文|智东西记者 云鹏

智东西12月3日消息，亚马逊2019年AWSre：Invent大会12月2日至6日在美国拉斯维加斯召开。会上AWS推出量子计算服务Braket，通过云为客户提供量子计算服务。同时亚马逊发布了机器学习教学设备——机器学习键盘DeepComposer、更新了Amazon Transcribe语音转录服务的覆盖领域。

在美国时间12月2日晚上的演讲中，AWS副总裁Peter DeSantis分享了AWS在HPC、机器学习基础设施方面的升级。AWS的HPC性能在6年里提升了20倍，此次推出的C5n，通过使用C5 Nitro控制器降低了延迟、成本，提高了数据传输效率。AWS通过P3dn模块提高了机器学习模型训练的效率，并且提高了规模扩展的能效比。

Peter DeSantis在2019 AWS re：Invent上，图片来源：AWS

量子计算首次上“云”

在谷歌、微软、IBM纷纷为自己的量子计算技术发生时，亚马逊选择了保持沉默。但是今天AWS直接推出了量子计算服务Braket，不过AWS并没有自己建立量子计算机，而是与D-Wave、IonQ和Rigetti合作，通过云端让客户使用这一系统。同时，AWS还启动了AWS量子计算中心和AWS量子解决方案实验室。

借助Braket，开发人员可以开始构建量子算法和基本应用程序并在AWS上进行测试。对于AWS而言，这减少了量子计算硬件的成本投入，对于其合作伙伴，AWS为他们提供了更广阔的业务覆盖范围。另一方面，开发和研究人员可以访问所有工具，从而更容易找到适合自己的。

Rigetti Computing创始人兼CEO Chad Rigetti说：“通过与AWS的合作，我们将能够为更广阔的市场提供我们的量子系统，并有助于加速这一新兴行业的增长。”D-Wave CPO兼EVP Alan Baratz表示，“亚马逊的Braket将为量子计算的开发人员和该行业中具有远见的高管们敞开大门，他们都是量子计算未来的创造者”

值得一提的是，AWS并未在自己的数据中心中安装这些量子计算机。相反，它实质上是提供一种统一的方式来访问其合作伙伴公司中的量子计算机。

Braket为开发人员提供了一个标准的、完全托管的Jupyter笔记本环境，用于探索他们的算法。AWS表示他们将提供大量预装的开发人员工具、示例算法和教程，以帮助新用户开始使用混合量子算法和经典量子算法（hybrid and classical quantum algorithms）。

在AWS量子解决方案实验室中，AWS将为研究人员提供围绕该新技术进行协作的解决方案。“在实验室中，你可以与量子计算、机器学习和高性能计算领域的专家合作。这些程序可帮助你研究和确定最有前途的量子计算应用程序，并为你的业务做好量子准备。”

AWS量子解决方案实验室可提供服务的流程示意图，图片来源：Techcrunch

AWS Utility Computing Services高级副总裁Charlie Bell说，“我们相信量子计算将是云优先（cloud-first）技术，而云将成为客户访问硬件的主要方式。通过Amazon Braket服务和实验室，实际业务和技术研发可以更好的结合，推动量子计算不断向前发展。”

当机器学习与音乐碰撞出火花

亚马逊在AWS re：Invent上发布了自2017年以来第三台机器学习教学设备——AWS DeepComposer，一种32键、2倍频程，面向开发人员的机器学习键盘。

这款键盘可以帮助开发人员以一种有趣的方式来学习机器学习，并可能在此过程中创作一些音乐。AI中产生创意作品的领域被称为“生成式AI”。换句话说，它可以帮助你教会机器使用“生成式对抗网络（generative adversarial networks）”来生成音乐创意。

这种生成式AI技术使两个不同的神经网络相互竞争，从而基于样本输入生成新的和原始的数字作品。有了AWS DeepComposer，你可以通过训练和优化GAN模型来创建原创音乐，”

AWS DeepComposer，图片来源：Techcrunch

自动语音识别服务覆盖医疗领域

亚马逊AWS的自动转录服务Amazon Transcribe目前已经支持医疗语音的转录，推出了基于机器学习的自动语音识别服务——Amazon Transcribe Medical，通过这项服务，医生的临床问诊和对话都可以实时转录为准确的文字。

值得一提的是，医生在转录过程中不必说“逗号”或“句号”之类的东西，而是可以正常说话。并且该服务还符合美国医疗电子交换法案HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act）的要求，可以根据用户需求扩展，这意味着用户只需为实际使用的商品付费，而无需支付前期费用。Health Insurance Portability and Accountability Ac

HPC性能6年翻20倍，ML训练效率大幅提升

AWS HPC性能提升，图片来源：AWS

Peter DeSantis在今天的演讲中表示，亚马逊HPC采用了定制化的网络交换机和软件，使成本更低，在安全性、可靠性和性能表现先上均有提升。从2013年到2019年，AWS HPC的数据传输速率从460Tbps提升到10600Tbps，并且延迟降低至7ms。此次会上展示的C5n，拥有5000个实例（Instances）、360000个核心，系统内存为960TBs。

AWS HPC升级点，图片来源：AWS

C5n中包含的较为关键的设备就是C5 Nitro控制器，它可以承接所有EC2的虚拟化功能，并且网络传输通过最小的延迟、易变性和能耗得以虚拟化。同时C5 Nitro控制器可以独立拓展。C5n采用了EFA通讯方式，并且通过C5 Nitro控制器的加成，运算时间相较于Navy DSRC和上代C4都有明显的降低。

AWS C5 Niro Controller，图片来源：AWS

目前亚马逊的HPC已经拥有超过35位客户，其中包括英国F1赛车。通过高性能HPC强大的运算性能，设计师们可以更好的计算各种因素对车辆行驶的影响，从而设计出更加符合空气动力学的车身。

AWS与F1赛车的合作，图片来源：AWS

机器学习的模型训练通常需要大规模GPU同时进行运算工作，而规模的增加与效率的提升并不成正比，边际效率递减严重。AWS采用了P3dn模块来连接服务器和GPU，从而使得GPU规模增长带来的效率提升更加明显，提高大规模GPU运算的效率。

P3dn原理示意图，图片来源：AWS

P3dn带来的规模效率提升，图片来源：AWS

在NLP领域比较常见的Mask R-CNN模型训练中，通过使用P3dn模块并采用EFA通讯方式拓展GPU规模，模型训练时间可以从一周缩短到一个小时。

EFA与TCP通讯方式训练时间对比，图片来源：AWS

结语：AWS量子计算上云、超算性能大涨，提升云服务竞争力

此次AWS推出的量子计算云服务，为更多企业和研究人员使用量子计算技术提供了便利。并且AWS采取了“轻资产”模式，在云端提供服务，一方面降低了风险和成本，另一方面也可以更加专注于攻克量子计算上层技术难题，少一些基础设施的资源投入，可以说采取了另一种思路与微软、谷歌、IBM等对手竞争。

根据今年7月Gartner发布数据显示，亚马逊在全球IaaS公共云服务市场中占据了47.8%的市场份额，将近一半，而云计算作为基础设施中的重要一环，也是AWS利润的主要来源之一。此次对于HPC性能的优化提升、对于机器学习模型训练效率的提升，都为AWS服务更多的专业客户奠定了更加坚实的基础设施。

在算法、算力、数据这几方面，每一位入场玩家都要头脑清醒，明确自己发力的重点，才可以在云服务市场这片红海中赢得自己的一份市场。而亚马逊推出云端量子计算服务能否在云服务领域开启一片新的战场，量子计算巨头之间又将上演怎样精彩的博弈，我们拭目以待。

AWS re：Invent将持续到12月6日，美国时间12月3日和5日，AWS CEO Andy Jassy和亚马逊CTO Dr.Werner Vogels会分别发表主旨演讲，智东西将持续关注，敬请期待。