Meta เลือก AWS เป็นผู้ให้บริการคลาวด์ทางยุทธศาสตร์ในระยะยาว

Meta

เมตา (Meta) เลือก อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส (AWS) เป็นผู้ให้บริการคลาวด์ทางยุทธศาสตร์ในระยะยาว เพื่อปรับขนาดการวิจัย และพัฒนา อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันกับพันธมิตร…

Meta เลือก AWS เป็นผู้ให้บริการคลาวด์ทางยุทธศาสตร์ในระยะยาว

อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส (Amazon Web Services: AWS) ประกาศว่า เมตา หรือ Meta (FB) ได้เลือกเอดับบลิวเอส เป็นผู้ให้บริการระบบคลาวด์ของบริษัทฯ โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานของ เอดับบลิวเอส ที่ได้รับการพิสูจน์ถึงความสามารถที่ครอบคลุม

ในการเสริมศักยภาพของโครงสร้างพื้นฐานแบบ onpremise ของ เมตา ที่ใช้งานอยู่ในปัจจุบัน และจะขยายการใช้งานด้านการประมวลผล พื้นที่จัดเก็บ ฐานข้อมูล และบริการด้านความปลอดภัยของ เอดับบลิวเอส เพื่อมอบความเป็นส่วนตัว ความน่าเชื่อถือ และความยืดหยุ่นในการปรับขนาดของระบบคลาวด์ เมตา จะดำเนินความร่วมมือต่าง ๆ

กับพันธมิตรบน เอดับบลิวเอส และใช้ระบบคลาวด์เพื่อสนับสนุนการเข้าซื้อกิจการของบริษัทที่ขับเคลื่อนโดย เอดับบลิวเอส อยู่แล้ว นอกจากนี้ ยังจะใช้บริการประมวลผลของ เอดับบลิวเอส ในการเร่งการวิจัย และพัฒนาด้านปัญญาประดิษฐ์ (artificial intelligence: AI) สำหรับกลุ่ม เมตา AI ของบริษัทฯ เมตา และ เอดับบลิวเอส

จะทำงานร่วมกันเพื่อพัฒนาประสิทธิภาพสำหรับลูกค้าที่ใช้งาน PyTorch บน เอดับบลิวเอส และเร่งวิธีที่นักพัฒนาสร้าง ฝึกอบรม ปรับใช้ และใช้งานโมเดล AI และแมชชีนเลิร์นนิง (machine learning: ML)

Meta

ความร่วมมือระหว่าง อดับบลิวเอส และ เมตา จะช่วยนักให้วิจัย และนักพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิง สามารถใช้ประสิทธิภาพของ PyTorch ได้เต็มที่ และสามารถทำงานบนบริการของ เอดับบลิวเอส อาทิ Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 

และ Amazon SageMaker (บริการของ เอดับบลิวเอส ที่ช่วยให้นักพัฒนา และ data scientist สามารถสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้อย่างรวดเร็วทั้งบนคลาวด์ และเอดจ์เพื่อการสร้าง ฝึกอบรม และนำโมเดล AI ไปใช้ในวงกว้าง และเพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) 

จากข้อมูลปริมาณมากสำหรับการประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติ (natural language) และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) ได้ง่ายดายยิ่งขึ้น ทั้ง 2 บริษัทจะทำงานร่วมกันเพื่อเสนอ native tools เพื่อช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพ ความสามารถในการอธิบาย และค่าใช้จ่าย (cost of inference) บน PyTorch 

รวมทั้งจะมีการพัฒนา TorchServe ซึ่งเป็นระบบ native ของ PyTorch ซึ่งทำให้ง่ายต่อการปรับใช้โมเดล PyTorch ที่พัฒนามาเพื่อใช้งานระดับต่าง ๆ และง่ายต่อการปรับใช้โมเดลในการผลิต ต่อยอดจากการใช้งาน opensource เหล่านี้

เอดับบลิวเอส และ เมตา วางแผนในการช่วยให้องค์กรต่าง ๆ นำโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกขนาดใหญ่ ที่มาจากการวิจัยนำไปสู่การนำไปใช้ได้อย่างรวดเร็ว และง่ายขึ้นด้วยประสิทธิภาพที่ปรับให้เหมาะสมบน เอดับบลิวเอส

Meta

แคธริน เรนซ์ รองประธานฝ่ายพัฒนาธุรกิจและอุตสาหกรรมของ เอดับบลิวเอส (Kathrin Renz, Vice President of Business Development and Industries at AWS) กล่าวว่า เมตา และ เอดับบลิวเอส มีความร่วมมือกันมากขึ้นเรื่อย ๆ ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา ด้วยข้อตกลงนี้ เอดับบลิวเอส จะสนับสนุน เมตา 

ในด้านการวิจัย และพัฒนา ขับเคลื่อนนวัตกรรม ร่วมมือกับพันธมิตร และชุมชน opensource ในวงกว้าง ลูกค้าสามารถให้ความไว้วางใจใน เมตา และ เอดับบลิวเอส เพื่อทำงานร่วมกันบน PyTorch ทำให้ทุกคนสามารถสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกบน เอดับบลิวเอส ได้ง่ายขึ้น

 เรารู้สึกยินดีที่ได้ขยายการทำงานเชิงกลยุทธ์ร่วมกันกับ เอดับบลิวเอส ที่ช่วยให้เราสามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้เร็วขึ้น ตลอดจนปรับเพิ่มลดขนาด และขยายขอบเขตของงานวิจัย และพัฒนาของเรา

เจสัน กาลิช รองประธานฝ่ายวิศวกรรมการผลิตของ เมตา (Jason Kalich, Vice President of Production Engineering at Meta) กล่าวว่า การให้บริการที่ครอบคลุม และความน่าเชื่อถือในระดับโลกของ เอดับบลิวเอส จะช่วยให้เราส่งมอบประสบการณ์ที่เป็นนวัตกรรมให้กับผู้คนหลายพันล้านคนทั่วโลก ที่ใช้ผลิตภัณฑ์ และบริการของ เมตา รวมถึงลูกค้าที่ใช้งาน PyTorch บน เอดับบลิวเอส ต่อไป

ส่วนขยาย

* บทความเรื่องนี้น่าจะเป็นประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ในมุมมองที่น่าสนใจ 
** เขียน: ชลัมพ์ ศุภวาที (บรรณาธิการ และผู้สื่อข่าว) 
*** ขอขอบคุณภาพประกอบบางส่วนจาก N/A

สามารถกดติดตามข่าวสาร และบทความทางด้านเทคโนโลยีของเราได้ที่  www.facebook.com/itday.in.th

Itdayleadger

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.