AWSの最新GPUインスタンス Amazon EC2 P4d


マシンラーニングとHPCに最適!



米国時間11月1日にローンチされた Amazon EC2 P4d インスタンスは、十分な CPU パワー、メモリ、ネットワーク帯域幅とともに、ますます機能が向上した NVIDIA A100 Tensor コア GPU を搭載し、深層学習のパフォーマンスが大幅にアップしました。自然言語処理、オブジェクトの検出と分類、シーンの理解、地震分析、天気予報、財務モデリングなど、高度なスーパーコンピューター規模の機械学習とHPCワークロードを処理することができます。このウエビナーでは、P4d とそれを構成するプロセッサをご紹介します。また、P4d を利用した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・HPC の初心者からエキスパートの方まで、ぜひご参加ください。

タイトル AWSの最新GPUインスタンス Amazon EC2 P4d - マシンラーニングとHPCに最適!
日時 2020 年 12 月 24 日(木)開演:10:00 ~ 12:00
会場 オンライン開催
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 AWS上のマシンラーニング やHPC 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
主催 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社
アジェンダ
10:00 - 10:03 オープニング

10:03 - 10:25「NVIDIA A100 GPU を搭載した Amazon EC2 P4d インスタンスのご紹介」
アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト
宮本 大輔
Amazon EC2 では、NVIDIA の最新世代 GPU である A100 GPU を搭載した P4d インスタンスがローンチされました。
この P4d インスタンスでは、これまでの P3 インスタンスと比較して、様々なDeep Learningワークロードについて約2.5倍のパフォーマンスを得られるだけでなく、400 Gbps の NVIDIA GPUDirect RDMA対応ネットワークアダプタ(EFA)や、高速な分散ストレージのサービスであるFSx for Lustre を活用して、EC2 UltraClustersという大規模なクラスタ環境を構築し、クラウド上でより大規模な処理を行うことも可能になりました。
本セッションでは、このP4dインスタンスの概要や、機械学習・HPC(High Performance Computing)での活用についてご紹介いたします。

10:25 - 10:50「 A100 GPU 搭載! P4d インスタンス使いこなしのコツ」
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
最新の NVIDIA Ampere アーキテクチャに基づく A100 GPU を搭載する P4d インスタンス。Tensorコアの進化やMulti-Instance GPU (MIG) といった新機能だけでなく、EFAのGPUDirect RDMA対応など、EC2 ならではの強みを持っています。本セッションでは、このP4dを使いこなし、A100 GPUの性能を引き出すコツをお伝えします。

10:50 - 11:00 休憩

11:00 - 11:25 「Amazon Web ServicesのHPCシステムとしての活用」
プロメテック・ソフトウェア株式会社 HPCエバンジェリスト兼テクニカルサポート
廣川 祐太様
弊社はこの度、NVIDIA HPC Compiler Support Sevicesの販売取り扱いを開始し、GPU技術は勿論のことHPCコミュニティ全体の活性化と技術向上に貢献してまいります。
本発表ではAWS P4dインスタンスにおけるHPCベンチマークの評価結果と、スーパーコンピュータやオンプレミス環境との比較検討を行い、AWSのHPCシステムとしての活用方法について議論します。

11:25 - 11:50 「p4d.24xlarge のすゝめ~ 圧倒的なコスパを誇る GPU インスタンス ~」
有限会社来栖川電算 取締役
山口 陽平様
来栖川電算は、様々な分野(自動運転,ロボット,ヘルスケア,…)のお客様と共に先進的な AI技術を研究開発し、ビジネスにおける意思決定や自動化に役立てています。近年では、カメラや LiDARなどの多数のセンサやそれらを入力とする多数のタスクの一貫性を学習に活用することが増えており、これを支える大規模な計算資源の確保と効率的な運用が重要になっています。来栖川電算では、このような状況を見据えて2016 年から AHAB(コンテナベースのハイブリッドクラウド型実験スケジューラ)を開発し、その時々の最新の GPUを自社及びお客様の環境で運用しています。
本セッションでは、NVIDIA A100(今年5月発表の最新 GPU)を搭載した P4d インスタンスを AHABのクラスタへ組み込んで使ってみた結果を報告させて頂きます。さらに、導入にあたって検討したポイントやお勧めのポイントなどを分かりやすく解説します。

11:50 - 12:00 Q&A・クロージング
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 2 versions)
Mozilla Firefox (most recent 2 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。