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推出RoboMaker机器人“福利”;推出ARM芯片驱动的云实例 | AWS re:Invent首日

作者:王刚
2018/11/27 21:12

雷锋网消息,北京时间11月27日,在亚马逊AWS re:Invent 2018活动开幕前,AWS宣布推出RoboMaker——这算得上是给re:Invent活动预热,也可以理解为这次云计算盛会的重要组成部分。

推出RoboMaker机器人“福利”;推出ARM芯片驱动的云实例 | AWS re:Invent首日

据悉,这项新的服务的本意是帮助开发者开发、测试和部署机器人应用,并利用云服务构建智能的机器人应用功能。目前,NASA喷气推进实验室(JPL)、Stanley Black&Decker、Robot Care System公司和Apex.AI都已经使用AWS RoboMaker构建了太空火星车、工业检测无人机和老人护理机器人。

RoboMaker在AWS Cloud9上运行,在包括室内房间、零售店和赛道等处都可以按需测试机器人并同时运行多个模拟。RoboMaker的ROS云扩展包括:

AWS RoboMaker扩展了ROS机器人操作系统这一最广泛使用的开源机器人软件框架,可连接到包括机器学习、监控和分析服务在内的AWS服务,使机器人能够传输数据、导航、交流、理解和学习,还提供了基于AWS Cloud9的机器人集成开发环境以开发应用,提供机器人仿真以加速应用测试。

推出RoboMaker机器人“福利”;推出ARM芯片驱动的云实例 | AWS re:Invent首日

AWS的首席布道师在官网帖子中表示,RoboMaker创建机器人并将其分配给AWS Greengrass组

机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置,既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。而眼下,随着人类生产方式发生巨变,各种各样的机器人正在成为我们日常生活的一部分,比如承担繁琐的家务,无人机送货,在危险的工业环境中检查管道、烟囱和高压电线。机器人完成这些任务,要接收应用所传达的指令,处理传感器数据,控制执行器产生运动和动作。

实际上,开发、测试和部署智能机器人应用既困难又耗时,需要各种难以掌握的技能。

所有这些努力导致了当前使用的机器人和智能功能数量严重受限。

AWS RoboMaker能做什么?

在AWS RoboMaker机器人开发环境中,开发人员只需在AWS管理控制台中一键点击,就可以启动应用开发。AWS官网如此介绍:

AWS RoboMaker自动配置底层基础架构,下载、编译并配置操作系统、开发软件,以及ROS机器人操作系统。

AWS RoboMaker的机器人仿真功能可以轻松地建立大规模的并行仿真,提供预置场景,例如室内房间、商店和赛道,这样开发人员可以按需测试他们的应用,同时运行多个仿真。

AWS RoboMaker的编队管理功能与AWS Greengrass集成,支持机器人应用从开发环境到机器人的无线(OTA)部署。AWS RoboMaker还提供连接到AWS服务的其他ROS软件包,熟悉ROS的开发人员可以轻松使用,在其机器人应用中构建高级功能。

AWS RoboMaker针对ROS的云扩展包括Amazon Kinesis视频流摄取、Amazon Rekognition图像和视频分析、Amazon Lex语音识别、Amazon Polly语音合成,以及Amazon CloudWatch日志记录和监控。所有这些都便于构建机器人、添加智能功能、仿真和测试机器人应用,以及管理和更新机器人编队。

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关于模拟机器人状态的视图

AWS RoboMaker总经理Roger Barga表示,“在跟客户交流时,我们看到同样的模式一再重复。他们在机器人开发周期的不同阶段,为搭建基础设施、搛软件花费大量时间,重复其他人之前做过的工作,留给创新的时间减少了。AWS RoboMaker提供了预置的功能,可以在整个项目期间为机器人开发人员提供支持,可以更轻松地构建机器人,在各种环境中模拟性能,更快地迭代,推动更大的创新。”

截至发稿,AWS RoboMaker现在可以在美国东部(弗吉尼亚北部)区域、美国西部(俄勒冈)区域、欧盟(爱尔兰)区域使用,明年将扩展到其它区域。

re:Invent首日的诸多重磅发布汇总

而在美国时间 11 月 26 日晚的拉斯维加斯,AWS 全球基础架构和客户支持副总裁 Peter DeSantis 在 Monday Night Live 的主题演讲中,发布了更多重磅服务与功能。

推出RoboMaker机器人“福利”;推出ARM芯片驱动的云实例 | AWS re:Invent首日

Peter DeSantis

雷锋网汇总如下:

Peter DeSantis 表示,AWS 云服务已覆盖了全球 19 个地理区域内的 57 个可用性区域,并宣布计划在巴林、开普敦、香港特区、米兰和斯德哥尔摩增设 15 个可用性区域和 5 个地理区域。

AWS Global Accelerator (全球加速器)利用 AWS 全球网络提高应用的性能和可用性,将流量从最终用户路由到最近的AWS边缘位置,并从那里路由到AWS Global Network。这意味着AWS用户可以控制到区域端点的流量路由,并使用转发策略来考虑网络运行状况,延迟和地理位置。

AWS还引入了AWS Transit Gateway,使用CloudWatch和VPC Flow Log等本机AWS服务为全球网络提供数千个亚马逊虚拟私有云(VPC)和AWS账户的集中管理。

Amazon EC2 A1 实例是基于Arm的AWS Graviton处理器的EC2实例。A1实例围绕 Arm内核构建并广泛使用定制芯片,针对性能和成本进行了优化。

亚马逊推出了Elastic Fabric Adapter,这是一款适用于Amazon EC2实例的网络适配器,可为数千或数万个计算内核提供高性能和可扩展性,适用于高性能计算(HPC)应用程序。

AWS正在添加一个更强大的变体C5n实例。凭借高达100 Gbps的网络带宽,模拟、内存缓存、数据湖和其他通信密集型应用程序将比以往更好地运行。

推出RoboMaker机器人“福利”;推出ARM芯片驱动的云实例 | AWS re:Invent首日

AWS官网一并做了详细阐述

此外,AWS 人工智能总经理 Dr.Matt Wood也在现场公布了一系列消息:

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 Dr.Matt Wood

在 AWS 上使用 Apache MXNet 进行动态训练,通过弹性添加或删除 EC2 Spot 或预留实例,帮助降低训练成本。

P3dn 实例,强大的具备 100G 网络带宽的分布式训练 GPU 实例。

Amazon SageMaker Neo,一次训练、任意部署的深度学习模型编译器,并且…是开源的!

Firecracker,用于无服务器计算、安全快速的微型虚机。

综合了解下来,AWS re:Invent 2018 首日共计 20 余项涵盖存储、计算、迁移、物联网、机器学习等各方面的服务和功能发布,预计接下来的一天会有更多重磅内容。雷锋网将在现场为你报道。

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