Capacityとなります記事の流れまずはざっくりとプレゼンでのスライドの画像を見ていただき、その中でアナウンスされた情報の記載となります。AWSのMLスタックの一覧となります。CapacityとなりますGPUの使用とパターンしては基本的に推論と訓練の両面で必要となりますここで、グローバルにゲーム市場を席巻するRiot社の考え方です待ちに待ったGPUのキャパシティブロックの予約!EC2ウルトラクラスターの登場でさらなるネットワーク速度の改善が達成されますここで2ndトピックのアジェンダキーとなるユースケースの紹介です最新のGPUインスタンスバージョン:P5以下セッション内容otterによる原訳はこちら(気になる方だけ)はじめに:アプリケーションの改訂により、従業員の生産性が向上します。音楽生成やビデオを用いるX世代など、顧客向けのアプリケーションが創造性を高めているようです。非常に多くの取り組みが行われています。私たちは、AIは人間ができることの表面をなぞっただけであることを知っています。当社が提供するさまざまなサービスがどのようなワークロードを必要とするのかについて少しお話しましょう。以下プレゼン内容:顧客の規模や業界に関係なく、特定のユースケースに最適化されたソリューションを顧客が常に利用できるように、顧客が選択できるさまざまなオプションを提供できるようにしたいと考えています。つの異なるレイヤーに整理し、顧客が自分たちの行動について考えるのを支援します。フレームワークとインフラストラクチャがあります。インターフェイスで接続されているインスタンス、私たちのフレームワークがあるものなども含まれます。録画に必要な実行にも最適化されています。あり、これらの深層学習コンテナー上の深層学習に事前にパッケージ化されており、誰でも簡単にこれらのインスタンスを開始できるようになります。サービスを使用できるため、開発者は構築、トレーニング、デプロイが非常に簡単になり、突然そうできるようになります。これは、次のことを検討している顧客にとっては非常に良いオプションです。データサイエンスだけに集中してください。AWSは、インフラストラクチャ管理などの重労働をAWSに任せてほしいと考えています。レベルに必要な、特定の種類のタスク、タスク固有のサービスが含まれています。呼び出しを行うだけで非常に簡単にアクセスできます。ここでこの件について多くの話題があったことは承知していますが、これは顧客向けの新しいサービスです。ベースのインスタンスに詳細に焦点を当てます。ベースのインスタンスから始めます。したがって、これらをトレーニングの違いによって区別します。インスタンスがあります。ラーニング向けに特に最適化されています。これらのインスタンスは非常に高性能です。それらはそのために最適化されています。つのインスタンスがあります。これらは現在利用可能な深層学習用システムの中で最もパフォーマンスが高いものです。インスタンスがあります。これらはさまざまなパフォーマンスに最適なインスタンスであり、非常に柔軟です。さまざまなサイズが用意されているため、ワークロードに適したサイズを選択できます。小規模な機械学習ワークロードもサポートできます。インスタンスとペアになっています。これは非常に費用対効果の高い方法であり、古古典的な壮大なプロジェクトでワークロードが発生し、それらをより大きなライブラリで使用したい場合があります。インスタンスへの投資を継続するつもりです。GPUを提供したいと考えています。年間保持し続けるとどれくらいのコストがかかるかを見てみましょう。