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亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）今天（拉斯維加斯時(shí)間的28日）宣布了一項(xiàng)新的獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃，旨在資助學(xué)術(shù)研究者使用AWS云平臺(tái)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)研究。AWS機(jī)器學(xué)習(xí)研究獎(jiǎng)將向?qū)W術(shù)機(jī)構(gòu)提供一次性無限制獎(jiǎng)勵(lì)，以及可以使用AWS云平臺(tái)的積分。

AWS云平臺(tái)的規(guī)模和性能，再加上Apache MXNet、TensorFlow、Caffe2、微軟認(rèn)知工具集（CNTK）和PyTorch等強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，為推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)研究提供了前所未有的機(jī)遇。該計(jì)劃的目標(biāo)是幫助研究人員加速開發(fā)各種機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序和重點(diǎn)領(lǐng)域的創(chuàng)新算法、出版物和源代碼。除了獎(jiǎng)金資助之外，獲獎(jiǎng)?wù)哌€將獲得計(jì)算資源、培訓(xùn)以及來自亞馬遜科學(xué)家和工程師的指導(dǎo)，并有機(jī)會(huì)參加西雅圖AWS總部的學(xué)術(shù)研討會(huì)。

AWS機(jī)器學(xué)習(xí)研究獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃特色

研究人員將能從以下多個(gè)方面受益：

獎(jiǎng)金資助——獎(jiǎng)項(xiàng)按照部門和項(xiàng)目分發(fā)，并作為學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的一次性無限制獎(jiǎng)勵(lì)。 AWS積分——獎(jiǎng)勵(lì)包括可用于任何服務(wù)的AWS積分，包括EC2 P3實(shí)例類型和深度學(xué)習(xí)AMI。 培訓(xùn)——亞馬遜為大學(xué)提供培訓(xùn)資源，包括關(guān)于如何在AWS上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的教程，以及與亞馬遜科學(xué)家和工程師的實(shí)踐會(huì)議。 學(xué)術(shù)研討會(huì)——獲獎(jiǎng)?wù)邔⒈谎?qǐng)到西雅圖AWS總部參加學(xué)術(shù)研討會(huì)，在那里他們可以與亞馬遜的科學(xué)家交流并討論他們的研究工作。 強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具——研究人員可以利用強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施和工具加速研究。例如，EC2 P3實(shí)例類型針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行了優(yōu)化，并利用高性能的NVIDIA Tesla V100 GPU，大大縮短了模型的訓(xùn)練時(shí)間。為了幫助研究人員快速入門，深度學(xué)習(xí)AMI還提供了許多深受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架，并為每個(gè)框架提供了一個(gè)易于開始的教程，以演示正確安裝、配置和調(diào)整模型精度的方法。

這項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃使亞馬遜可以為推動(dòng)新興研究領(lǐng)域的發(fā)展出一份力，此外，它還有助于增強(qiáng)AWS在研究人員中的競(jìng)爭力，因?yàn)槌薃WS以外已經(jīng)有不少技術(shù)巨頭也為AI領(lǐng)域的研究和探索提供類似的服務(wù)，如Google今年早些時(shí)候也推出了TensorFlow Research Cloud，旨在為學(xué)術(shù)界提供專用AI硬件庫，以加速他們的研究。

目前AWS已經(jīng)與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、加州理工學(xué)院（Caltech）、哈佛醫(yī)學(xué)院、華盛頓大學(xué)和加州大學(xué)伯克利分校合作開展這個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃。

這個(gè)消息是AWS在拉斯維加斯召開的re:Invent會(huì)議的一部分。今天早些時(shí)候AWS還發(fā)布了旨在幫助創(chuàng)建AR和VR體驗(yàn)的新工具。預(yù)計(jì)接下來的幾天，AWS還將發(fā)布更多新聞，包括一系列新的改進(jìn)服務(wù)。