機械学習アプリケーションの高速化を必要としているデータサイエンティストや研究者、開発者たちにとって、Amazon EC2 P3 インスタンスはクラウド内で使用可能な、最も強力な GPU コンピューティングです。Amazon EC2 P3 インスタンスには、最新世代の NVIDIA Tesla V100 GPU が最大 8 個搭載されており、混合精度で最大 1 PFLOPS のパフォーマンスが可能です。これにより機械学習ワークロードの大幅な加速が実現しています。モデルトレーニングの高速化によって、データサイエンティストや機械学習エンジニアは、より速く反復処理を行い、より多くのモデルをトレーニングし、精度を向上させています。

Amazon EC2 P3 インスタンスにはさまざまな料金プランがあるため、ニーズに応じたコスト削減が可能です。作成したインスタンス対して料金を支払うオンデマンドインスタンスに加え、リザーブドインスタンスを大幅な割引で購入できます。このインスタンスは、1 年から 3 年の期間で常に利用可能です。また、スポットインスタンスも使用できます。このインスタンスは使用していない EC2 インスタンスを利用するため、Amazon EC2 のコストを大幅に削減できます。

オンプレミスのシステムとは異なり、Amazon EC2 P3 インスタンスでハイパフォーマンスコンピューティングを実行すると、事実上無制限の容量でインフラストラクチャをスケールアウトできます。また柔軟性があるため、ワークロードの需要に応じて簡単にリソースを変更できます。アプリケーションの必要に応じてリソースを設定し、HPC クラスターを数分以内に起動できます。お支払いいただくのは利用した分のみです。

Amazon EC2 P3 インスタンスはシームレスに Amazon SageMaker と連携し、強力で使いやすい、完全な機械学習プラットフォームを提供します。Amazon SageMaker は、フルマネージド型の機械学習プラットフォームで、機械学習モデルを迅速かつ簡単に構築、トレーニング、デプロイできます。さらに、Amazon EC2 P3 インスタンスは AWS Deep Learning Amazon Machine Images (AMI) と統合できます。AWS Deep Learning Amazon Machine Images (AMI) は一般的な深層学習フレームワークと一緒に事前インストールされているため、推測やトレーニングを簡単に開始できます。

Amazon EC2 P3 インスタンスは、TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Caffe、Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)、Chainer、Theano、Keras、Gluon、Torch といった、主要なすべての機械学習フレームワークをサポートしています。ユーザーは自分のアプリケーションにとって最適なフレームワークを選択できます。

複数の EC2 P3 インスタンスを使用すると、迅速に機械学習モデルをトレーニングできます。ストレージクラスターおよびコンピューティングクラスターを設定して、コンピューティングクラスターがフォワードパスやバックプロパゲーション、重み更新を実行している間に、ストレージクラスターがトレーニングデータセットや検証データセットを保存したり、データをコンピューティングクラスターに渡したりするようにできます。

クラウドコンピューティングの数あるメリットの 1 つは、必要に応じたリソースのプロビジョニングやプロビジョニングの解除ができる、伸縮自在な性質です。秒単位で使用料金が請求されるため、お客様の伸縮性のレベルアップ、コストの削減、機械学習の目標達成に向けたリソース配分の最適化が可能になります。

リザーブドインスタンスは、オンデマンドインスタンスに比べて料金が大幅に (最大 75%) 割引になります。さらに、特定のアベイラビリティーゾーンにリザーブドインスタンスを割り当てると、キャパシティーが予約されるため、必要な時に安心してインスタンスを作成することができます。

スポットインスタンスでは、インスタンスが実行されている期間中、その期間に有効なスポット料金を支払います。スポットインスタンス料金は Amazon EC2 で設定され、長期の需要と供給に応じ、スポットインスタンス容量に合わせて緩やかに調整されます。スポットインスタンスは、オンデマンド料金と比べて最大 90% の割引価格でご利用いただけます。