2022/10/10 9:00:00 ~ 2022/10/11 9:00:00 (JST)
最近の発表
AWS Neuron に AWS Trainium 搭載の Amazon EC2 Trn1 インスタンスのサポートが追加され、高性能で費用対効果の高いディープラーニングトレーニングを大規模に活用できるようになりました。Neuron SDK には、PyTorch や Tensorflow などの一般的な ML フレームワークと統合するコンパイラ、ランタイムライブラリ、プロファイリングツールが含まれています。今回の Neuron 2.x のリリースにより、開発者は Trn1 インスタンスでディープラーニングトレーニングワークロードを実行できるようになりました。これにより、同等の GPU ベースの EC2 インスタンスに比べてトレーニングコストを最大 50% 節約できると同時に、一般的な NLP モデルの AWS クラウドで最高のトレーニングパフォーマンスを得ることができます。
Announcing Amazon EC2 Trn1 instances for high-performance, cost-effective deep learning training
AWS は、Amazon エラスティックコンピュートクラウド (Amazon EC2) Trn1 インスタンスの一般提供を発表しました。Amazon EC2 Trn1 インスタンスは、クラウドでの高性能な ML トレーニングアプリケーション専用に構築された AWS Trainium チップを搭載しています。Trn1 インスタンスは、一般的な自然言語処理 (NLP) モデルのディープラーニング (DL) トレーニングで AWS で最高のパフォーマンスを発揮すると同時に、同等の GPU ベースの EC2 インスタンスに比べて最大 50% のコスト削減を実現します。Trn1 インスタンスの使用を開始するには、PyTorch や TensorFlow などの一般的な ML フレームワークを使用します。これにより、トレーニングコストの削減、トレーニング時間の短縮、反復処理によるより革新的なモデルの構築、生産性の向上が可能になります。EC2 Trn1 インスタンスを使用すると、音声認識、推奨、不正検知、画像や動画の分類、予測などの幅広いアプリケーションで自然言語処理 (NLP)、コンピュータービジョン、レコメンダーモデルをトレーニングできます。
QuickSight Q は、ユーザーベースのルールで行レベルセキュリティ (RLS) を使用するアクセス制限付きデータセットに関する質問をサポートするようになりました。読者は、アクセスが制限されたデータセットを含むトピックについて質問し、作成者がRLS設定で定義したアクセス制御ルールに基づいて、正確で適切な回答を即座に受け取ることができます。作成者はQトピックを作成して、既存のルールに追加の変更を加えることなく、RLS対応データセットに関する質問に回答できます。QuickSight Qは、RLS設定で定義された既存のユーザーベースのルールを活用し、質問への回答だけでなく、質問フレーミング時に提供されるオートコンプリート候補にもこれらのルールを適用します。したがって、RLS対応データセットで作成されたQトピックには、ユーザーに権限が付与されているデータが常に表示されます。
Amazon EC2 スポットインスタンスの中断をスポットインスタンスのワークロードに Amazon EC2 コンソールから直接注入できるようになりました。2021 年に、AWS 障害注入シミュレーター (AWS FIS) を使用して Amazon EC2 がスポットインスタンスを回収したときに何が起こるかをシミュレートする機能をリリースしました。これにより、アプリケーションが中断に備えているかどうかをテストできます。現在、この機能を Amazon EC2 コンソールで利用できるようにしました。
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