AWS Deep Learning AMI는 데이터 과학자, 기계 학습 담당자 및 연구원에게 규모와 관계없이 클라우드에서 딥 러닝 관련 작업을 가속화할 수 있는 인프라 및 도구를 제공합니다. 인기 있는 딥 러닝 프레임워크가 사전에 설치된 Amazon Linux 또는 Ubuntu에서 신속하게 Amazon EC2 인스턴스를 시작하여 정교한 사용자 지정 AI 모델을 교육하고 새로운 알고리즘을 실험하거나 새로운 기술 및 기법을 배울 수 있습니다. Deep Learning AMI를 사용하면 대규모 교육을 위해 관리형 Auto-Scaling GPU 클러스터를 생성하거나, 컴퓨팅 최적화 또는 범용 CPU 인스턴스를 사용해 교육된 모델에서 추론을 실행할 수 있습니다. 이때 사용할 수 있는 프레임워크로는 Apache MXNet, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch 및 Keras가 있습니다.
빠르게 시작
클라우드에서 신속하게 딥 러닝 Amazon EC2 인스턴스를 시작할 수 있도록, Deep Learning AMI는 다수의 인기 있는 딥 러닝 프레임워크와 함께 프로비저닝되며 각 AMI는 올바른 설치, 구성 및 모델 정확도를 보여주는 쉬운 시작 자습서를 제공합니다.
간편하게 설정 및 구성
Deep Learning AMI는 종속성을 설치하고, 라이브러리 버전을 추적하며, 코드 호환성을 검증합니다. AMI는 매달 업데이트되므로 항상 최신 버전의 엔진 및 데이터 과학 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
사용한 만큼만 지불
Amazon EC2 GPU가 필요하든 CPU 인스턴스가 필요하든, Deep Learning AMI에 대한 추가 비용은 없습니다. 애플리케이션을 저장 및 실행하는 데 필요한 AWS 시간당 리소스에 대한 비용만 지불하면 됩니다.
딥 러닝은 기술적으로 어려울 수 있고 모델 자체의 수학을 이해하고 대규모 분산 시스템 전체로 교육 및 추론을 확장한 경험이 필요할 때가 많습니다. 이에 따라 모델을 정의한 후 대규모로 교육할 수 있는 딥 러닝 프레임워크가 몇 가지 개발되었습니다. Amazon Linux 및 Ubuntu용으로 개발된 AWS Deep Learning AMI는 Apache MXNet, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch 및 Keras가 사전에 구성되어 제공되므로 원하는 프레임워크를 대규모로 신속하게 배포하고 실행할 수 있습니다.
딥 러닝 프레임워크는 수많은 행력을 곱하는 프로세스가 수반되는 신경망을 사용합니다. 모델 교육과 딥 러닝 연구 및 개발을 가속화할 수 있도록 AWS Deep Learning AMI에서는 널리 사용되는 Python 패키지와 Anaconda 플랫폼을 설치하는 것과 더불어 인텔 MKL(Math Kernel Library)을 제공하고 사전에 구성된 CUDA 및 cdDNN 드라이버를 통해 GPU 가속화를 제공합니다.
Amazon EC2 P2 인스턴스에서 실행되는 AWS Deep Learning AMI에는 모든 지원되는 딥 러닝 프레임워크를 위해 NVIDIA CUDA 및 cuDNN 드라이버가 사전에 설치되어 있습니다. 따라서 컴퓨팅을 수행하는 시간이 상당히 가속화됩니다.
Amazon EC2 인스턴스에서 인텔 기반 프로세서를 사용하는 경우, Deep Learning AMI는 인텔 MKL(Math Kernel Library)과 통합되어 수학 처리 및 신경망 루틴을 가속화합니다.
AWS Deep Learning AMI는 Python용 AWS SDK를 비롯하여 선호하는 인기 있는 Python 패키지와 함께 Python 2.7 및 Python 3.4 커널이 로딩된 Jupyter(이전 이름 iPython) 노트북에 설치되어 제공됩니다.
패키지 관리 및 배포를 간소화할 수 있도록 AWS Deep Learning AMI에서는 대규모 데이터 처리, 예측 분석, 과학 컴퓨팅을 위해 Anaconda2 및 Anaconda3 데이터 과학 플랫폼을 설치합니다.
