(資料來源：哈瓦那實驗室)

圖為哈瓦那實驗室的HL-205高迪三明治卡。基于高迪的EC2實例可以提供出色的性價比和高性能，同時它本身支持TensorFlow和PyTorch等通用框架。

新聞：在最近舉行的AWS re:Invent 2020大會上，AWS首席執行官安迪賈斯西(Andy Jassy)宣布了一個EC2的例子，其中包含多達八個哈瓦那高迪加速器。對于機器學習工作負載，這些新EC2實例的性價比比當前基于GPU的EC2實例高40%。高迪加速器是專門為訓練深度學習模型而設計的，適用于自然語言處理、對象檢測和機器學習的訓練、分類、推薦和個性化。

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“我們很自豪AWS選擇了哈瓦那高迪處理器作為其即將推出的EC2培訓范例。哈瓦那團隊期待繼續與AWS合作，為客戶提供產品路線圖，以確保連續性和先進性。”

-大衛達汗，英特爾公司哈瓦那實驗室首席執行官

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重要性：作為世界領先的云服務提供商，AWS被世界各地的開發人員用來培訓他們的人工智能模型。然而，越來越復雜的機器學習模型已經推高了培訓的時間和成本，尤其是當越來越多的數據可用并且開發人員尋求改進他們的模型時。基于高迪的EC2實例旨在通過提供經濟高效的高性能來滿足這些需求，同時在本地支持常見的框架，如TensorFlow和PyTorch。借助Habana的SynapseAI軟件套件，開發人員將能夠輕松構建新的培訓模型或將現有的培訓模型從GPU移植到高迪加速器。

英特爾對人工智能和XPU的愿景：英特爾在2019年收購了哈瓦那，從而促進了其人工智能戰略，并加強了其面向云和數據中心的人工智能加速器產品組合。這包括一系列支持商業、社會和科學領域最有前途的人工智能應用場景的產品和技術。這也體現了公司的轉型，提供了跨CPU、GPU、FPGA等的全面的XPU架構。并幫助客戶和整個生態系統釋放他們的數據潛力。

英特爾數據平臺部門首席戰略官雷米埃爾瓦贊(Remi El-Ouazzane)表示：“我們的產品組合反映出，人工智能無法用一種解決方案滿足所有場景的計算挑戰。目前，云服務提供商已經廣泛采用內置人工智能性能的英特爾至強處理器來處理人工智能推理工作量。通過哈瓦那，我們現在能夠幫助他們降低人工智能模型的大規模培訓成本，并在高增長的市場機會中提供有競爭力的替代方案。”

成本收益表由AWS根據AWS內部測試提出。哈瓦那實驗室不控制或審計第三方數據；您的成本和效果可能會有所不同。

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