Swami 划重点！带你回顾 re:Invent 2024 硬核亮点

作为全球云计算领域的顶级盛会，re:Invent 2024 继续以其前沿技术和创新引领行业潮流。今年的大会尤为令人振奋，不仅展示了众多革命性的产品和技术，还为我们描绘了未来技术的无限可能。**从硬件创新到[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)的突破，再到数据架构和安全性的全新定义，re:Invent 2024 无疑是推动行业变革的一个重要里程碑。** 亚马逊云科技人工智能与数据部门副总裁 Dr. Swami Sivasubramanian，继去年分享了他的主题演讲笔记后，**今年更是每日更新大会的关键洞察。跟随 Swami 的第一视角，让我们重新回顾 re:Invent 2024 的精彩瞬间**。 ### **Day 1 Peter Desantis 的《Monday Night Live》** 去年，我分享了我个人的主题演讲笔记，今年我依然会继续做同样的事情。 Peter Desantis 的《Monday Night Live》已经成为 re:Invent 大会的经典环节，Peter 深入剖析了亚马逊云科技的工程架构，是本次学习周的绝佳开端。以下是我从他演讲中获得的一些关键洞察： - **[Amazon EC2 ](https://aws.amazon.com/cn/ec2/?trk=cndc-detail)的发展历程**：弹性计算云（Elastic Compute Cloud）重新定义了分布式系统在前所未有规模上的工作方式。 - **硬件创新的重大突破**：Amazon Nitro 系统的诞生，得益于我们收购 Annapurna Labs 后的持续努力，我们推出了首款 Amazon Graviton 处理器。 - **基于早期突破，Amazon Graviton 处理器不断进化**：几代 Amazon Graviton 处理器的发布，标志着亚马逊云科技在硬件上的持续创新。 - **Amazon Graviton4**：Amazon Graviton4 代表了我们在云处理器构建方面的全部经验积累，它是迄今为止我们最强大的芯片之一，能处理十分复杂的企业工作负载。 - **关注真实工作负载的性能**：我们在设计处理器时并不是为了赢得基准测试竞赛，而是专注于实际应用的运行表现。 - **Amazon Nitro 与 Amazon Graviton 提升安全性**：通过 Amazon Nitro 系统重新定义存储架构，进一步加强了安全性。 - **专为[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)设计的 Amazon Tranium2 处理器**：为[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)（ML）训练提供高性能、更低成本且更节能。 - **新项目！Project Rainier**：亚马逊云科技宣布 Amazon Trainium2 Server 正式可用，并与 Anthropic 合作，打造 [Amazon EC2 ](https://aws.amazon.com/cn/ec2/?trk=cndc-detail)UltraCluster，配备数十万 Amazon Tranium2 芯片，支持比当前人工智能模型更多五倍的 EFLOPS 计算能力。 - **存储架构的突破性创新**：亚马逊云科技摆脱了长期以来固定比例的限制，实现了计算和存储的独立扩展。 - **提高弹性和恢复能力**：我们通过隔离故障范围和加速恢复，提升了服务的弹性和可靠性。 - **自动资源调整与弹性扩展**：亚马逊云科技服务能够根据实际需求动态调整计算资源，简化维护，提高容量规划灵活性，加速创新。  ### **Day 2 Andy 和 Matt 的精彩演讲** 今天是 re:Invent 2024 大会的第二天，能够看到 Andy 回到讲台，Matt 的表现也非常精彩，令人振奋！ 作为团队的一员，我为今天推出的多个新功能感到自豪。从 [Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/cn/rds/aurora/?trk=cndc-detail) DSQL 到 [Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/cn/dynamodb/?trk=cndc-detail) Global Tables，再到下一代 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) 以及 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 的一系列新功能，每一项都有其独特的价值和创新。我期待明天的主题演讲，分享更多我们团队的成果！ 我特别激动的是，Amazon Nova 系列模型将在智能性和价格性能上带来革命性变化： - **Amazon Nova Micro**：一种仅支持文本的模型，提供超低延迟响应，成本极低。 - **Amazon Nova Lite**：一款低成本、多模态模型，支持图像、视频和文本输入，速度极快。 - **Amazon Nova Pro**：一款多模态模型，具备出色的准确性、速度和成本优势，适用于广泛的任务。 - **Amazon Nova Premier**：Amazon 最强大的多模态模型之一，适用于复杂推理任务，是定制模型的首选教学工具。 - **Amazon Nova Canvas**：一款先进的图像生成模型，可以根据文本或图像生成专业级的图像。 - **Amazon Nova Reel**：一款前沿的视频生成模型，能够帮助客户从文本和图像创建高质量视频。 以下是今天 Day2 Matt 演讲的主要内容： - **新的 [Amazon EC2 ](https://aws.amazon.com/cn/ec2/?trk=cndc-detail)Trn2 实例**：搭载亚马逊云科技最新的 Amazon Trainium2 生成式 AI 处理器，价格性能比当前的 GPU 实例提高了30-40%；全新的 Amazon Trn2 UltraServers 提供了十分强大的训练与推理性能，能够达到 83.2 PFLOPS 的计算能力。 - **[Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/cn/rds/aurora/?trk=cndc-detail) SQL**：全球最快的分布式 SQL 数据库之一，提供 99.999% 的多区域高可用性、几乎无限的可扩展性、强一致性及零基础设施管理。 - **下一代 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail)**：作为数据、分析和生成式 AI 的一站式托管服务，新增的 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) Unified Studio 使得跨各种用例的工具整合更加便捷。 - **[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 模型蒸馏**：帮助将大规模高效能模型中的知识迁移到更小、更高效的模型上，速度提升 500%，成本降低 75%。 - **[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 自动推理检查**：避免模型幻觉带来的错误，验证模型的陈述是否准确，并展示推理过程。 - **[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 的多 Agents 协作功能**：使构建和协调执行复杂工作流的专用代理变得容易。 - **[Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail) Developer**：提供现代化 Windows.NET 应用、加速 VMware 工作负载和主机迁移的功能，首个支持 IBM z/OS 的主机迁移解决方案。 - **[Amazon S3](https://aws.amazon.com/cn/s3/?trk=cndc-detail) Tables**：新型存储桶，支持 Iceberg 表，查询性能提 3 倍，事务吞吐量提升 10 倍。  ### **Day 3 更多模型与创新** 今天是大会的第三天，尽管难以挑选出最喜欢的部分，但我非常高兴能为客户提供更多的模型选择，这是我们有史以来最大规模的模型扩展。也感谢特别嘉宾的精彩分享： - **Raji Arasu** （Autodesk EVP 兼 CTO），展示了如何利用 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) 进行 3D 设计革命。 - **Shawn Malhotra** （Rocket Companies CTO），分享了如何通过 AI 改变房贷和金融服务行业。 - **Amit Jain** （Luma AI 创始人兼 CEO），展示了团队如何用 AI 推动视频内容创作的边界。 - **Shannon Kalisky** （亚马逊云科技团队成员），展示了 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) 如何帮助客户高效管理和利用数据。 以下是我今天演讲的关键亮点： - **[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) 从去年开始，新增了 140 多个新功能**：帮助客户更高效地构建和部署模型。 - **[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) HyperPod 灵活的训练计划**：可节省数周训练时间，最大化计算资源利用率，节省高达 40% 的成本。 - **[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) HyperPod 任务治理**：帮助客户合理分配开发任务的优先级，进一步提高开发效率并降低成本。 - **[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) 提供管理安全的合作伙伴应用**：将生成式 AI 和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)开发工具直接集成至 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) 中。 - **[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) Marketplace**：提供超过 100 种主流大模型，让客户根据需求选择适合的模型。 - **[Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail) 与 QuickSight 的结合**：通过自然语言与 Q 系统对话，快速生成商业报告和数据分析，提升业务效率。   ### **Day 4 Werner Vogels 的 “繁简之道”** 今天早上，亚马逊副总裁兼 CTO Werner Vogels 分享了“繁简之道”（The Way of Simplexity），浓缩了他在亚马逊 20 年构建架构的经验。 - **经验1**：可演进性是必要条件，也是管理复杂系统的前提：通过预测和管理复杂性，确保系统能够轻松应对未来的变化。 - **经验2**：将复杂性分解为高内聚、定义明确的 API，然后构建模块：高内聚、清晰定义的 API 是应对复杂性的一种有效方法。 - **经验3**：让组织与架构对齐，组建小团队，鼓励主人翁精神，鼓励批判反思现状：组织结构应该与系统架构紧密结合，鼓励团队拥有更多责任感。 - **经验4**：单元化的组织，尽可能缩小问题在复杂系统中的影响范围：在复杂的系统中，需要通过将服务组织成小的、可管理的单元来减少影响范围。 - **经验5**：设计可预测的系统：减少不确定性影响，通过小系统调用大系统的方式保持系统稳定性。 - **经验6**：将复杂性自动化，让一切无需判断决策的事务都自动化：自动化那些不需要高度判断的任务，将更多精力集中在高价值的决策上。 Werner 还分享了他对**2025年科技趋势的五大预测，包括以使命感为导向的未来职场趋势、能源效率提升推动时代创新、由人工智能引领技术革命、构建去中心化灾难韧性和消费者技术的重塑。**  跟随 Swami re:Invent 2024 的每日一更，我们深入了解到了亚马逊云科技展示的前沿创新成果，更能感知到这些创新带给云计算领域的深远影响。随着这些技术的进一步发展和应用，期待云计算领域将迎来更多的创新与变革。 > *前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务仅在亚马逊云科技海外区域可用，亚马逊云科技中国仅为帮助您发展海外业务和/或了解行业前沿技术选择推荐该服务。