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イベント概要

AWS 秋の Compute 祭り第一弾として、このウエビナーでは、GPUを始めとして専用ASIC、FPGAを利用したマシンラーニングに最適なAWS EC2インスタンスとそれを構成するプロセッサをご紹介します。また、EC2を利用したマシンラーニングのソリューションや事例を、AWS上で実際にワークロードを稼働させているお客様から実例を交えてお話しいただきます。 マシンラーニング初心者からエキスパートの方まで、ぜひご参加ください。

日時

2020 年 10 月 8 日（木） 開演：10:00 ～ 12:00 　

会場

オンライン開催

参加費

無料

対象

マシンラーニング on AWS にご興味をお持ちのエンドユーザー、パートナー企業の皆様

アジェンダ

10:00 - 10:20「機械学習を高速化！Amazon EC2の多彩なアクセラレーターラインナップ」
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 シニアソリューションアーキテクト 小川 貴士

より高度な機械学習の処理を実現する為には一般的なCPUだけの処理能力では対応が難しく、GPUをはじめとするアクセラレーターの利用が欠かせないものになっています。AWSではNVIDIA GPUラインナップをはじめ、XilinxのFPGA、AWS独自の推論用ASICなど、他では利用できないユニークなアクセラレータを提供しており、なおかつ従量課金で手軽に利用が可能です。本セッションでは機械学習処理の高速化を実現するAmazon EC2のアクセラレーテッドコンピューティングについて紹介します。

10:20 - 10:40「AWS独自設計推論チップInferentiaとInf1インスタンス」
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 Annapurna Lab 常世 大史

AWSでは昨年12月、独自設計の推論専用チップInferentiaと、Inferentiaを搭載したInf1インスタンスを発表、ローンチしました。Inf1インスタンスは機械学習ワークロードにおいてコストの大部分を占める推論コストを大幅に削減することのできるインスタンスです。本セッションではInferentia、Inf1インスタンス、開発環境NeuronSDK及びInf1の利用事例についてご紹介します。

10:40 - 10:45「ザイリンクスが紹介する機械学習注目ソリューション」
ザイリンクス株式会社 データセンタグループ ビジネスデベロップメントマネージャー 住川 直久様

様々な分野で活用が広がっているFPGAアクセラレータですが、なかでも機械学習による映像解析はザイリンクスが注力する分野の一つです。今回はAWS F1上で利用できる機械学習の注目ソリューションをご紹介致します。

10:45 - 11:00「AWS GPUインスタンスとFPGAインスタンスによる高性能CNN推論システムの実現について」
Tokyo Artisan Intelligence株式会社 CEO/CRO 東京工業大学 准教授 中原 啓貴様

FPGAを用いることにより、推論専用高性能システムを実現することができます。しかし、学習にはGPUを使う必要があり、GPUとFPGAをオンプレミスで用意するとコスト面で優れているとは言えないシステムが必要です。そこでGPUとFPGAを用途に応じて切り替えることができるAWSインスタンスによりコストと性能に優れたシステムを構築できます。本講演では開発中のFPGA向け高速推論技術とその学習方法について解説し、AWSインスタンスを用いたシステム設計方法について紹介します。

11:00 - 11:10　休憩

11:10 - 11:30「機械学習を加速する NVIDIA A100 Tensor コア GPU」
エヌビディア合同会社 ソリューションアーキテクチャ&エンジニアリング シニアソリューションアーキテクト 佐々木 邦暢様

NVIDIA A100 は、P3 インスタンスに搭載されている V100 GPU の後継となる最新のデータセンター向け GPU です。 V100 で登場した行列演算ユニット「Tensor コア」が INT8 から FP64 まで様々な数値を処理できるように強化されたほか、GPU の効率的な利用を促進するハードウェア パーティショニング技術 Multi-Instance GPU (MIG) の搭載など、機械学習モデルのトレーニング及び推論の両面を強力にサポートします。このセッションでは、NVIDIA A100 の新機能をわかりやすく紹介します。

11:30 - 11:50 「ドライブレコーダの画像認識による道路情報の自動差分抽出」
株式会社Mobility Technologies 次世代事業部 渡部徹太郎様

自動運転社会においては、刻一刻と変わる道路状況や高精度な３次元情報を組み合わせたダイナミックマップが必要と言われています。Mobility Technologiesは、JapanTaxiやMOVといったタクシー配車アプリの他、次世代のデータビジネスの為、ダイナミックマップに向けてドライブレコーダの画像認識による道路情報の自動差分抽出プロジェクトを実施しています。このプロジェクトでは、大量の動画に対して効率よく機械学習推論を行う必要があり、これをどのように実現しようとしているかを本セッションにて紹介します。

11:50-12:00　Q&A, アンケート記入

その他

～AWS 3週連続！秋の Compute 祭り～ は下記日程・内容にて実施いたします。こちらも是非ご参加ください！

• 第1回 10/8 Compute x AI/ML 「EC2でマシンラーニング！」
• 第2回 10/14 Compute x HPC 「AWSが実現するクラウドHPC」
• 第3回 10/22 Compute x AWS Graviton2 「Armプロセッサによるコスト最適化」