欢迎来到雲闪世界。人工智能（AI）和机器学习（ML）正以前所未有的速度改变我们的世界。为 欢迎来到雲闪世界。了支持这些技术的进步，计算能力的需求也在不断增加。2023年3月，AWS和NVIDIA宣布了一项深度合作，重点是构建最具可扩展性的按需AI基础设施，专为训练日益复杂的大型语言模型（LLM）和开发生成式AI应用程序进行了优化。这篇文章将深入探讨这次合作的细节以及其带来的创新性产品 — — Amazon EC2 P5实例。
AWS和NVIDIA的合作已有十多年历史，期间他们推出了一系列革命性产品，包括Cluster GPU（cg1）实例、G2、P2、P3、G3、P3dn、G4、P4、G5和P4de实例。这些实例在视觉计算、AI和高性能计算（HPC）领域均有显著影响。然而，随着机器学习模型规模达到数万亿个参数，客户训练模型的时间也大大增加，这为计算能力提出了更高的要求。
EC2 P5实例介绍
性能和规格
Amazon EC2 P5实例是最新一代GPU实例，旨在满足客户在AI/ML和HPC工作负载中对高性能和可扩展性的需求。P5实例由NVIDIA最新的H100 Tensor Core GPU提供支持，其主要规格包括：
- 8个NVIDIA H100 Tensor Core GPU
- 640GB高带宽GPU内存
- 第三代AMD EPYC处理器
- 2TB系统内存
- 30TB本地NVMe存储空间
- 3200Gbps聚合网络带宽，支持GPUDirect RDMA
性能提升
与上一代基于GPU的实例相比，P5实例的训练时间最多可缩短6倍（从几天缩短到几小时），这意味着客户的训练成本可降低多达40%。这种性能提升对于需要处理大量数据和进行复杂计算的客户来说尤为重要。
应用实例
在实际应用中，EC2 P5实例的高性能和高可扩展性使其非常适合以下领域：
- 大型语言模型（LLM）训练：例如，GPT-3和其他类似模型的训练。
- 高性能计算（HPC）：例如，天气预报、基因组学研究和金融建模。
- 生成式AI应用：如图像生成、语音合成和自然语言处理。
通过AWS和NVIDIA的合作，我们看到了计算技术在AI和HPC领域的巨大进步。Amazon EC2 P5实例的推出，不仅大幅提升了计算性能，还为未来的技术发展提供了强大支持。无论是在AI模型训练、HPC计算，还是生成式AI应用中，EC2 P5实例都展示了其卓越的性能和高效的可扩展性。展望未来，这种合作模式将继续推动科技创新，为各行业带来解决方案的方法。
P5 实例提供 8 个 NVIDIA H100 Tensor Core GPU、640GB 的高带宽 GPU 内存、第三代 AMD EPYC 处理器、2TB 的系统内存以及 30TB 的本地 NVMe 存储空间。P5 实例还提供 3200Gbps 的聚合网络带宽（支持 GPUDirect RDMA），同时通过绕过 CPU 进行节点间通信实现更低的延迟和高效的横向扩展性能。
以下是这些实例的规格：
- GPU：8 个 NVIDIA H100 Tensor Core GPU
- GPU 内存：640GB 高带宽 GPU 内存
- 处理器：第三代 AMD EPYC 处理器
- 系统内存：2TB
- 存储空间：30TB 本地 NVMe 存储
- 网络带宽：3200Gbps 聚合网络带宽（支持 GPUDirect RDMA）
这些先进的规格使得 P5 实例在处理高性能计算和复杂的 AI/ML 任务时具有卓越的性能和可扩展性。
P5 实例和 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 与P4D实例和处理器的比较
P5 实例非常适合训练和运行推理，适用于要求最严苛、计算密集型的生成式人工智能应用程序（包括问题解答、代码生成、视频和图像生成、语音识别等）背后日益复杂的 LLM 和计算机视觉模型。在这些应用程序中，与上一代基于 GPU 的实例相比，P5 提供最多可缩短 6 倍的训练时间。如果客户可以在工作负载中使用精度较低的 FP8 数据类型（使用转换器模型主干的许多语言模型中常见的类型），则通过支持 NVIDIA 转换器引擎，性能将进一步提升高达 6 倍。
使用 P5 实例的 HPC 客户可以在药物发现、地震分析、天气预报和财务建模等领域更大规模地部署要求严苛的应用程序。在基因组测序或加速数据分析等应用程序中使用动态编程（DP）算法的客户还将通过支持新的 DPX 指令集从 P5 中受益。
这可让客户探索以前看似无法触及的问题空间，更快地迭代其解决方案，以及更快地推向市场。
您可以在下面查看实例规格的详细信息以及 p4d.24xlarge 和全新 p5.48xlarge 之间实例类型的比较：
第二代 Amazon EC2 UltraClusters 和 Elastic Fabric Adaptor (EFA) P5 实例，为多节点分布式训练和紧密耦合的高性能计算 (HPC) 工作负载提供了无与伦比的扩展能力。它们利用第二代 EFA 技术，实现高达 3,200Gbps 的网络速度，相较于 P4d 实例，性能提升了 8 倍。
为了更好地满足客户对大规模和低延迟的需求，P5 实例现在部署在第二代 EC2 UltraClusters 中，可在多达 20,000 个 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 上提供极低的延迟。EC2 UltraClusters 中的 P5 实例，提供了云端最大规模的机器学习基础设施，带来了高达 20 exaflops 的聚合计算能力，为客户带来前所未有的性能体验。
EC2 UltraClusters 采用 Amazon FSx for Lustre，这是一种基于最受欢迎的高性能并行文件系统构建的完全托管共享存储解决方案。通过 FSx for Lustre，您可以按需大规模快速处理海量数据集，并实现亚毫秒级的延迟。FSx for Lustre 的低延迟和高吞吐量特性专为 EC2 UltraClusters 上的深度学习、生成式人工智能和高性能计算 (HPC) 工作负载进行了优化。
FSx for Lustre 持续为 EC2 UltraClusters 中的 GPU 和机器学习加速器提供数据，从而加速处理最严苛的工作负载。这些工作负载包括大型语言模型 (LLM) 训练、生成式人工智能推理以及 HPC 工作负载，如基因组学研究和金融风险建模。
EC2 P5 实例现已推出，您可以在美国东部（弗吉尼亚州北部）和美国西部（俄勒冈州）区域使用 P5 实例，立即体验其强大性能。
启动 P5 实例时，您可以选择 AWS Deep Learning AMI（DLAMI）来支持 P5 实例。DLAMI 为机器学习从业者和研究人员提供了强大的基础设施和工具，使他们能够在预配置的环境中快速构建可扩展、安全的分布式机器学习应用程序。
您可以使用 Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）或P4的库，在配备 AWS 深度学习容器的 P5 实例上运行容器化应用程序。为了获得更加高效的管理体验，您还可以通过 Amazon SageMaker 使用 P5 实例。SageMaker 帮助开发人员和数据科学家轻松扩展至数十、数百甚至数千个 GPU，从而快速训练模型，而无需担心集群和数据管道的设置。HPC 客户则可以利用带有 P5 实例的 AWS Batch 和 ParallelCluster，帮助高效地编排作业和集群。
现有的 P4 客户需要更新其 AMI 才能使用 P5 实例。具体而言，需要更新 AMI 以包含支持 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 的最新 NVIDIA 驱动程序，并安装最新的 CUDA 版本（CUDA 12）、CuDNN 版本、框架版本（例如 PyTorch、Tensorflow）以及带有更新拓扑文件的 EFA 驱动程序。为方便您完成此过程，我们提供了新的 DLAMI 和深度学习容器，这些容器预先打包了使用 P5 实例所需的所有软件和框架，立即可用。
现已推出 Amazon EC2 P5 实例现已在美国东部（弗吉尼亚州北部）和美国西部（俄勒冈州）区域推出。有关更多信息，请参阅 Amazon EC2 定价页面。要了解更多信息，请访问我们的 P5 实例页面，浏览 AWS re:Post for EC2，或通过您平时的 AWS Support 联系方式进行探索。
此外，您还可以选择内置生成式人工智能的广泛 AWS 服务，这些服务均运行在适用于生成式人工智能的最具成本效益的云基础设施上。要了解更多信息，请访问 AWS 上的生成式人工智能页面，以更快地进行创新并重塑您的应用程序。
感谢关注雲闪世界（亚马逊云AWS、谷歌GCP云服务协助解决相关技术问题）
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