EC2の最新機能でコスト最適化！AWS Graviton/Inferentia/Trainium, EC2スポットインスタンス
また、後半では機械学習にフォーカスし、AWS が独自に開発を行っている推論・学習専用チップ AWS Inferentia / AWS Trainium の概要に加え、実際に Inferentia をサービスで活用いただいているカスタマーより、その重要性や考慮すべきポイント等を交えた Deep なご紹介をいただきます。この機会に、これまで使ったことのない EC2 の魅力に Dive Deep してみましょう！
アジェンダ
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本イベントのご案内
みなさんは、Amazon EC2 の基盤である AWS Nitro System をご存じでしょうか。AWS Nitro System では、AWS 独自のハードウェアに仮想化の負荷をオフロードすることで、カスタマーの利用する EC2 インスタンスに、より高いパフォーマンス、強固なセキュリティを提供します。また、Nitro System で培われた半導体設計技術は、AWS 独自の CPU である AWS Graviton プロセッサにもつながっています。本セッションでは、このような AWS 独自のハードウェアを中心に、Amazon EC2 をささえる技術についてご紹介します。
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 コンピュートシニアスペシャリストソリューションアーキテクト 宮本 大輔
Amazon EC2 の購入オプションの1つであるスポットインスタンス。これを使いこなすための6つの原則はご存じでしょうか。頭ではわかっているつもりでも、現場では実践できていないことはないでしょうか。現場で起こりがちなケースを挙げ、その対応方法について紹介いたします。
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 金融ソリューション本部 ソリューションアーキテクト 阿部 純一郎
AWS BatchとSpotインスタンスを組み合わせるだけでなく、もう一歩踏み込んだの大規模計算時のコスト最適化のTipsを紹介します。
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 コンピュートスペシャリスト ソリューションアーキテクト 小林 広志
Graviton3に新たに搭載されたSVE命令について、概要や特徴に触れ、SVE命令を使った簡単なプログラムの移植例を説明します。その後、実際に既存のOSSを高速化した事例を紹介します。
株式会社フィックスターズ ソリューション第二事業部 シニアエンジニア 今泉 良紀 様
数十TB/dayのデータを処理するストリーミングETL処理基盤では、データ処理に大量のEC2を使用しています。EC2がコストの支配項となるようなシステムにおいて簡単にコストを削減する方法としてGraviton2への移行に着目しました。移行に際して我々が行なった取り組みやTipsなどについてお話しします。
株式会社NTTドコモ サービスイノベーション部ビッグデータ担当 田中 正浩 様 /（NTTコミュニケーションズ出向中） 矢吹 健二 様
Machine learning models help SmartNews to deliver quality information to people who need it. In this session we will talk about our challenges during model serving, and the inference performance with Graviton instances.
Mr. Dennis Zhao Engineering Manager, AI-Infrastructure Team. SmartNews, Inc.
Mr. Shaochen Yuan Senior Software Engineer, AI-Infrastructure Team. SmartNews, Inc.
前半のセッションに関するQA時間
このセッションでは、Inferentiaは機械学習モデルの推論プロセス効率化をステップ・バイ・ステップで解説します。それに加えて、g4/g5を用いた推論とのパフォーマンスの比較を行いInf1を用いた場合のコストメリットについて議論します。
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 技術統括本部 コンピュートスペシャリスト ソリューションアーキテクト 渡辺 啓太
弊社ではInf1インスタンスをECS on EC2で利用し大規模推論環境を構築し既存環境から移行するという作業を、約2ヶ月という短期間で行いました。約2ヶ月でできた理由、Inf1インスタンスの魅力、既存環境からのスムーズな移行のためのポイント、気をつけるべき点などについてお話しします。
株式会社マネーフォワード CTO室AI推進部 安立 健人 様
誰でも手軽にAIを使うことができるプラットフォームが生まれました。 「AIで何かできないか？」「AIで試したいアイデアがある…」 ビジネスの最前線で悩むあなたに、AIを手軽に「学べる・作れる・試せる」クラウド型AIプラットフォーム『AIMINA』を事例を交えてご紹介します。当セッションの後半では、AIプラットフォーム『AIMINA』のシステム構成とInf1インスタンスの検証について、システム設計コンセプトや技術的チャレンジをご紹介いたします。
SB C&S株式会社 AIMINA事業推進室 室長 渡邉 敬介 様
コロニー株式会社 マネージングディレクター/シニアエンジニアディレクター Michael H. Oshita 様
前半のセッションに関するQA時間
本イベントのまとめと、アンケートに関して
| 日時 | 2022 年 10 月 13 日（木） 開演：13:00 〜 17:00 |
| 参加費 | 無料 |
| 申込方法 | お申し込みフォームに記載 (メールで Webinar アクセス用リンクが送信されます。) ※競合他社様からのお申し込みはお控えください。 ※複数名のご参加を予定されている場合でも、お手数ですが 1 名ずつのお申し込みが必要となります。（おひとり様につき1つのメールアドレスが必要となります。） |
| 対象 |
（想定テクニカルレベル Level 400） |
| 推奨パソコン環境 | 視聴にあたり、以下の PC 環境をご確認ください。 ブラウザ環境： Google Chrome (most recent 3 versions) Mozilla Firefox (most recent 3 versions) インターネット環境： Computer: 1 Mbps or better (broadband recommended) ※セルフチェックが可能となっております。セルフチェックはこちら≫ ※携帯からのご視聴は推奨しておりません。 |
テクニカルレベル:
AWS サービスの概要に焦点を当てており、参加者は対象のトピックに関する知識が全くない方を対象としています。
トピックの入門知識を持っていることを前提に、ベストプラクティス、サービス機能の詳細、およびデモを提供することに焦点を当てています。
ウェビナー開催日時
日付: 2022 年 10 月 13 日（木）時間: 13:00 – 17:00
会場: オンライン開催
参加費: 無料
主催: アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社