aws发布新消费模式：为短期ai负载提供更灵活的nvidia gpu资源-凯发官网首页

       近日aws表示，将推出一种新消费模式，主要针对那些希望为短期ai工作负载保留云托管gpu访问路径的企业。

　　amazon elastic compute cloud(ec2)capacity blocks for ml目前已经全面上市，这个模式让客户可以保留对位于amazon ec2 ultracluster中的“数百个”nvidia最先进h100 tensor core gpu的访问权限，这些gpu主要面向高性能机器学习工作负载。

　　要访问ec2 capacity blocks，客户只需指定所需的集群大小、未来的开始日期和所需的持续时间，他们就能够确保有可靠地、可预测且不间断访问关键ai项目的gpu资源。

　　aws表示，ec2 capacity blocks为客户解决了很多问题。如今，最强大的人工智能工作负载（例如训练大型语言模型）往往需要大量的计算能力，而nvidia gpu被认为是用金钱可以买到的最好的硬件之一。然而，随着今年围绕生成式ai的热议，nvidia的芯片突然出现供应短缺，没有足够的芯片供应给有需要的公司。

　　aws表示，对于那些容量需求有波动的客户来说，gpu短缺尤其严重。由于他们不需要持续使用gpu，因此当他们确实需要这些资源时，可能会很难访问这些资源。为了解决这个问题，许多客户承诺购买较长时间的gpu容量，但在不使用时却将其闲置。ec2 capacity blocks为此类客户提供了一种更灵活的、更可预测的方式，可以在较短时间内采购gpu容量，从而为他们提供帮助。

　　aws首席开发者布道师channy yun将ec2 capacity blocks预订比作预订酒店房间。他在一篇博客文章中解释说：“当你在预订酒店的时候，你可以指定想要入住房间的日期和入住时长，以及你想要的床的尺寸——例如大床或特大号床。ec2 capacity blocks预定也是如此，你可以选择需要gpu实例的日期、持续时间以及预留的大小（实例数量）。在预留开始日期，你就可以访问预留的ec2 capacity blocks并启动p5实例。”

　　aws解释说，ec2 capacity blocks部署在ec2 ultraclusters中，并与elastic fabric adapter pt级网络互连，以确保低延迟和高吞吐量连接。正因为如此，它可以扩展到数百个gpu。客户可以提前八周预订1到64个实例的gpu集群，时间为1到14天。aws表示，这种模式非常适合ai模型的训练和微调、短期实验运行、以及应对预期的需求激增例如推出新产品的时候。

　　aws公司计算和网络副总裁david brown表示：“借助amazon ec2 capacity blocks，我们为企业和初创公司增加了一种新的方式，让他们能够以可预测的方式获取nvidia gpu容量，用于构建、训练和部署他们的生成式ai应用。”

　　aws客户现在可以使用aws management console、command line interface或者software development kit来查找和预留gpu容量，从aws美国东部（俄亥俄）区域开始，稍后将增加更多区域和本地区域。