​ Graviton 3
グラビトン３ ​

Selipsky used his keynote on Tuesday morning to announce the latest version of AWS's Graviton processor . The chip is designed to speed up machine learning operations by up to three times and is two times faster at floating-point operations. As with previous generations of the Graviton chip, it is designed around ARM architecture. Importantly, the chip is also 60% more power-efficient than previous models, allowing it to play a part as businesses move towards more sustainable and eco-friendly models of computing and IT infrastructure.
セリプスカイは AWS の最新のバージョンのグラビトン プロセッサを発表するために火曜日の朝の彼の基調講演を使いました。そのチップは最高３倍まで機械学習オペレーションを速めるよう設計され、そして浮動小数点演算で２倍以上速いです。 グラビトンチップの前の世代でと同じように、それは ARM アーキテクチャに基づいて設計されます。 重要なことに、そのチップは、また、前のモデルより同じく電力が６０％以上効率的で、ビジネスが電算と IT インフラストラクチャーのいっそう持続可能な、そして生態系への影響を抑えるように配慮したモデルに向かって移行するにつれて、役割を果たすことを可能にしています。

Selipsky also announced that Graviton 3 would be made available to AWS customers very soon through a new instance, called C7G, and designed specifically for intensive and high-performance compute (HPC) workloads in the Amazon cloud.
セリップスカイは同じく グラビトン３が非常にまもなく集中的な賛成の C7G と呼ばれる、そして新しいインスタンスを通して AWS 顧客に提供されるであろう、そしてアマゾンクラウドで特に徹底して高性能な電算（ HPC ）の作業負荷のために設計されると発表しました。

​ TRN1 – Tranium instances
－ トラニウムのインスタンス ​

Selipsky announced another new instance developed specifically for AWS customers looking to run highly intensive compute workloads, including machine learning. The TRN1 EC2 instances are designed for running training operations, including image recognition, natural language processing, and fraud detection. It accommodates network speeds of up to 800GB per second, making it suitable for the largest scale enterprise use cases. The instances are designed to be networkable into "ultra clusters” of tens of thousands of instances, able to crunch through petabyte-scale data workloads.

セリップスカイはもう１つの機械学習を含む高度に集中的電算作業負荷を走らせることを期待している AWS 顧客のために特に開発された新しい例を発表しました、 TRN1 EC2 のインスタンスは画像認識、自然言語処理と詐欺検出を含むトレーニングオペレーションを行なう目的で設計されます。それは、それを最大規模の企業ユースケースに適用させて、毎秒最高 800GB のネットワークスピードに適応させます。そのインスタンスはペタバイト – 規模のデータの作業負荷を粉砕可能である何万というインスタンスの「ウルトラクラスター」にネットワーク可能であるよう設計されます。

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