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亚马逊 AWS 用 180 分钟发表十多个新品:机器学习晶片、AI 创新、区块链

2020-06-16
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亚马逊 AWS 用 180 分钟发表十多个新品:机器学习晶片、AI 创新、区块链

AWS CEO Andy Jassy 一上台,台下便响起长长口哨声与掌声──儘管这在贾伯斯时代的苹果发表会很常见,但在今天略显垂直的云端计算产业,实属少有。

美国时间 11 月 28 日上午 8 点,拉斯维加斯举办的 AWS re:Invent 2018 正进入第 3 天议程。今天格外热闹,会场门口从 6 点半就排起长龙,因为亚马逊 AWS CEO Andy Jassy 将带来 3 小时的 Keynote。

果然,180 分钟里,Andy Jassy 一口气发表了十多个重量级产品与服务(这架势与苹果发表会相比如何?),主要包括机器学习晶片、区块链、储存、资料库、机器学习和混合云等。

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一开始,当然是介绍成绩和市占率。2018 年 Q3 收入 270 亿美元,增速 46%。

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全球云端计算市占率图,顺便调戏一下 Oracle(现场一阵爆笑)。之前甲骨文 CEO Larry Ellison 在 10 月 26 日甲骨文 Openworld 大会演讲期间多次矛头指向 AWS,并称甲骨文的云端计算产品比 AWS 更便宜好用、速度更快。

亚马逊每年都用 re:Invent 会议突出新工具和功能,今年看来也不例外。

15 项重量级新品一览
    Amazon S3 Glacier Deep Archive:云端超低成本的冷储存。Amazon FSx for Windows File Server:全托管建立在原生 Windows 视窗档案伺服器上的视窗档案系统。Amazon was FSx for Lustre:全托管针对繁重计算负载的 Lustre 档案系统。Amazon Control Tower:提供安全合规的多帐户的环境,为 Landing Zone 登陆区。AWS Security Hub:在 AWS 环境集中管理安全和合规的服务。Amazon Lake Formation:助你在几天内建立安全的资料湖。Amazon Timestream:全托管快速、可伸缩的时间串列资料库。Amazon Quantum Ledger Database(QLDB):全托管的中心权威机构,拥有分散式记帐资料库,提供透明、不可变更、加密的交易认证。Amazon Managed Blockchain:全托管支援超级帐本平台 Hyperledger Fabric 和以太坊 Ethereum 架构的区块链服务。Amazon Elastic Inference:在 EC2 实例辅以图形加速处理,以达成低成本的快速推断运算。Amazon Marketplace for Machine Learning:提供上百可直接在 Amazon SageMaker 部署的机器学习演算法和模型。Amazon Textract:可从几乎任何档案撷取文字和资料的光学字元辨识服务。无需机器学习经验即可使用。Amazon Personalize:基于亚马逊网站使用的相同技术,提供即时个性化自订和建议。无需机器学习经验即可使用。Amazon Forecast:基于亚马逊网站使用的相同技术,提供準确的时间串列预测。无需机器学习经验即可使用。AWS Outposts:在本地资料中心执行 AWS 基础设施,获得一致的混合架构体验。

接下来,我们为你详细介绍几个重要的发表资讯。

AWS 推出新的 Inferentia 机器学习晶片

令人振奋的是,Andy Jassy 宣布名为 Inferentia 的新型专属机器学习晶片,他表示 Inferentia 将是高吞吐量、低延迟、持续效能极具成本效益的处理器。Inferentia 支援流行的框架,如 INT8、FP16 和混合精度。更重要的是,它支援多种机器学习框架,包括 TensorFlow、Caffe2 和 ONNX。

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当然亚马逊的产品,还支援流行的 AWS 产品资料,如 EC2、SageMaker 和新弹性推理引擎。只不过,这款晶片 2019 年才正式贩卖。

此举被认为是 AWS 向辉达和 Google 挑战──这两家在机器学习晶片市场保持领先优势。

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目前,执行在 AWS 的 TensorFlow 有这幺多(下图)。

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AWS 弹性推理将深度学习成本降低约 75%亚马逊 AWS 用 180 分钟发表十多个新品:机器学习晶片、AI 创新、区块链

另 Andy Jassy 宣布推出 Amazon Elastic Inference,这项新服务可让用户将 GPU 驱动的推理加速连线到任何 Amazon EC2 实例,并将深度学习成本降低多达 75%。通常看到的 P3 实例 GPU 平均利用率约 10%~30%,这对弹性推理非常浪费。

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Andy Jassy 表示,现在不必浪费所有成本和所有 GPU,Amazon Elastic Inference 将是非常重要的产业改变者,能以更具成本效益的方式推理,适用亚马逊 SageMaker 笔电实例和终端机,支援机器学习框架 TensorFlow、Apache MXNet 和 ONNX。

正式启动区块链服务:QLDB 和 Managed Blockchain亚马逊 AWS 用 180 分钟发表十多个新品:机器学习晶片、AI 创新、区块链

虽然一年前的 Andy Jassy 明确告诉外界,AWS 对区块链不感兴趣,但今天他却十分激动地宣布,AWS 正式推出 2 项区块链服务,一是 QLDB(Quantum Ledger 资料库),另一个是 AWS Managed Blockchain(管理区块链)。

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用户使用 QLDB 时,无需参与构建类似分类帐的应用程式等複杂开发工作,资料的变更历史纪录不可变,且使用加密技术。QLDB 官网也指出,QLDB 是无伺服器的,因此它会自动延伸以支援应用程式的需求,这意味着没有要管理的伺服器,也没有要配置的读取或写入限制。

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AWS Managed Blockchain 为托管区块链服务,支援以太坊和 Hyperledger Fabric。Andy Jassy 表示,AWS 更喜欢的是 Hyperledger Fabric──这取决于他们知道区块链网路中的成员数量,且需要强大的私有营运和功能。支援以太坊的功能会稍迟几个月启动。

AWS 向混合云用户销售硬体,以便在自己的资料中心执行

今天重头戏是 AWS 与 VMware 合作,VMware CEO Pat Gelsinger 也加入 Andy Jassy 的舞台。

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 右边微笑的就是 VMware CEO Pat Gelsinger(基辛格)。

他们共同宣布,VMware 将正式部署 AWS 云服务,明年开始,AWS 将允许用户订购与云服务相同的硬体,以透过名为 AWS Outposts 的服务在自己的资料中心执行。服务将採用 VMware 设计的软体,有助于融合两种营运环境,2019 年上市(注:VMware 是全球上管理系统到资料中心虚拟化解决方案的领导厂商,可称为「虚拟 PC 软体公司」,透过资料中心改造和公有云整合业务,2018 财年收入 79.2 亿美元)。

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 AWS Outposts。

不过,AWS Outposts 许多细节仍然有点不清楚,採访时 Andy Jassy 并没有透露太多,例如确切提供哪些硬体规格。

推出首款具备微型机器学习能力的全球自主赛车 DeepRacer亚马逊 AWS 用 180 分钟发表十多个新品:机器学习晶片、AI 创新、区块链

Andy Jassy 其实也是体育爱好者,现场宣布名为 AWS DeepRacer 的全球自主赛车计画。世界各地的比赛中,开发人员能在物理轨道与其他人竞赛。亚马逊将举办 AWS DeepRacer 总决赛,并在明年 re:invent 会议颁发 AWS DeepRacer 冠军杯。

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DeepRacer 是一款 1/18 无线电控制的自动驾驶四轮赛车,旨在帮助开发人员了解 RL 强化学习──亚马逊 SageMaker 的机器学习功能。它採用 Intel Atom 处理器,一颗 400 万像素镜头,1080p 解析度,多个 USB 通讯埠和一颗 2 小时电池。目前售价为 399 美元,但亚马逊预售订单为 249 美元。这辆车将于 2019 年 3 月上市。

SageMaker Ground Truth 服务:自动标记亚马逊 AWS 用 180 分钟发表十多个新品:机器学习晶片、AI 创新、区块链

到今天,标记工作仍由用户决定,然而 AWS 宣布正推出 SageMaker Ground Truth,这是一套训练集标记服务。使用 Ground Truth,开发人员可将服务指向储存资料的储存桶,并允许服务自动标记,用户可为全自动服务设定可信标準,也可将资料传送给人工。就好像你讨厌一个员工,就可让 Ground Truth 标记。

其他,例如 AI / ML 产品矩阵、混合云系列等一併公布,在此不赘述,直接上图。

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总结

一个 CEO 用技术方式完成一次绝佳的产品推介与品牌宣传。

「我们不相信一种统治世界的工具,我们只希望用户使用合适的工具来完成正确的工作。」儘管 Andy Jassy 现场始终这样强调,但是他的马拉松式发表会给云端同行带来更多压力。

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 Andy Jassy 180 分钟的最后一张 PPT。

据 Gartner 称,全球公用云市场将在 2021 年增长至 2,780 亿美元,高于今年的 1,760 亿美元。而 2022 年,AWS 销售额将达 710 亿美元,这使 AWS 估值达到约 3,500 亿美元。微软、Google、阿里云迎头赶上的当下,AWS 尝试继续保持 2~5 年的差距,不仅是收入,更在技术和洞见上。

Andy Jassy 觉得,无论 Google 还是微软,如果选择在短时间複製 AWS 的规模,效果肯定有限──「这些都是没有经验的压缩演算法」。

AWS 之所以成功,内部一致公式是关注用户的需求,并将他们对世界的看法全都放在满足这些需求的 Web 服务。凭着强大的管理纪律、分散团队及资料驱动的营运计画和审核,AWS 的管理营运并不断创新,证明是竞争优势。

不久的将来,AWS 会设想,新一代开发人员不用考虑实例、伺服器和集群,开发人员将专注编写软体或可能购买 Lambda 函数,这些服务将自动可用并连线到基础架构每个可想像的领域。

这就是接下来 AWS 要做的工作。

正如那句「云端计算是巨大无比的市场,但依旧还在第一天」。研究机器学习和人工智慧领域所需东西都还属于早期探索,但未来云端计算市场的风会怎样吹,会与 AI、IoT、边缘计算等产生怎样的结合,变数依然很多。

但可以确定的是,云端不会留在今天的层面,必定会推动新产品、服务和商业模式诞生。

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