Category: AWS Batch

자동차, 로봇, 금융과 같은 산업에서는 제품 개선을 위해 시뮬레이션, 기계 학습(ML) 모델 훈련, 빅 데이터 분석과 같은 컴퓨팅 워크로드를 더 많이 구현하고 있습니다. 예를 들어 자동차 제조업체는 시뮬레이션을 사용하여 자율 주행 기능을 테스트하고, 로봇 회사는 ML 알고리즘을 훈련하여 로봇 인식 기능을 강화하며, 금융 회사는 심층 분석을 실행하여 위험 관리, 거래 처리, 사기 탐지를 개선합니다. 시뮬레이션을 […]

오늘 AWS Batch for Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)를 출시합니다. AWS Batch for Amazon EKS는 배치 처리 워크플로에 사용할 Kubernetes 클러스터 및 포드를 구성, 미세 조정 및 관리하는 부담을 더 이상 감당하지 않으려는 고객에게 적합합니다. 또한 이 서비스에는 요금이 부과되지 않습니다. 배치 작업이 시작된 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 이전에 Kubernetes는 마이크로서비스 워크로드의 관리와 호스팅에 […]

Toyota Research Institute는 지난 AWS re:Invent 2018에서 딥러닝을 위한 고성능 컴퓨팅 아키텍처를 발표했습니다. 이는 올해 초 출시된 확장 가능한 딥 러닝 고성능 컴퓨팅(HPC) 솔루션을 위한 참조 아키텍처를 기반으로 했습니다. 본 아키텍처는 Apache MXNet 및 TensorFlow 프레임워크에서 ImageNet 및 ResNet-50 벤치마크를 실행하도록 설계되었습니다. AWS가 제공하는 확장성과 탄력성을 활용하기 위해 다양한 클라우드 모범 사례를 사용했습니다. AWS의 혁신 […]

오늘부터 아시아 태평양(서울)을 포함하여 미국 서부(캘리포니아 북부), 캐나다(중부) AWS 리전에서 AWS Batch를 출시합니다. AWS Batch를 사용하면 개발자, 연구자 및 엔지니어가 AWS에서 수많은 배치 컴퓨팅 작업을 효율적으로 손쉽게 실행할 수 있습니다. AWS Batch는 제출된 배치 작업의 볼륨 및 특정 리소스 요구 사항에 따라 최적의 수량 및 유형의 컴퓨팅 리소스(예: CPU 또는 메모리 최적화 인스턴스)를 동적으로 프로비저닝합니다. […]

제가 대학에 들어갔던 1978년에 Montgomery College 전산학과에는 IBM 370/168라는 메임 프레임이 있었고, 저는 카드 천공기를 통해 Job Control Language (JCL) 문법을 작성하는 것을 배웠습니다. (그 뒤로 FORTRAN, COBOL, PL/I 컴파일러가 나왔죠.) 작업한 카드 덱을 제출하기 위해 각 작업 식별자와 교환하여, IT 부서 운영자에게 건네 주면 인쇄된 결과와 카드 덱을 받으러 몇 시간 후에 다시 와야 […]