aws

Amazon ECS에서 기계 학습 추론을 위한 EC2 Inf1 인스턴스 정식 지원 기계 학습과 딥 러닝 모델이 더 정교해짐에 따라 높은 처리량으로 빠른 예측을 제공하는 데 필요한 하드웨어 가속의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 오늘부터, AWS 고객은 Amazon ECS에서 Amazon EC2 Inf1 인스턴스를 사용하여 클라우드에서 성능을 개선하고 예측 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 인스턴스는 지난 몇 주 동안 Amazon Elastic Kubernetes Service에서도 제공되었습니다. EC2 Inf1 인스턴스에 대한 기본 정보 Inf1 인스턴스는 AWS re:Invent 2019에서 출시되었습니다. 이 인스턴스는 AWS가 기계 학습 추론 워크로드를 가속화하기 위해 처음부터 빌드한 맞춤형 칩인 AWS Inferentia에 의해 지원됩니다. Inf1 인스턴스는 최대 100Gbps의 네트워크 대역폭 및 최대 19Gbps의 EBS 대역폭으로 1, 4 또는 16개의 AWS Inferentia 칩과 함께 다양한 크기로 제공됩니다. AWS Inferentia 칩에는 네 개의 NeuronCore가 포함되어 있습니다. 각 코어는 고성능 시스톨릭 배열 행렬 곱셈 엔진을 구현하여 컨볼루션 및 트랜스포머와 같은 일반적인 딥 러닝 연산의 속도를 크게 [ more… ]

AWS 주간 소식 모음 – 2020년 8월 17일 안녕하세요! 여러분~ 간만에 즐거운 연휴와 휴가 잘 보내시고 계신가요? 뜨거운 여름 건강 유의하시기 바랍니다. 매주 월요일 마다 지난 주 업데이트된 국내 AWS관련 콘텐츠를 정리해 드리는 AWS 주간 소식 모음입니다. AWS 클라우드에 대한 새로운 소식을 확인하시는데 많은 도움 되시길 바랍니다. 혹시 빠지거나 추가할 내용이 있으시면, 저에게 메일 주시면 다음 중에 추가 공유해 드리겠습니다. AWS코리아 블로그 Amazon Braket 정식 출시 – 양자 컴퓨팅을 체험해보세요! (2020-08-14) AWS Step Functions – Amazon States Languages 기능 업데이트 (서울 리전 포함) (2020-08-14) Amazon FSx for Lustre – 고성능 HDD 스토리지 서비스 출시 (서울 리전 포함) (2020-08-13) AWS Glue 버전 2.0 정식 출시 – Spark ETL 작업 시간 1/10로 단축 가능 (서울 리전 포함) (2020-08-11) AWS 추천 콘텐츠 Terraform으로 AWS Security Group 설정하기 (2020-08-16) AWS Tag Policy(정책) 적용하기 (2020-08-11) AWS EMR과 Airflow를 이용한 Batch Data Processing (2020-08-11) AWS Amplify [ more… ]

Amazon Braket 정식 출시 – 양자 컴퓨팅을 체험해보세요! 작년에 Amazon Braket에 대해 말씀드리면서 큐비트에서부터 양자 회로까지 양자 컴퓨팅의 기초를 설명했습니다. 미리 보기 기간에 Enel, Fidelity(Amazon Web Services와 함께 양자 컴퓨팅 살펴보기), Volkswagen 등의 AWS 고객들이 Amazon Braket을 사용하여 양자 컴퓨팅을 연구하고 경험을 쌓았습니다. 이제 Amazon Braket이 정식 출시되었고 D-Wave, IonQ 및 Rigetti에서 기존 방식의 회로 시뮬레이터와 양자 컴퓨터를 모두 사용할 수 있다는 소식을 전해드립니다. 오늘은 간단한 회로를 만들어 시뮬레이션한 다음, 실제 하드웨어(QPU, 양자 처리 장치)에서 실행하는 두 가지 요소를 보여드리겠습니다. 간단한 회로 만들기 및 시뮬레이션 이전 게시물에서 언급하였듯이, 노트북 스타일 인터페이스를 통해 Amazon Braket에 액세스할 수 있습니다. 먼저 Amazon Braket 콘솔을 열고 원하는 리전을 선택한 다음(나중에 자세히 설명), [노트북 인스턴스 생성]을 클릭합니다. 노트북에 이름(amazon-braket-jeff-2)을 지정하고 인스턴스 유형과 IAM 역할을 선택합니다. 또한, 이 예시에서는 루트 액세스는 옵트아웃하고 암호화 키 사용을 건너뛰겠습니다. VPC에서 노트북을 실행할 수도 있고 ([추가 설정]에서) 노트북의 EBS 볼륨 [ more… ]

AWS Step Functions – Amazon States Languages 기능 업데이트 (서울 리전 포함) AWS Step Functions를 사용하여 AWS Lambda, AWS Fargate, Amazon SageMaker 등의 서비스를 풍부한 애플리케이션에 연결하는 워크플로를 설계하고 실행할 수 있습니다. 워크플로는 연속적인 단계로 구성되는데, 한 단계의 출력이 다음 단계의 입력이 되는 구조입니다. AWS Step Functions를 사용하면 애플리케이션 개발이 더욱 직관적으로 되며, 개발자들은 AWS Lambda 함수와 같은 연속적 함수나 상태를 저장하지 않는 상태들의 집합으로 개발된 컨테이너의 함수로 각 애플리케이션을 구성할 수 있습니다. 오늘은 Amazon States Language(ASL) 업데이트로 AWS Step Functions가 개선되었다는 소식을 알려드립니다. ASL은 JSON 기반 구조화 언어로, 상태 머신과 작업을 수행할 수 있는 상태 컬렉션을 정의하고(작업 상태), 어느 상태를 다음 상태로 전환할지 결정하며(선택 상태), 오류 발생 시 실행을 정지합니다(실패 상태). 오늘 업데이트를 통해 고객들은 단순화된 워크플로 애플리케이션을 개발하고, 상태 머신 정의 내에서 유연성을 높이며, lambda 호출과 상태 전환을 줄여 비용을 절약할 수 있습니다. AWS Step Functions 관리 콘솔에 [ more… ]

Amazon FSx for Lustre – 고성능 HDD 스토리지 서비스 출시 (서울 리전 포함) 게놈 분석, 기계 학습 모델 훈련, 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 분석 애플리케이션과 같은 많은 워크로드는 동일한 데이터 집합에 액세스하는 여러 컴퓨팅 인스턴스에 의존합니다. 이러한 워크로드의 경우, 컴퓨팅 인스턴스의 클러스터는 일반적으로 고성능 공유 파일 시스템에 연결됩니다. Amazon FSx for Lustre는 세계에서 가장 널리 사용되는 고성능 공유 파일 시스템을 경제적인 비용으로 쉽게 시작 및 실행할 수 있게 합니다. 그리고 오늘, 당사는 SSD 스토리지의 지연 시간이 밀리초 미만인 처리량 집약적 워크로드에 대해 스토리지 비용을 최대 80% 절감해주는 FSx for Lustre를 위한 새로운 HDD 스토리지 옵션을 발표합니다. 고객들은 초당 최대 수십 기가바이트의 처리량을 달성하는 동시에 처리량이 주요 성능 특성인 워크로드에 대한 스토리지 비용을 절감할 수 있습니다. 비디오 렌더링과 재무 시뮬레이션은 이러한 처리량 집약적 워크로드의 두 가지 예입니다. 이번 발표에는 순차 파일 데이터의 읽기 및 쓰기에 최적화된 두 가지 새로운 HDD 기반 스토리지 [ more… ]