亚马逊弹性推理的推出使客户可以将GPU加速添加到任何EC2实例中，以节省75%的快速推理。贾西说，通常情况下，推断期间GPU的平均利用率为10%至30%。

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随着越来越多的企业在云端接受机器学习，AmazonWebServices正在引入新的功能和工具来改进推理。具体来说，它正在启动亚马逊的弹性推理，并推出了一种名为AWS Inferentia的新处理器。

AWS首席执行官安迪·贾西在拉斯维加斯的Re：Create会议上说：“如果你考虑到成本等式……绝大部分的成本--大概90%--都是推断出来的。”

使用弹性推理，您可以在创建任何EC2实例时提供弹性推理。您可以从1 teraflop开始，或最多执行32 teraflops。弹性推理可以检测在该实例上运行的主要框架之一，从而确定加速会带来什么好处。

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“这是一个相当重要的游戏改变，因为它能够更有效地运行推理，”雅西说。

同时，AWS Inferentia是一个高性能的机器学习推理芯片，自定义由AWS设计.它将是非常高的吞吐量，低延迟，具有持续的性能和非常成本效益，雅西说。它将支持所有主要框架，并可用于所有EC2实例类型。

在主题演讲中还宣布了AWS SageMaker的地面真相，雅西说，这使得组织可以实现机器学习，而无需花费数千人的时间在培训模型上。

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这位首席执行官说，AWS SageMaker地面真相是一个非常精确的训练数据集，它将使数据标记成本降低70%。

他解释说，典型的情况是，“为了训练模型，你必须给物体贴上标签.你需要知道停车标志或行人是什么。”“这需要数千小时的录像，你必须给所有的东西贴上标签。”

这一过程通常是缓慢、昂贵和难以实现的。贾西说：“大多数公司只是不费吹灰之力，这使得建立这些计算机视觉模型变得更加困难。”

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同时，AmazonSage Maker RL在AmazonSage Maker中提供新的机器学习功能，用于构建、培训和部署强化学习。贾西说，这相当于“加强了每个开发人员和数据科学家的学习”。

他表示：“我们希望让每个人都能接触到这一点。”他指出，规模较小的公司应该能够做到大公司所做的事情。

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