剛剛與大眾汽車公司(Volkswagen AG)達成重大的基礎設施協議，AWS馬不停蹄地又在今天推出了讓企業(yè)在使用其云平臺時更具靈活性的新功能。

　　主要亮點是一款名為AWS Deep Learning Containers的軟件包，它由來自開源生態(tài)系統的主流人工智能工具組成，AWS將這些工具打包到Docker容器中，使其可以輕松部署在不同類型的AWS計算實例上。這么做的目的是為了讓工程師在短短幾分鐘時間內，就能設置好基于云的人工智能開發(fā)環(huán)境。

　　Deep Learning Containers還打包了很多提高AI性能的優(yōu)化。例如，AWS預打包版本的TensorFlow深度學習框架，可以訓練神經網絡使其速度提高到最初版本的兩倍，而這主要是通過允許軟件更有效地在AWS云平臺將工作分布到不同圖形卡上實現的。

　　TensorFlow是這次AWS發(fā)布Deep Learning Container僅支持的兩款AI工具之一，另外一個工具是Apache MXNet。Amazon表示，未來還將支持更多框架。

　　AWS人工智能總經理Matt Wood表示，Deep Learning Container旨在幫助企業(yè)利用優(yōu)化的、預打包的容器圖像快速設置深度學習環(huán)境，“我們希望讓機器學習不再那么深奧難懂”。

　　此外，AWS還針對Redshift數據倉庫的一款新自動化工具，旨在減少客戶的管理開銷。這個名為Concurrency Scaling的機制可以在出現使用高峰時分配額外的處理能力，并在需要時取消額外資源配置。AWS還借這次機會正式宣布App Mesh網絡監(jiān)控工具全面上市。

　　除了以上這些新功能之外，AWS還推出了三個基礎設施選項，主要針對那些希望削減云支出的企業(yè)。第一個是Glacier Deep Archive，是AWS S3對象存儲服務中的一個新層，旨在保護不常訪問的數據如財務審計日志等。它比AWS為此類用例提供的現有S3 Glacier Archive層便宜75%。

　　此外AWS還發(fā)布了M5a和R5a計算實例系列的新版本，這些實例于去年11月份推出，采用了AWS的芯片，比基于英特爾至強處理器的AWS設備成本低10%。

　　據AWS介紹，M5a和R5a節(jié)點可以配置75GB到3。6TB的直連NVMe閃存驅動器，由于非?？拷讓游锢矸掌?，因此訪問速度要高于常規(guī)存儲。