大規模モデル攻略 ~ AWS 独自設計チップを活用した分散学習、分散推論環境の構築~

機械学習、深層学習で用いられるモデルは驚異的なペースで進化を遂げています。大規模化、複雑化の一途を辿るモデルを性能とコスト、柔軟性のバランスを保ちながら、どのように学習し、また推論環境をデプロイするかは機械学習ワークロードを運用する上で重要なポイントです。本セッションでは、AWS が開発した機械学習ワークロード向け独自設計チップ、インスタンスを用いた、高性能かつコスト効率の良い分散学習、分散推論環境について紹介します。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 Annapurna Labs 常世 大史

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