刚与大众汽车公司（Volkswagen AG）达成协议根本性的基础设施协议，AWS马不停蹄地又在今天发售了让企业在用于其云平台时极具灵活性的新功能。主要亮点是一款取名为AWS Deep Learning Containers的软件包，它由来自开源生态系统的主流人工智能工具构成，AWS将这些工具包到Docker容器中，使其可以精彩部署在有所不同类型的AWS计算出来实例上。这么做到的目的是为了让工程师在短短几分钟时间内，就能设置好基于云的人工智能研发环境。

Deep Learning Containers还包了很多提升AI性能的优化。例如，AWS实包版本的TensorFlow深度自学框架，可以训练神经网络使其速度提升到最初版本的两倍，而这主要是通过容许软件更加有效地在AWS云平台将工作产于到有所不同图形卡上构建的。TensorFlow是这次AWS公布Deep Learning Container仅有反对的两款AI工具之一，另外一个工具是Apache MXNet。

Amazon回应，未来还将反对更加多框架。AWS人工智能总经理Matt Wood回应，Deep Learning Container目的协助企业利用优化的、实包的容器图像较慢设置深度自学环境，“我们期望让机器学习仍然那么深奥难懂”。

此外，AWS还针对Redshift数据仓库的一款新的自动化工具，目的增加客户的管理支出。这个取名为Concurrency Scaling的机制可以在经常出现用于高峰时分配额外的处置能力，并在必须时中止额外资源配置。AWS还借这次机会月宣告App Mesh网络监控工具全面上市。除了以上这些新功能之外，AWS还发售了三个基础设施选项，主要针对那些期望缩减云开支的企业。

第一个是Glacier Deep Archive，是AWS S3对象存储服务中的一个新层，目的维护不经常采访的数据如财务审核日志等。它比AWS为此类用例获取的现有S3 Glacier Archive层低廉75％。此外AWS还公布了M5a和R5a计算出来实例系列的新版本，这些实例于去年11月份发售，使用了AWS的芯片，比基于英特尔至强劲处理器的AWS设备成本低10％。

据AWS讲解，M5a和R5a节点可以配备75GB到3。6TB的直连NVMe存储器驱动器，由于十分附近底层物理服务器，因此访问速度要低于常规存储。

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