GTC 2017にてAWSとNVIDIAは深層学習のパートナーシップを拡大させました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ GTC 2017にてAWSとNVIDIAは深層学習のパートナーシップを拡大させました 今年のNVIDIAのGPU Technology Conferenceにて、AWSとNVIDIAはいくつかのイニシアチブにおいてパートナーとなりました。1つ目はとてもワクワクしている最新のVoltaベースのGPUインスタンスで、LSTMの学習が3倍高速になるように、AI開発者が接する世界を完全に別物にしてしまうと我々は考えています。2つ目は、AWSで動いているDeep Learning Institute (DLI)を通じて10万人以上の開発者をトレーニングする計画を発表しました。3つ目として、広い開発者コミュニティのために深層学習を大規模にスケール可能とするツールの共同開発です。 GTCでAWSは複数のセッションを行っており、Apach MXNetを使って
AWS Solutions Architect ブログ
こんにちは。ソリューションアーキテクトの布目です。本日はAWS Compute Blogに掲載されたSeamlessly Scale Predictions with AWS Lambda and MXNetをご紹介します。 Sunil Mallya, ソリューションアーキテクト AIソリューションを大規模に構築することは困難を伴います。このブログではAWS LambdaとMXNetを、スケーラブルな予測パイプラインの構築に活用する方法を見ていきます。 機械学習や深層学習を活用しようとする企業は、単なるモデルの学習よりもはるかに多くの投資をしています。そこには、次に示すステージを含む洗練されたパイプラインが存在します: データストレージ プリプロセッシング 特徴抽出 モデルの生成 モデルの分析 特徴エンジニアリング フィードバックの評価 パイプラインの各ステージでは次が要求されます: 変化
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