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　　12月1日消息，在一年一度的亚马逊云科技re:Invent全球大会上，亚马逊云科技发布了系列新服务，包括三款由自研芯片支持的新Amazon EC2实例；让汽车制造商更轻松、更经济地收集管理汽车数据的Amazon IoT FleetWise；让创建现实世界的数字孪生变得更加轻松、快捷的Amazon IoT TwinMaker等。
 

　　re:Invent全 球大会一直是亚马逊云科技新产品集中亮相的年度重头盛会，被认为是云计算行业的行业风向标大会。
 

　　三款新Amazon EC2实例均搭载亚马逊云科技自研芯片
 

　　亚马逊云科技推出三款由自研芯片支持的新Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)实例，具体为：
 

　　C7g 实例，由Amazon Graviton3 处理器支持，与由 Amazon Graviton2 处理器支持的当前一代 C6g 实例相比，性能提高25%。C7g实例是云中第一个采用最新DDR5内存的实例，与基于Amazon Graviton2的实例相比，它提高了50%的内存带宽，从而提高了科学计算等内存密集型应用的性能。与基于Amazon Graviton2的实例相比，C7g实例的网络带宽也高出20%。
 

　　Trn1实例由Amazon Trainium芯片支持，为在Amazon EC2中训练绝大多数机器学习模型提供最佳性价比，及最快的训练速度。与P4d实例相比，通过Trn1实例训练深度学习模型的成本降低多达40%。Trn1实例提供800Gbps EFA网络带宽(比最新基于GPU的EC2实例高两倍)，并与Amazon FSx for Lustre高性能存储集成，让客户可以启动具有EC2 UltraClusters功能的Trn1实例。通过EC2 UltraClusters，开发人员可以将机器学习训练扩展到一万多个与 PB 级网络互连的 Trainium 加速器，让客户按需访问超算级性能，即便是最大型和最复杂的模型，训练时间也可以从几个月缩短到几天。
 

　　基于自研Amazon Nitro SSDs(固态驱动器)的新存储优化型Im4gn/Is4gen/ I4i实例为在Amazon EC2上运行的I/O密集型工作负载提供最佳存储性能。Im4gn/Is4gen/I4i实例提供高达 30 TB 的 NVMe 存储，与上一代I3实例相比，I/O 延迟降低了 60%，延迟可变性降低了 75%，从而最大限度地提高了应用程序性能。
 

　　Amazon IoT FleetWise
 

　　此次发布的Amazon IoT FleetWise是为汽车制造商提供的一项托管服务，可以更轻松、更经济地收集数百万辆汽车的数据并实时上传到云端。Amazon IoT FleetWise让汽车制造商无需开发自定义数据收集系统，就可以收集和管理汽车任何格式的数据，并对数据进行结构化和标准化。汽车制造商首先在Amazon Management Console中定义和建模汽车属性(例如两门轿车)以及与品牌、车型和配置相关的传感器(例如发动机温度、正面碰撞预警、停车辅助系统等)，用于整个车队中的单个车型或多种车型。在汽车建模之后，汽车制造商在车辆网关(一个监控和收集数据的车载通信中心)上安装Amazon IoT FleetWise应用程序，以便读取、解码以及向亚马逊云科技双向传输信息。
 

　　通过Amazon IoT FleetWise的智能过滤控制功能，汽车制造商可以选择其用例所需的数据，还可以通过设置条件规则来过滤数据(例如来自与品牌和车型相关的紧急制动事件的传感器数据)。使用Amazon IoT FleetWise将数据上传到云后，汽车制造商就可以应用亚马逊云科技服务的广度和深度，从汽车数据中提取数据分析结果。
 

　　例如，当自动驾驶系统以低于90%的置信度识别路标中的文本时，汽车制造商就可以使用智能过滤功能，收集在新建高速公路上行驶的汽车的摄像头数据。当这些数据上传到云端时，汽车制造商可以对数据进行标记以提高其准确性，改进自动驾驶系统的机器学习模型。或者当气温降至冰点以下时，汽车制造商可以使用智能过滤功能从电动汽车的电池中收集数据，通过分析并在云端进行模拟，以提高寒冷天气下的电池性能。
 

　　目前，具有标准车辆数据收集功能的Amazon IoT FleetWise已在美国东部(弗吉尼亚北部)和欧洲(法兰克福)区域提供预览，其他区域也将很快推出。Amazon IoT FleetWise先进的摄像头传感器数据收集功能预计将于2022年上半年推出。
 

　　亚马逊云科技还发布了Amazon IoT TwinMaker服务。使用Amazon IoT TwinMaker，开发人员可以将Amazon IoT TwinMaker连接到设备传感器、视频源和业务应用程序等数据源，快速开始构建设备、装置和流程的数字孪生。
 

　　为方便从各种数据源收集数据，Amazon IoT TwinMaker包含适用于Amazon IoT SiteWise、Amazon Kinesis Video Streams和Amazon S3的内置连接器(客户也可以为Amazon Timestream或Snowflake等数据源添加自己的连接器)。Amazon IoT TwinMaker会自动创建一个知识图谱，整合并理解所连接数据源的关系，因此它可以使用被映射系统的实时信息更新数字孪生。客户可以将现有的3D模型(例如CAD和BIM文件、点云扫描等)直接导入Amazon IoT TwinMaker，轻松创建物理系统(例如楼宇、工厂、设备、生产线等)的3D视图，并将知识图谱中的数据叠加到3D视图上，创建数字孪生。数字孪生创建完毕后，开发人员就可以使用适用于Amazon Managed Grafana的Amazon IoT TwinMaker插件创建基于Web的应用程序，在工厂操作员和维护工程师用于监控和检查设施和工业系统的设备上，即可显示该应用程序的数字孪生。
 

　　例如，开发人员可以通过将来自工厂设备传感器的数据与运行中的各种机器的实时视频以及这些机器的维护历史相关联，创建金属加工厂的虚拟映射。然后，开发人员可以设置规则，在检测到工厂熔炉中的异常情况(例如温度已超过阈值)时向工厂操作员发出警报，并在工厂 3D 模型的熔炉实时视频中显示这些异常，这可以帮助操作员在熔炉发生故障之前快速做出预测性维护决策。
 

　　目前，Amazon IoT TwinMaker现已在美国东部(弗吉尼亚北部)、美国西部(俄勒冈)、亚太地区(新加坡)和欧洲(爱尔兰)区域提供预览，其他区域也将很快推出。