【AWS re:Invent】Andy Jassy:我們現在是唯一完整支援 Intel、AMD 和 Arm 大型公有雲!

有了新一系列 EC2 產品線,Andy Jassy 也自豪的說 AWS目前唯一一家同時讓客戶能夠使用 Intel,AMD 和 Arm 晶片執行個體的公有雲。
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由於疫情影響,一年一度的 AWS re:Invent 大會今年全數移至線上舉行,AWS CEO Andy Jassy 也在主題發表會上公布了一系列訊息,首先先帶大家快速整理 AWS EC2 的新服務項目。

Amazon EC2 G4ad:針對雲端串流遊戲、3D 繪圖等大量圖形運算需求,AWS 準備推出基於 AMD Radeon Pro V520 GPU、第二代AMD EPYC CPU 打造 EC2 G4ad 執行個體,讓客戶能高效建立逼真的高解析度 3D 電影、遊戲和 AR / VR 體驗。

Amazon EC2 Mac mini:就如先前報導,AWS 宣布 EC2 推出基於 Mac mini 架構全新 Apple macOS 的執行個體功能,讓開發者大幅縮短在 AWS 上配置和使用 macOS 環境。

Amazon EC2 C6gn:去年 Amazon 曾發表自家基於 64 位元 Arm 架構、7 奈米製程的處理器「Graviton 2」,今年則是基於這個晶片推出 EC2 C6gn 執行個體。這個執行個體的特色就是有更佳的網路頻寬與速度,頻寬最多可達 100 Gbps,而跟基於 x86 的同類執行個體相比,性價比足足能提高 40%。

Amazon EC2 M5zn:這則是基於客製化第二代 Intel Xeon 打造的執行個體,如果有較強的 CPU 運算需求,例如金融運算、模擬建模等高性能計算量應用。

Amazon EC2 D3 / D3en:如果有高密集儲存如 HDFS、MapR FS 等分布式檔案需求的話,D3、D3en 可以提供成本更低的個體 HDD 儲存。

Amazon EC2 R5b:這是針對大型商用資料庫在儲存特化,適用於 ERP 系統、運行記錄系統的執行個體 。

有了新的 EC2 產品線,Andy Jassy 也自豪的說,AWS 目前唯一一家同時讓客戶能夠使用 Intel,AMD 和 Arm 晶片執行個體的公有雲。

在財務方面,他介紹至 9 月 30 日為止,AWS 最近一季營收 116 億美元,年營收則達為 464 億美元,比去年同期成長 29%;雖然這是 AWS 成長率自 2015 年 4 月開始發表財報首次低於 30%,但 Andy Jassy 也稱這代表 AWS 需要在過去 12 個月內增加 100 億美元營收,這是其他公有雲依然難以批敵的量級。

核稿編輯:MindyLi


亞洲.矽谷 x AIdea 徵案成果:新創解決「香水百合價量預測」、「動態足壓影像辨識」AI 模型

國發會亞洲・矽谷計畫執行中心幫助「台北花市」、「阿瘦皮鞋」兩家企業數位轉型,成功導入 AI 應用以提升企業產能及附加價值。
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國發會亞洲.矽谷計畫執行中心與工研院 AIdea 人工智慧共創平臺合作「產業出題、 AI 解題」徵案,協助台北花卉公司(台北花市)及阿瘦皮鞋兩家企業出題,題目分別為「香水百合價量預測」、「動態足壓影像辦識」,前後歷經半年的徵案與解題,並邀請資料專家診斷和協助,吸引超過 700 名團隊參與。此次解題優異的新創公司包括:台灣資料科學、庭躍、羅伯斯特及索妮婭四家新創團隊。

亞洲.矽谷計畫執行中心李博榮行政長表示,執行中心持續以「完善創新創業生態系」及「推動物聯網創新研發」為兩大主軸,本次徵案集結了資料科學家與輔導團隊進行訪視企業,從前期的釐清企業需求、檢視企業的數據資料,到最後定義題目與公開解題。活動對企業數位轉型做了一個很好的示範,成功借外部創新能量,導入 AI 應用,以提升企業產能及附加價值。

此次參與出題的台北花卉公司副董事長呂瀅瀅表示,台北花卉公司一直在尋求如何解決花卉的價量問題,擺脫過往農產品容易發生價格過高或是崩盤的情況,如過年期間花卉的需求波動高,預測非常困難。台北花卉希望能夠透過 AI 預測模型,維持花卉的價量,並且穩定造福農民。這次「香水百合價量預測」的準確度高達 7 成,也是非常不容易,之後不排除再找其它的花種進行價量預測,期待在未來能夠將此套 AI 預測導入花卉公司價量預測的標準流程。

阿瘦皮鞋的「動態足壓影像辨識」,參與解題的隊伍能充分利用電腦視覺的技術,來預測足型的最高點及最低點。在第一名的模型中,每個點的平均距離誤差只有 4 個像素,是非常好的結果。未來應用落地後,將大幅提升標註精準度,對於後續的數據應用賦予更高價值,同時也符合阿瘦皮鞋帶給客戶足下與生活美好的企業理念。

工研院巨資中心副組長洪淑慎強調,企業若要推行 AI 應用,首先資料的收集是很重要的步驟,因為 AI 需要大量且正確的資料來學習,達到分析預測的結果;其次是需要企業管理的高層支持,才能由上而下地順利推動,成功率較高;最後則是跨領域的共同合作,由各個不同的領域專家與 AI 專家一起合作,才能達到最佳效果。

後續亞洲.矽谷計畫執行中心與 AIdea 團隊,將安排解題優異的新創隊伍與兩家出題企業進行媒合,以落實企業注入外部創新能量,實現 AI 數位轉型的目標。

本文章內容由「亞洲.矽谷計畫執行中心」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。