Amazon、クラウドでの機械学習トレーニング用カスタムチップ「Trainium」を発表

Amazonは1日、AWS Trainiumを発表した。これは、同社が費用対効果の高い機械学習モデルのトレーニングをクラウド上で提供するためにカスタム設計されたチップ。これは、インテルの新しいHabana Gaudiプロセッサを搭載したHabana GaudiベースのAmazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスが、機械学習トレーニングのために特別に構築されるのに先駆けて発表されたものである。

Amazon、クラウドでの機械学習トレーニング用カスタムチップ「Trainium」を発表

Amazonは1日、AWS Trainiumを発表した。これは、同社が費用対効果の高い機械学習モデルのトレーニングをクラウド上で提供するためにカスタム設計されたチップ。これは、インテルの新しいHabana Gaudiプロセッサを搭載したHabana GaudiベースのAmazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスが、機械学習トレーニングのために特別に構築されるのに先駆けて発表されたものである。

AWSのCEOであるAndy Jassyは、Amazonのre:Inventカンファレンスでの基調講演の中で、「機械学習トレーニングの価格性能を押し上げ続けたいと考えているので、独自のチップに投資しなければならないことはわかっている」と述べた。「AWSには、チップのイノベーションと相まって、比類のないインスタンスの配列がある」。

Amazonは、Trainiumがクラウド上の機械学習インスタンスの中で最もテラフロップ数が多いと主張している。Amazonは、標準的なAWS GPUインスタンスと比較して、スループットが30%高く、コストパーイナーシャが45%低いと見積もっている。

Trainiumが2021年後半にEC2インスタンスとして、またAmazonのフルマネージド機械学習開発プラットフォームであるSageMakerで利用できるようになると、GoogleのTensorFlow、FacebookのPyTorch、MxNetなどの一般的なフレームワークをサポートすることになる。さらにAmazonは、機械学習推論のための同社のクラウドホスト型チップであるInferentiaと同じNeuron SDKを使用すると述べている。

「Inferentiaは、MLインフラストラクチャコストの最大90%を占める推論コストに対応していましたが、多くの開発チームは、固定のMLトレーニング予算によって制限されている」とAWSはブログ記事で書いている。「これでは、モデルやアプリケーションを改善するために必要なトレーニングの範囲や頻度が制限されてしまいる。AWS Trainiumは、クラウド上でMLトレーニングのための最高のパフォーマンスと低コストを提供することで、この課題に対応している。TrainiumとInferentiaの両方を利用することで、顧客はトレーニングワークロードのスケーリングから高速推論の展開まで、エンドツーエンドでMLコンピュートを利用できるようになる」

ベンチマーク結果がないため、Trainiumの性能がGoogle Cloud PlatformでホストされているGoogleのテンソルプロセッシングユニット(TPU)と比較してどうかは不明だ。Googleによると、第4世代のTPUは、第3世代のTPUの2倍以上のマトリクス乗算テラフロップスを提供するという。

機械学習の導入は、高価なハードウェアの必要性によって制約を受けてきた。実際、MITのリサーチサイエンティストのニール・トンプソンらによる報告書は、機械学習が計算限界に近づいている可能性があることを示唆している。

OpenAIは、GPT-3言語モデルの訓練に1200万ドルを費やしている。Googleは、11の自然言語処理タスクのために最先端の技術を再定義した双方向変換モデルであるBERTの訓練に推定6,912ドルを費やしたと報告されている。

アマゾンは、企業での需要が高まるにつれ、AIや機械学習のトレーニングや推論サービスへの傾倒が進んでいる。ある推計によると、世界の機械学習市場は2017年に15億8000万ドルと評価され、2024年には208億3000万ドルに達すると予測されている。

Amazonは11月、AlexaとRekognitionのためのコンピューティングの一部をInferentiaを搭載したインスタンスに移行したと発表し、Nvidiaのチップから離れながら、作業を高速化して安価にすることを目指していた。当時、同社はAlexaの一部の作業をInferentiaに移行したことで、レイテンシが25%向上し、コストが30%削減されたと主張していた。

計算資源がディープラーニングの制約に
ディープラーニングの進歩は計算能力の向上に大きく依存していることを示している。この依存度を考慮すると、現在の路線での進歩は急速に経済的、技術的、環境的に持続不可能になる可能性がある。継続的な進歩には、劇的に計算効率の高い方法が必要となり、ディープラーニングの改善、他の機械学習方法への移行からもたらされる。

Read more

新たなスエズ危機に直面する米海軍[英エコノミスト]

新たなスエズ危機に直面する米海軍[英エコノミスト]

世界が繁栄するためには、船が港に到着しなければならない。マラッカ海峡やパナマ運河のような狭い航路を通過するとき、船舶は最も脆弱になる。そのため、スエズ運河への唯一の南側航路である紅海で最近急増している船舶への攻撃は、世界貿易にとって重大な脅威となっている。イランに支援されたイエメンの過激派フーシ派は、表向きはパレスチナ人を支援するために、35カ国以上につながる船舶に向けて100機以上の無人機やミサイルを発射した。彼らのキャンペーンは、黒海から南シナ海まですでに危険にさらされている航行の自由の原則に対する冒涜である。アメリカとその同盟国は、中東での紛争をエスカレートさせることなく、この問題にしっかりと対処しなければならない。 世界のコンテナ輸送量の20%、海上貿易の10%、海上ガスと石油の8~10%が紅海とスエズルートを通過している。数週間の騒乱の後、世界の5大コンテナ船会社のうち4社が紅海とスエズ航路の航海を停止し、BPは石油の出荷を一時停止した。十分な供給があるため、エネルギー価格への影響は軽微である。しかし、コンテナ会社の株価は、投資家が輸送能力の縮小を予想している

By エコノミスト(英国)
新型ジェットエンジンが超音速飛行を復活させる可能性[英エコノミスト]

新型ジェットエンジンが超音速飛行を復活させる可能性[英エコノミスト]

1960年代以来、世界中のエンジニアが回転デトネーションエンジン(RDE)と呼ばれる新しいタイプのジェット機を研究してきたが、実験段階を超えることはなかった。世界最大のジェットエンジン製造会社のひとつであるジー・エアロスペースは最近、実用版を開発中であると発表した。今年初め、米国の国防高等研究計画局は、同じく大手航空宇宙グループであるRTX傘下のレイセオンに対し、ガンビットと呼ばれるRDEを開発するために2900万ドルの契約を結んだ。 両エンジンはミサイルの推進に使用され、ロケットや既存のジェットエンジンなど、現在の推進システムの航続距離や速度の限界を克服する。しかし、もし両社が実用化に成功すれば、超音速飛行を復活させる可能性も含め、RDEは航空分野でより幅広い役割を果たすことになるかもしれない。 中央フロリダ大学の先端航空宇宙エンジンの専門家であるカリーム・アーメッドは、RDEとは「火を制御された爆発に置き換える」ものだと説明する。専門用語で言えば、ジェットエンジンは酸素と燃料の燃焼に依存しており、これは科学者が消炎と呼ぶ亜音速の反応だからだ。それに比べてデトネーシ

By エコノミスト(英国)
ビッグテックと地政学がインターネットを作り変える[英エコノミスト]

ビッグテックと地政学がインターネットを作り変える[英エコノミスト]

今月初め、イギリス、エストニア、フィンランドの海軍がバルト海で合同演習を行った際、その目的は戦闘技術を磨くことではなかった。その代わり、海底のガスやデータのパイプラインを妨害行為から守るための訓練が行われた。今回の訓練は、10月に同海域の海底ケーブルが破損した事件を受けたものだ。フィンランド大統領のサウリ・ニーニストは、このいたずらの原因とされた中国船が海底にいかりを引きずった事故について、「意図的なのか、それとも極めて稚拙な技術の結果なのか」と疑問を呈した。 海底ケーブルはかつて、インターネットの退屈な配管と見なされていた。現在、アマゾン、グーグル、メタ、マイクロソフトといったデータ経済の巨人たちは、中国と米国の緊張が世界のデジタルインフラを分断する危険性をはらんでいるにもかかわらず、データの流れをよりコントロールすることを主張している。その結果、海底ケーブルは貴重な経済的・戦略的資産へと変貌を遂げようとしている。 海底データパイプは、大陸間インターネットトラフィックのほぼ99%を運んでいる。調査会社TeleGeographyによると、現在550本の海底ケーブルが活動

By エコノミスト(英国)