Google LLC本周宣布了一項(xiàng)新的云服務(wù)的Beta版可用性，該服務(wù)提供了針對(duì)部署和測(cè)試由深度學(xué)習(xí)提供支持的應(yīng)用程序而優(yōu)化的環(huán)境，深度學(xué)習(xí)是一種人工智能的子集，試圖模仿人腦解決問(wèn)題的方式。

該服務(wù)稱為“深度學(xué)習(xí)容器”，可以在云中或本地運(yùn)行。它由許多性能優(yōu)化的Docker容器組成，這些容器隨附了運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法所需的各種工具。

這些工具包括預(yù)配置的Jupyter Notebook，這是用于與代碼，方程式，可視化和文本一起使用和共享的交互式工具，以及用于協(xié)調(diào)多個(gè)容器部署的Google Kubernetes Engine集群。

該服務(wù)還通過(guò)Nvidia公司的圖形處理單元和Intel公司的中央處理單元提供機(jī)器學(xué)習(xí)加速功能。Nvidia的CUDA，cuDNN和NCCL機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)也投入使用。

Google軟件工程師Mike Cheng在周三的博客文章中解釋說(shuō)，深度學(xué)習(xí)容器旨在提供所有必要的依賴關(guān)系，以使應(yīng)用程序在最快的時(shí)間內(nèi)啟動(dòng)和運(yùn)行。該服務(wù)還集成了各種Google Cloud服務(wù)，例如用于分析的BigQuery，用于Apache Hadoop和Apache Spark的Cloud DataProc，以及用于使用Apache Beam進(jìn)行批處理和流數(shù)據(jù)的Cloud Dataflow。

程說(shuō)，該服務(wù)支持所有主要的深度學(xué)習(xí)框架，包括PyTorch和TensorFlow。

除了在本地運(yùn)行深度學(xué)習(xí)容器外，用戶還可以選擇將其托管在Google的Compute Engine和Kubernetes Engine服務(wù)上，或在4月作為專門云服務(wù)用于構(gòu)建，測(cè)試和部署AI模型的Google AI平臺(tái)上進(jìn)行托管。 。

有人可能會(huì)爭(zhēng)辯說(shuō)，由于其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Amazon Web Services Inc.推出了自己的深度學(xué)習(xí)容器服務(wù)，Google在今天的產(chǎn)品中落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手 ，這意味著它可能比Google的成熟。同時(shí)，微軟公司提供其Azure機(jī)器學(xué)習(xí)工作區(qū)服務(wù) 已有一段時(shí)間了。

但星座研究公司(Constellation Research Inc.)分析師Holger Mueller告訴SiliconANGLE，情況并非如此，因?yàn)閬嗰R遜的產(chǎn)品更側(cè)重于運(yùn)行已構(gòu)建的應(yīng)用程序，而Google的產(chǎn)品則針對(duì)開發(fā)人員。對(duì)于微軟的機(jī)器學(xué)習(xí)工作區(qū)，它沒(méi)有提供相同的標(biāo)準(zhǔn)化，Mueller說(shuō)。

Mueller補(bǔ)充說(shuō)，借助Deep Learning Containers，Google使機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境更易于開發(fā)人員設(shè)置和更快地訪問(wèn)，這與其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的產(chǎn)品不同。

Mueller說(shuō)：“這將幫助CxO增加為其下一代應(yīng)用程序提供動(dòng)力所需的機(jī)器學(xué)習(xí)組件。”