Amazon EC2 Inf1 インスタンス

AWS Inferentia は AWS が設計した機械学習推論チップで、低コストで高いパフォーマンスを実現します。AWS Inferentia の各チップは最大 128 TOPS（1 秒あたり数兆回の演算数）のパフォーマンスを提供し、FP16、BF16、INT8 データ型をサポートしています。AWS Inferentia チップは、大規模モデルのキャッシュに使用できる大量のオンチップメモリも備えています。これは、頻繁なメモリアクセスを必要とするモデルに特に役立ちます。

AWS Inferentia には、コンパイラ、ランタイム、プロファイリングツールで構成される AWS Neuron ソフトウェア開発キット (SDK) が付属しています。TensorFlow、PyTorch、MXNet などの一般的なフレームワークで作成およびトレーニングした複雑なニューラルネットモデルを、Inf1 インスタンスを使用して実行できます。AWS Neuron には、高速の物理的なチップ間相互接続を使って、大規模モデルを分割して複数の Inferentia チップで実行する機能をサポートしており、高いスループットかつ低コストの推論を提供します。

Inf1 インスタンスは、高速ネットワークへのアクセスを必要とするアプリケーションに、最大 100 Gbps のネットワークスループットを提供します。次世代の Elastic Network Adapter (ENA) と NVM Express (NVMe) テクノロジーにより、Inf1 インスタンスではネットワーキングと Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) 向けに高スループットで低レイテンシーのインターフェイスを利用できます。

AWS Nitro System は構築ブロックを豊富に取り揃え、従来の仮想化機能の多くを専用のハードウェアとソフトウェアにオフロードして、仮想化のオーバーヘッドを削減しながら、高いパフォーマンス、可用性、セキュリティを実現します。

「私たちは Snapchat の多くの側面において機械学習 (ML) を組み込んでおり、この分野のイノベーションを探求することを重要な優先事項としています。Inferentia について聞いた後、AWS とのコラボレーションを開始して Inf1/Inferentia インスタンスを採用し、パフォーマンスやコストなど、機械学習のデプロイを支援しました。私たちは推奨モデルから始めましたが、今後は Inf1 インスタンスでさらに多くのモデルを採用することを楽しみにしています」

Snap Inc.、エンジニアリング担当副社長、Nima Khajehnouri

Anthem は、米国を代表する医療保険会社の 1 つであり、数十州にわたり 4000 万人以上のメンバーの医療ニーズに対応しています。「デジタル医療プラットフォームの市場は目覚ましい速度で成長しています。この市場に関するインテリジェンスは、膨大な量の顧客の意見データと構造化されていないその性質のため、収集が困難です。当社のアプリケーションは、深層学習の自然言語モデル (トランスフォーマー) を介して顧客の意見から実用的な洞察を自動的に生成します。当社のアプリケーションは計算集約型であり、高性能な方法でデプロイする必要があります。AWS Inferentiaプロセッサを搭載した Amazon EC2 Inf1 インスタンスに深層学習推論ワークロードをシームレスにデプロイしました。新しい Inf1 インスタンスは、GPU ベースのインスタンスに 2 倍のスループットを提供し、推論ワークロードを合理化することができました」

Numan Laanait 氏、PhD、Principal AI/Data Scientist および Miro Mihaylov 氏 PhD、Principal AI/Data Scientist

「Autodesk は、Inferentia を使用して、AI を活用した仮想アシスタントである Autodesk Virtual Agent (AVA) の認知テクノロジーを進歩させています。AVA は、自然言語理解 (NLU) と深層学習技術を適用して、問い合わせの背後にあるコンテキスト、意図、および意味を抽出することにより、顧客の質問に毎月 100,000 件以上の回答を行っています。Inferentia をパイロットすると、NLU モデルで G4dn よりも 4.9 倍高いスループットを得ることができ、Inferentia ベースの Inf1 インスタンスで多くのワークロードを実行できることを楽しみにしています」

Binghui Ouyang、シニアデータサイエンティスト、Autodesk

「Condé Nast のグローバルポートフォリオには、Wired、Vogue、Vanity Fair など 20 を超える主要なメディアブランドが含まれています。数週間で私たちのチームはレコメンデーションエンジンを AWS Inferentia チップと統合できました。この統合により SageMaker の Inf1 インスタンスで最先端の自然言語モデルの複数のランタイム最適化が可能になります。その結果、以前にデプロイされた GPU インスタンスよりも 72% のコスト削減が見られました」

Paul Fryzel 氏、プリンシパルエンジニア、AI インフラストラクチャ

「Ciao は、従来のセキュリティカメラを、人間の目と同等の機能を持つ高性能分析カメラに進化させました。当社のアプリケーションは、災害防止を進め、クラウドベースの AI カメラソリューションを使用して環境条件を監視し、災害が発生する前に警告を発します。このような警告により、発生した状況に対して事前に対応できます。物体検出に基づいて、従業員のいない実店舗のビデオから、入店する顧客の人数を推定することによって洞察を提供することもできます。Ciao Camera は、AWS Inferentia ベースの Inf1 インスタンスを商業的に採用し、YOLOv4 を搭載した G4dn よりも 40% 優れた価格性能比を実現しました。Inf1 がその大幅な費用対効率を活用して、より多くのサービスを提供できることを楽しみにしています」

Shinji Matsumoto、ソフトウェアエンジニア、Ciao Inc.

「朝日新聞は、日本でポピュラーな日刊紙の 1 つです。当社の部門の 1 つとして設立された Media Lab は、最新の技術、特に AI を研究し、最先端の技術を新しいビジネスに結び付けることを目指しています。東京で AWS Inferentia ベースの Amazon EC2 Inf1 インスタンスがリリースされたので、これらのインスタンスで PyTorch ベースのテキスト要約 AI アプリケーションをテストしました。このアプリケーションは、大量のテキストを処理し、過去 30 年間の記事でトレーニングしたヘッドラインと要約文を生成します。Inferentia を使って、CPU ベースのインスタンスよりもコストを 1 桁削減しました。この劇的なコスト削減により、以前は経済的に実現可能ではないと考えていた極めて複雑なモデルを大規模にデプロイできるようになります。」

Hideaki Tamori 氏、PhD, Senior Administrator、Media Lab、朝日新聞社

「CS Disco は、弁護士が弁護士のために開発した AI ソリューションのリーディングプロバイダーとしてリーガルテクノロジーを改革しています。Disco AI は、計算量が多くコストがかかる複雑な Natural Language Processing モデルを活用することで、テラバイト単位のデータを効率的に処理し、レビュー時間を短縮し、レビューの精度を向上させます。Disco は、AWS Inferentia ベースの Inf1 インスタンスを現在の GPU インスタンスと比較して Disco AI の推論コストを少なくとも 35% 削減できることに気が付きました。Inf1 インスタンスを使用したこの良い結果の経験を元に、CS Disco は Inferentia への移行の機会を探っています」

Alan Lockett 氏、Sr.Director of Research、CS Disco

「Talroo では、ユニークな求職者を引き付けて採用できるようにするデータ手動のプラットフォームをお客様に提供しています。最高の製品とサービスをお客様に提供できるよう、常に新しいテクノロジーを模索しています。Inferentia を使って、テキストデータのコーパスからインサイトを抽出し、AI を活用した検索と照合技術を強化しています。Talroo では Amazon EC2 Inf1 インスタンスを活用し、SageMaker で高スループットの自然言語理解モデルを作成しています。Talroo の最初のテストから、Amazon EC2 Inf1 インスタンスは G4dn GPU ベースのインスタンスと比較して、40％ 低い推論レイテンシーと 2 倍高いスループットを提供することがわかっています。これらの結果から、Talroo は AWS インフラストラクチャの一部として Amazon EC2 Inf1 インスタンスに期待しています。

Janet Hu 氏、ソフトウェアエンジニア、Talroo

Digital Media Professional (DMP) は、AI (人工知能) に基づく ZIA™ プラットフォームで未来を可視化します。DMP の効率的なコンピュータビジョン分類テクノロジーを使用して、状態観察、犯罪防止、事故防止などの大量のリアルタイム画像データに関する洞察を構築します。画像セグメンテーションモデルは、GPU ベースの G4 インスタンスと比べ、AWS Inferentia ベースの Inf1 インスタンスで 4 倍高速で実行されることを認識しました。この高スループットと低コストにより、Inferentia を使用すると、車のドライブレコーダーのアプリケーションなど、AI ワークロードを大規模にデプロイすることができます。」

Hiroyuki Umeda - デジタルメディアプロフェッショナル、セールスおよびマーケティンググループディレクター兼ゼネラルマネージャー

Hotpot.ai は、デザイナー以外のユーザーが魅力的なグラフィックを作成できるようにし、プロのデザイナーが重要なタスクを自動化できるようにします。「機械学習は戦略の中核であるため、AWS Inferentia ベースの Inf1 インスタンスを試すことができて嬉しいです。Inf1 インスタンスは、研究開発パイプラインに簡単に統合できることがわかりました。最も重要なのは、G4dn GPU ベースのインスタンスと比較して、印象的なパフォーマンスの向上が観察されたことです。最初のモデルで、Inf1 インスタンスは約 45% 高いスループットを実現し、推論あたりのコストをほぼ 50% 削減しました。AWS チームと緊密に連携して他のモデルを移植し、ML 推論インフラストラクチャのほとんどを AWS Inferentia に移行する予定です」

Clarence Hu 氏、Founder、Hotpot.ai

「INGA は、現在のビジネスパイプラインに簡単に統合できる、人工知能と深層学習技術に基づく高度なテキスト要約ソリューションを作成しています。テキストの要約は、企業がデータから有意義なインサイトを引き出す支援を行う上で重要になると考えます。AWS Inferentia ベースの Amazon EC2 Inf1 インスタンスを迅速に立ち上げ、開発パイプラインに統合しました。あっという間に影響が広がり、またその影響は重大でした。Inf1 インスタンスの高いパフォーマンスで、推論モデルパイプラインの効率と効果を向上させることができます。これまでの GPU ベースのパイプラインと比較して、従来の常識を破って、スループットでは 4 倍、パイプライン全体のコストでは 30％ の削減を実現しています。」

Yaroslav Shakula 氏、Chief Business Development Officer、INGA Technologies

「SkyWatch では、毎日、宇宙から送られる数百兆ピクセルもの地球観測データを処理しています。リアルタイムでのクラウド検出と画質のスコアリングに Amazon SageMaker を使った新しい AWS Inferentia ベースの Inf1 インスタンスの採用は、迅速かつ簡単でした。デプロイ設定でインスタンスタイプを切り替えるだけで済みました。インスタンスタイプを Inferentia ベースの Inf1 に切り替えることで、パフォーマンスが 40％ 向上し、全体のコストは 23％ 削減しました。大成功でした。これにより、エンジニアリングのオーバーヘッドを最小限に抑えて、高品質の衛星画像を提供しながら、全体的な運用コストを削減してきました。Inf1 インスタンスを使って、すべての推論エンドポイントとバッチ ML 処理を移行し、データの信頼性とカスタマーエクスペリエンスをさらに向上しようとしています。」

Adler Santos 氏、Engineering Manager、SkyWatch

1 億台を超える Alexa デバイスが世界中で販売されており、Amazon の Echo デバイスについての 5 つ星のレビューも 40 万件以上にのぼります。Amazon Alexa の Senior Vice President、Tom Taylor によれば、「アマゾン ウェブ サービスによる Amazon Alexa の AI と ML ベースのインテリジェンスは、現在 1 億台を超えるデバイスで利用できます。Alexa をよりスマートに、より能動的に、もっと会話ができて、さらに楽しく使用できるよう努力を惜しまないことをお約束します」「これを実現するには、応答時間と機械学習インフラストラクチャのコストを継続的に改善していくことが必要です。そのため、Amazon EC2 Inf1 を使用して、Alexa のテキスト読み上げ推論のレイテンシーや推論あたりのコストを削減できることに期待を寄せています。Amazon EC2 Inf1 を使用すれば、Alexa を毎月使用する何千万人ものお客様へのサービスをさらに改善することができます。」

「Amazon Rekognition は、顧客がオブジェクト、人、テキスト、アクティビティを識別するのに役立つ、シンプルで簡単な画像および動画分析アプリケーションです。Amazon Rekognition には、お客様のために毎日何十億もの画像や動画を分析できる高性能の深層学習インフラストラクチャが必要です。AWS Inferentia ベースの Inf1 インスタンスでは、オブジェクト分類などの Rekognition モデルを実行すると、GPU でこれらのモデルを実行する場合と比較して、レイテンシーが 8 倍低くなり、スループットが 2 倍になります。これらの結果に基づいて、Rekognition を Inf1 に移行し、お客様がより早く正確な結果を取得できるようにします」