Microsoft Ignite! AI ソリューションアップデート
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- 3. ハイパースケールの エンタープライズ グレードの インフラストラク チャ 開発者用ツールおよ び サービス データ サイエンスの ための オープン プラット フォーム ハードウェア ストレージ管理 ソフトウェア AI アプリケーション (ファーストおよびサード パーティ) Cognitive Services Bot Framework Spark AI Batch Training DS VM SQL Server ACS BLOB Cosmos DB SQL DB/DW ADLS CPU FPGA GPU IoT Azure Machine Learning モデルのデプロイおよび管理 機械学習ツールキット 実験の管理、データの準備、 コラボレーション CNTK TensorFlow Chainer Scikit-Learn その他のライブラリ PROSE Docker クラウド - Spark、SQL、その他のエ ンジン ML Server - Spark、SQL、VM エッジ
- 5. ResNet ImageNet GoogleNet ImageNet 2000h Speech LSTM Model Neural Translational Model 130 時間 570 時間 1,100 時間 2,000 時間 Imagenet: 1M Images, 1K Classes K40 x 8 K40 K40 K40
- 6. NC6 NC12 NC24 NC24r Cores 6 12 24 24 GPU 1 K80 GPU (1/2 Physical Card) 2 K80 GPUs (1 Physical Card) 4 K80 GPUs (2 Physical Cards) 4 K80 GPUs (2 Physical Cards) Memory 56 GB 112 GB 224 GB 224 GB Disk ~380 GB SSD ~680 GB SSD ~1.5 TB SSD ~1.5 TB SSD Network Azure Network Azure Network Azure Network InfiniBand
- 7. NC6s_v2 NC12s_v2 NC24s_v2 NC24rs_v2 Cores 6 12 24 24 GPU 1 x P100 GPU 2 x P100 GPU 4 x P100 GPU 4 x P100 GPU Memory 112 GB 224 GB 448 GB 448 GB Disk ~700 GB SSD ~1.4 TB SSD ~3 TB SSD ~3 TB SSD Network Azure Network Azure Network Azure Network InfiniBand
- 8. ND6s ND12s ND24s ND24rs Cores 6 12 24 24 GPU 1 x P40 2 x P40 4 x P40 4 x P40 Memory 112 GB 224 GB 448 GB 448 GB Disk ~700 GB SSD ~1.4 TB SSD ~3 TB SSD ~3 TB SSD Network Azure Network Azure Network Azure Network InfiniBand
- 9. - 1,000 2,000 3,000 4,000 1 2 3 4 5 6 7 8 Throughput(images/second) Batch Size Series2 Series1 21x Speedup GPU: Ubuntu 14.04.5, Tensor RT 2.1, CUDA 8.0.42, cuDNN 6.0.5; precision FP32 (K80), INT8 (P40 GPU). ResNet-50 Optimize performance with TensorRT and reduced precision
- 10. ハイパースケールの エンタープライズ グレードの インフラストラク チャ 開発者用ツールおよ び サービス データ サイエンスの ための オープン プラット フォーム ハードウェア ストレージ管理 ソフトウェア AI アプリケーション (ファーストおよびサード パーティ) Cognitive Services Bot Framework Spark AI Batch Training DS VM SQL Server ACS BLOB Cosmos DB SQL DB/DW ADLS CPU FPGA GPU IoT Azure Machine Learning モデルのデプロイおよび管理 機械学習ツールキット 実験の管理、データの準備、 コラボレーション CNTK TensorFlow Chainer Scikit-Learn その他のライブラリ PROSE Docker クラウド - Spark、SQL、その他のエ ンジン ML Server - Spark、SQL、VM エッジ
- 11. 開発者による AI の採用促進 (API化) ハイブリッドトレーニングとスコアリング シナリオの台頭 イベント発生場所でのスコアリング/推論の 実施 (エッジ、クラウド、オンプレミス) 一部の開発者が Data Scientist /AI Developer を目指す 多様なハードウェアの進化 (CPU/GPU/FPGA/ASIC/デバイス) データ準備 モデルの展開と管理 モデル系統と監査 モデルについての説明責 任 課 題主 要 動 向
- 12. Notebooks IDEs Azure Machine Learning Workbench VS Code Tools for AI 実験および モデル管理サービス AZURE MACHINE LEARNING SERVICES Spark SQL Server Virtual machines GPUs Container services SQL Server Machine Learning Server ON-PREMISES EDGE Azure IoT Edge TRAIN & DEPLOY OPTIONS AZURE
- 15. DOC KE R 単一ノードのデプロイ (クラウド/オンプ レミス) Azure Container Service Azure IoT Edge Spark クラスター
- 16. 運用データの準備 ビルドモデル
- 20. © 2016 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft, Windows, Windows Vista and other product names are or may be registered trademarks and/or trademarks in the U.S. and/or other countries. The information herein is for informational purposes only and represents the current view of Microsoft Corporation as of the date of this presentation. Because Microsoft must respond to changing market conditions, it should not be interpreted to be a commitment on the part of Microsoft, and Microsoft cannot guarantee the accuracy of any information provided after the date of this presentation. MICROSOFT MAKES NO WARRANTIES, EXPRESS, IMPLIED OR STATUTORY, AS TO THE INFORMATION IN THIS PRESENTATION.
Notes de l'éditeur
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