[월:] 2016년 12월

Polly – 클라우드 기반 24개 언어 47개 음성 합성 서비스 어린 시절 (TV를 많이 보던 때)로 돌아가면, 1960년대와 70년대 매우 유명한 로봇 소리가 다시 기억이 납니다. 특히, HAL-9000, B9 (Lost in Space), 오리지널 Star Trek Computer, 밋 Rosie (The Jetsons)과 같은 영화에서 익숙한 음성이 생각나실 것입니다. 그 때는 기계적으로 생성된 음성이 인간의 감정과 표현을 그대로 재현한다는 것은 불가능하다고 생각했습니다. 세월이 흘러 이제는 컴퓨터가 생성하는 음성을 사용하는 다양한 애플리케이션과 사용 사례가 있고, 흔히 TTS(Text-to-Speech)라고 알려진 음성 합성은 게임, 알림, 이러닝, 화상 통화 및 고객 센터 응대 등에서 많이 활용되고 있습니다. 이러한 애플리케이션 중 상당수는 연결성이 뛰어나고, 로컬 프로세싱 성능 및 스토리지가 최상의 수준인 모바일 환경에 매우 적합합니다. Polly 서비스 소개 이러한 사용 사례를 지원하기 위해 오늘 Polly서비스를 출시합니다. Polly는 여러분의 애플리케이션 및 도구에서 활용가능한 클라우드 기반 음성 합성 서비스입니다. 현재 47개의 남성 혹은 여성 목소리와 24개 언어를 지원하고, 추가적으로 더 다양한 [ more… ]

Amazon Lex – 대화형 음성 및 텍스트 인터페이스 개발 서비스 컴퓨터를 통해 말하도록 하는 것도 좋지만, 사람의 소리를 듣고 반응하는 것은 훨씬 색다릅니다. Amazon Echo를 사용해 보셨다면, Alexa 기반 상호 작용 모델이 얼마나 간단하고, 유용하며, 강력한지 알 수 있습니다. 저희는 대화형 프로그램에서 Amazon Alexa를 사용할 수 있도록 동일한 딥러닝 기술 즉 ASR(자동 음성 인식) 및 NLU(자연어 이해) 등을 만들고 있습니다. 오늘 공개하는 Amazon Lex 를 사용하여 채팅봇 및 다양한 유형의 모바일 웹앱을 제작할 수 있습니다. 매력적이고 생생한 상호 작용을 지원하는 모바일 애플리케이션. 채팅봇을 통해 정보를 제공하고, 애플리케이션과 업무 환경에 상호 소통 기능 추가, 로봇, 드론 및 장난감에 대한 제어 메커니즘을 제공 할 수 있습니다. Amazon Lex를 통해 바로 시작할 수 있습니다. Lex Console에서 대화 방식을 설계하고, Lex에 자연어 처리 모델을 작성하는 데 필요한 몇 가지 샘플 구문을 제공합니다. 그런 다음 Amazon Lex봇을 공개하여 사용자와 텍스트 또는 음성 대화를 처리할 수 [ more… ]

Amazon Athena – 초단위 페타바이트급 동적 데이터 질의 서비스 (과거 1.44MB 플로피 디스크를 썼던 경험이 무색하게) 매일 우리는 매우 빠른 데이터량 성장에 놀라게 됩니다. 일상적으로 대량의 로그를 쌓고 질의하는 작업과 정형 혹은 반정형 데이터의 크기는 이미 페타바이트 규모입니다. 우리는 데이터의 위치를 찾아 로딩한 후 인덱싱을 통해 검색하는 일련의 과정을 빠르게 작업할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 이를 위해 높은 수준의 클라우드 솔루션을 가지고 있으며 모든 것이 수 분안에 처리될 수 있습니다. Amazon Athena 소개 Amazon Athena는 Amazon S3에 저장되어 있는 페타데이터 규모의 데이터를 별도의 클러스터 구성 및 관리를 하지 않더라도 동적 질의를 할 수 있는 신규 서비스입니다. Amazon S3에 위치한 데이터를 지정만 하면, 내부 필드를 자동으로 인지해서 질의를 수행할 수 있습니다. 데이터를 옮기거나 별도 인덱스를 구성할 필요 없이 한 곳에서 할 수 있습니다. Athena는 동적 질의 편집기를 통해 여러분이 손쉽게 작업을 할 수 있도록 도움을 주고 있으며, 표준 ANSI SQL [ more… ]

개발자 미리보기 – F1, 프로그래밍 기반 하드웨어를 위한 EC2 인스턴스 일반적인 도구와 특별한 목적의 도구를 선택해야 하실 때가 있으셨나요? 일반 도구는 많은 문제들을 범용적으로 풀기에 좋지만 항상 최선의 선택은 아닙니다. 반대로 특정 목적의 도구는 하나의 업무에는 좋지만, 이런 특정 작업은 자주 있으면 안되겠지요. 컴퓨팅 엔지니어들은 다양한 IT 워크로드에 대해 높은 성등을 달성하기 위해 아키텍처를 설계 및 가이드 마련 시 항상 이러한 선택의 문제에 봉착하게 됩니다. 시간이 흐름에 따라 새로운 형태의 업무와 작업 상태가 출현하고 이는 특정 하드웨어로 처리하는게 최선일 때가 있습니다. 이러한 점은 또 다른 실행 시 균형을 요구합니다. 즉, 높은 성과를 위한 가능성에 투자하느냐 아니면 분기별 측정하는 개발 주기에 맞추느냐의 상충되는 부분을 선택해야 합니다 FPGA 소개 또 하나의 흥미로운 선택은 FPGA(field programmable gate array, 필드 프로그래머블 게이트 어레이)라고 부르는 하드웨어 기반 맞춤형 솔루션입니다. 특정 기능 목적으로 만들어 하드웨어에 장착되는 일반 칩과는 달리 FPGA는 유연합니다. 즉, FPGA는 PC 보드 소켓에 [ more… ]

Amazon EC2 Elastic GPUs 계획 발표 얼마 전 16 GPU까지 지원하는 P2 인스턴스 출시 때, GPU 기반 컴퓨팅에 대한 이점에 대해 설명하였습니다. 이전 글에서 이야기했듯이 GPU를 통해 엄청난 컴퓨팅 용량을 처리하면서도 시간 대비 비용을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 오늘 GPU 기반 기능에 대해 저희가 개발하고 있는 기능을 좀 더 발표하고자 합니다. 곧 여러분의 기존 EC2 인스턴스에 그래픽 가속 기능을 추가할 수 있게 됩니다. G2 또는 P2 인스턴스를 사용할 때 GPU 숫자에 따라 인스턴스 크기를 정하게 되어 있습니다. 대부분 애플리케이션에서는 잘 적용되지만, 특정 맞춤형 애플리케이션을 위해 유연한 성능 모델을 지원할 수 있게 됩니다. Amazon EC2 Elastic GPUs 소개 앞으로 출시될 Amazon EC2 Elastic GPUs를 통해 여러분의 애플리케이션에 적합한 EC2 인스턴스 타입을 선택할 수 있고, 인스턴스 실행시에 아래의 4가지 타입 중 GPU를 선택하여 추가할 수 있습니다. 이름 GPU 메모리 eg1.medium 1 GiB eg1.large 2 GiB eg1.xlarge 4 GiB eg1.2xlarge 8 GiB Elastic [ more… ]