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亚马逊希望能够更轻松地在亚马逊网络服务上启动和运行人工智能应用程序。为此，亚马逊今天推出了AWS深度学习容器，这是一个预先安装了当前最流行深度学习框架的Docker图像库。

AWS的深度学习和AI总经理Matt Wood表示，他们已经完成了框架构建、编译、生成、配置、优化的所有工作，用户可以省去繁琐的安装和维护步骤。此外，AWS深度学习容器经过优化，可以在AWS上的实例集群上高效地分配机器学习工作负载，从而立即获得高性能和可扩展性。

这个由亚马逊预先配置和验证新AWS容器图像库支持谷歌的TensorFlow机器学习框架和Apache MXNet，以及Facebook的PyTorch和其他深度学习框架。今后，他们还会将其拓展到全方位的AWS服务，包括Amazon ECS，适用于Kubernetes的亚马逊弹性容器服务，以及Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）和Amazon EC2上的Kubernetes。（可以使用深度学习容器将微服务添加到部署在Kubernetes上的应用程序。）

Wood表示，这个深度学习容器包括许多针对AWS的优化和改进，使“云端训练和推理达到最高性能。”TensorFlow的优化使得一些AI模型的训练速度提高两倍，“显著”改进了GPU扩展，拓展效率高达90％，适用于256个GPU。

“AWS深度学习容器与Amazon EKS和Amazon ECS紧密集成，为用户训练、验证和部署构建自定义机器学习工作流程提供更多灵活性，”亚马逊在一篇博文中写道。“通过此集成，Amazon EKS和Amazon ECS可处理在虚拟机群集上部署和扩展AWS深度学习容器所需的所有容器编排。”

从今天开始，和中均可免费试用AWS深度学习容器。

亚马逊在拉斯维加斯举行的年度re：Invent大会上推出Inferentia（一种为云推理定制的高吞吐量、低延迟处理器）几个月后，AWS深度学习容器首次亮相。Inferentia支持NT8、FP16和混合精度，以及多个机器学习框架，包括TensorFlow、Caffe2和ONNX。预计今年这些服务可在包括EC2和SageMaker中使用。

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