当地时间 11 月 26 日-30 日，亚马逊 AWS re:Invent 2018 在美国拉斯维加斯举行。作为亚马逊 AWS 展示围绕云、机器学习、开源框架等网络服务最新进展的峰会，AWS re:Invent 已经举办到了第七届。

而这种充满前瞻属性的大会期间，往往会是公司股价应声上涨的时期，英伟达以及刚好在昨日举行 AIoT 大会的小米就是很好的例子。据悉，受到上周「黑五」购物节以及这次 AWS re:Invent 的影响，亚马逊从周一开始的股价持续上涨，将 CEO 贝佐斯的身价拉回了 1300 亿美元的水平。

11 月 28 日，AWS re:Invent 进行到第三天，AWS 首席执行官 Andy Jassy 登台演讲。按照惯例，在发布多款重磅产品之前，Andy Jassy 先公布 AWS 在这一年来取得的亮眼成绩：

在其展示的一张全球公共云计算份额报告中，亚马逊 AWS 以 51.8% 的市场份额排名全球第一，微软 Azure 和阿里云紧随其后，Google 排名第四，后三者的市场份额分别为 13.3%、4.6%、3.3%。

收入方面，亚马逊 AWS 在今年 Q3 收入为 270 亿美元，增速达到 46%。

据悉，在这为期五天的大会期间（除去第一天的开幕式，实际为四天），大约有上百项产品服务发布，结合这几日的 AWS re:Invent 大会进行情况，我们梳理了以下有关的重要内容：

// 芯片//

基于 ARM 架构开发的 Graviton 芯片

作为此次大会的首个重磅级发布，Graviton 芯片引起业界的广泛关注。Graviton 芯片是亚马逊首款基于 Arm Cortex-A72 架构自研的云服务器，融入了亚马逊为大规模云应用程序构建平台方案上的广泛专业知识，并将支持新版本的 EC2 云计算服务。亚马逊表示，当许多服务器在同一个任务上协同工作时，Graviton 可以通过网页服务和其他小应用程序运行，并且性能也很好。

Graviton 芯片的推出，也意味着亚马逊将在该领域与英特尔竞争。在此之前，包括亚马逊在内的云运营商大多依赖于英特尔研发的 Xeon 芯片。亚马逊方面表示，由 Graviton 芯片支持的云计算服务比使用英特尔产品的运营成本「低得多」。分析师估计，基于 Graviton 的新服务费用将比英特尔提供的同等服务费用降低 45%，这点让亚马逊在市场竞争中占据优势。

云端 AI 芯片 Inferentia

继 Graviton 芯片后，亚马逊云 CEO Andy Jass 带来第二款重磅产品—— Inferentia 云端 AI 芯片。 Inferentia 云端 AI 芯片是机器学习专用芯片，具有高吞吐量、低延迟、持续性能极具成本效益的特点，Inferentia 支持 INT8、FP16 等流行框架以及混合精度。此外，它还支持 TensorFlow、Caffe2 和 ONNX 等主流机器学习框架。

据介绍，与 Google 专为训练机器学习模型设计的 TPU 不同，Inferentia 专为推理设计，可以担负 90% 的计算，从而将推理成本降低多至 75％左右。Andy Jass 表示，每块 Inferentia 芯片可提供「提供数百 TOPS」的推理吞吐量，多个 Inferentia 芯片组合甚至能提供「数千 TOPS」。

Inferentia 芯片于明年下半年才正式上市，届时用户可以通过亚马逊云的 SageMaker、EC2 和最新公布 Elastic Inference 云服务享用这块芯片提供的 AI 计算力。

值得注意的是，Graviton 芯片、Inferentia 云端 AI 芯片均由亚马逊于 2015 年收购的以色列企业 Annapurna 设计和打造。目前，除了 Google 之外，正在打造 AI 芯片的巨头还有英伟达、华为。

// 自动驾驶、机器人相关 //

自动驾驶汽车 DeepRacer

自动驾驶汽车 DeepRacer 是一个 1:18 比例的汽车模型，旨在让开发者通过在 AWS 平台开发自动驾驶汽车的过程中学习和强化（RL）的知识。

DeepRacer 车身包含一个英特尔 Atom 处理器、一个 1080p 分辨率摄像头、多个 USB 接口，开发者可在 AWS 为它开发自动驾驶能力，并且在「模拟赛道」中「训练」这辆车，从而不断对技术等方面进行调优。

为鼓励开发者应用这套工具，亚马逊宣布将从明年开始在世界各地的 AWS 峰会上举办 AWS DeepRacer 自动驾驶汽车联赛，最终在总决赛中的获胜者能得到 AWS DeepRacer 冠军杯。

目前，DeepRacer 已经在亚马逊官网上接受预定，原价 399 美元，现预订价只要 249 美元，开发者注册首月会赠送 10 小时的训练时间和 60 个模拟单元，产品于 2019 年 3 月上市。

AWS RoboMaker

AWS RoboMaker 它是一个开发机器人软件的开源框架，支持在机器人操作系统（Robot Operating System，ROS）上运行，可以帮助开发人员测试与控制机器人。

它为开发人员提供了在云端开发代码、测试开源机器人模拟器 Gazebo 的能力，并可以直接将系统更新推送到开发人员的机器人上，包括空中无人机、伴侣机器人等。

// 机器学习相关 //

Amazon SageMaker Ground Truth：提高标记效率

机器学习需要高质量的训练数据，而准确地标记数据是一个十分耗费人力的工作。Amazon SageMaker Ground Truth 可以建立高精确的训练数据集，利用机器学习减少高达 70% 的数据标记成本。

Amazon Marketplace for Machine Learning

2017 年，AWS 推出 Amazon Sagemaker，旨在将机器学习交给开发人员。今年AWS 的最新服务 Amazon Marketplace for Machine Learning 进一步提供了上百个可直接在 Amazon SageMaker 上部署的机器学习算法和模型。

Amazon SageMaker RL 强化学习

Amazon SageMaker RL 是一款为开发者和数据科学家提供 SageMaker 新功能，以建立、训练和部署强化学习的新服务。它能够在于不需要任何标记的训练数据就可以学习非常复杂的行为，并且可以在优化长期目标的同时做出短期决策。

// Alexa 相关 //

Alexa Prize Challenge 公布 2018 度获奖得主

Alexa Prize Challenge 是一项针对大学生群体的比赛，挑战的项目是创建一个能够连贯对话的对话式 AI，于 2016 年秋季首次推出。奖励方面，Alexa 基金将为获奖的大学提供 100 万美元的研究基金，第一名的团队奖励 50 万美元，第二名 10 万美元，第三名 5 万元。

今年的冠军团队来自加利福尼亚大学戴维斯分校的 Gunrock，他们研究的对话式 AI 能保持平均 9 分 59 秒的对话时长，最大的亮点是其自然语言理解技术能在人说话不流畅的时候准确理解对方的意思，灵活处理各种对话行为，包括问答、聊天中转移话题等。

// 区块链 //

QLDB 和 Managed Blockchain

这是 AWS 首次涉足区块链服务。QLDB（Amazon Quantum Ledger Database）：全托管的中心权威机构拥有的分布式记账数据库，提供透明、不可更改、加密的交易认证。

Amazon Managed Blockchain ：全托管的支持 Hyperledger Fabric 和 Ethereum 架构的区块链服务。Hyperledger Fabric 是一个开源的企业级分布式超级账本技术平台，Ethereum（以太坊）则是开源的、有智能合约功能的公共区块链平台。

// 通信 //

全球首款地面卫星接收站 AWS Ground Station

AWS Ground Station 是一项新的云服务，通过遍布全球 AWS 区域的 12 个地面站天线网络，客户可以更快下载、处理、存储、分析和响应卫星数据，并节省大量成本。

其工作原理是：一旦客户在地面站接收到卫星数据，就可以立即在 Amazon EC2 实例中处理它，将其存储在 Amazon S3 中，应用 AWS 分析和机器学习服务获得洞察，并使用亚马逊的网络将数据移动到其它区域和处理设备中。客户对所用的天线访问时间按需付费，可节省高达 80% 的地面站成本。

AWS Global Accelerator 全球加速器

AWS Global Accelerator 利用 AWS 全球网络提高应用的性能和可用性，目的是帮助客户在跨越多个云区域时更轻松地传递网络流量。基于 AWS 的全球网络，用户可以控制到区域端点的流量路由，从而提升决策效率，减少延迟。

AWS Transit Gateway

AWS Transit Gateway 在数千个 Amazon 虚拟专用云（VPC）和 AWS 帐户之间提供集中管理，使用 CloudWatch 和 VPC 流日志等本地 AWS 服务进行监控，保证用户网络安全。用户可以实施和维护合规性和安全性策略，并提供改进的内部计算和AWS云之间的可伸缩性。