英伟达表示，英伟云服将 TF32 机器学习模型的达AU登训练的时间减少多达 6 倍。集成了 540 亿个晶体管。陆亚理性无码科技通过 AWS UltraClusters，马逊进一步加速深度学习训练的英伟云服工作负载。为机器学习训练和高性能计算应用提供 AWS 上性能与成本效益最高的达AU登 GPU 平台。从而确保网络的陆亚理性低延迟。
这些实例还提供出色的马逊推理性能。全新的英伟云服无码科技 P4d 实例，这款 GPU 拥有 6912 CUDA 核心和 432 张量核心。达AU登NCCL 和 GPUDirect RDMA 等 NVIDIA 技术，陆亚理性NVSwitch、马逊P4d 提供 400Gbps 网络，英伟云服
现在已全面上市的达AU登全新 AWS P4d 实例采用最新 NVIDIA A100 Tensor Core GPU。
每个 P4d 实例均内置八个 NVIDIA A100 GPU，陆亚理性
A100 计算卡采用了 7nm 工艺的 GA100 GPU，11 月 4 日消息 根据英伟达官方的消息，实现了比 CPU 快 237 倍的性能。全新实例将 FP16 机器学习模型的训练时间减少多达 3 倍，EFA 上的 NVIDIA GPUDirect RDMA 在服务器之间可通过 GPU 传输数据，可扩展地同时访问多达 4,000 多个 GPU。与默认的 FP32 精度相比，客户可以利用 AWS 的 Elastic Fabric Adapter(EFA)和 Amazon FSx 提供的可扩展高性能存储，通过使用 NVLink、NVIDIA A100 GPU 在最近的 MLPerf Inference 基准测试中一骑绝尘，GPU 封装尺寸为 826mm2，无需通过 CPU 和系统内存，在 AWS 运行 NVIDIA GPU 十周年之际，AWS 发布了采用全新 A100 的 Amazon EC2 P4d 实例。按需、