduction ultérieure des risques et des coûts de recherche et développement. » 

Chetan Paul, CTO santé et services sociaux - Leidos 

Intel a créé la technologie 3D de suivi des athlètes qui analyse la vidéo des athlètes en action en temps réel pour informer les processus d'entraînement aux performances et améliorer les expériences du public lors des compétitions.

« L'entraînement de nos modèles sur des instances Amazon EC2 DL1, optimisées par les accélérateurs Gaudi de Habana Labs, nous permet de traiter avec précision et fiabilité des milliers de vidéos et de générer des données de performances associées, tout en réduisant les coûts d'entraînement. Avec les instances DL1, nous pouvons désormais nous entraîner nos modèles en fonction de la vitesse et des coûts requis pour servir de manière productive les athlètes, les équipes et les diffuseurs de tous niveaux et dans plusieurs sports. » 

Rick Echevarria, vice-président, ventes et marketing du groupe - Intel

RiskFuel fournit des évaluations en temps réel et une sensibilité aux risques aux entreprises qui gèrent des portefeuilles financiers, les aidant à augmenter la précision et les performances des transactions.

« Deux facteurs nous ont poussés vers les instances Amazon EC2 DL1 basées sur les accélérateurs d'IA Habana Gaudi. Tout d'abord, nous voulons nous assurer que nos clients dans les domaine de la banque et de l'assurance puissent exécuter des modèles Riskfuel qui tirent parti du matériel le plus récent. Fort heureusement pour nous, nous avons constaté que la migration de nos modèles vers des instances DL1 est très simple : en réalité, il suffit simplement de changer quelques lignes de code. Ensuite, les coûts d'entraînement constituent une composante importante de nos dépenses, et la promesse d'une amélioration prix/performances allant jusqu'à 40 % offre un avantage potentiellement substantiel à nos résultats. » 

Ryan Ferguson, président-directeur général (PDG) - Riskfuel

Fractal est un leader mondial de l'intelligence artificielle et de l'analyse qui favorise les décisions des entreprises figurant au classement Fortune 500.

« L'IA et le deep learning sont au cœur de notre capacité de vision industrielle, permettant aux clients de prendre de meilleures décisions dans tous les secteurs que nous servons. Afin d'améliorer la précision, les jeux de données deviennent de plus en plus volumineux et complexes, et nécessitent des modèles plus volumineux et plus complexes. Cela conduit à la nécessité d'améliorer le calcul du rapport prix/performances. Les nouvelles instances Amazon EC2 DL1 promettent un entraînement à un coût considérablement inférieur par rapport aux instances EC2 basées sur des GPU. Nous nous attendons à ce que cela rende l'entraînement des modèles d'IA sur le cloud beaucoup plus compétitive et accessible qu'auparavant pour un large éventail de clients. »

Srikanth Velamakanni, président-directeur général (PDG) du groupe - Fractal

Les AWS Deep Learning AMI (DLAMI) et les AWS Deep Learning Containers (DLC) fournissent aux scientifiques des données, aux spécialistes du ML et aux chercheurs des images de machines et de conteneurs préinstallées et dotées de cadres de deep learning permettant de faciliter le démarrage et d'ignorer le processus compliqué de création et d'optimisation de vos environnements logiciels à partir de zéro. Le kit SDK SynapseAI pour les accélérateurs Gaudi est intégré aux AWS DLAMI et aux AWS DLC, ce qui vous permet de démarrer rapidement avec les instances DL1.

Les clients qui préfèrent gérer leurs propres applications conteneurisées via des services d'orchestration de conteneurs peuvent déployer des instances DL1 avec Amazon EKS ou ECS.