独自に設計した特定用途向け集積回路(ASIC)を使用すると、機械学習(ML)モデルを費用効率の高い方法で迅速にトレーニングできます。モデルを実行できます。ペタフロップス以上のパフォーマンスを発揮します。チップをベースにして構築されています。ノードに拡大することで、コードを変更することなくアプリケーションをスケールアップできます。機械学習モデルのトレーニングおよび実行費用の大幅な削減を可能にする料金オプションが用意されています。モデルを活用できます。チームはこれらの公開、最適化、および継続的なテストを実施し、モデルの数は続々と増えています。ネットワークの仕組みを確認しましょう。ネットワークによって達成されています。ネットワークの動作は神経科学における発見から大まかなヒントを得たものです。ネットワーク」という用語は生物学的所見に限らず、さまざまなクラスの数学的構造にも適用されています。ネットワーク構造、つまり「アーキテクチャ」の多くは、複数の層で構成される階層です。正確かつ有用なモデルには多数の層が含まれる傾向にあります。このことから「ディープ」という用語が使用されるようになりました。ネットワークのほとんどは、画像、音声、テキスト、構造化データなどを入力データとして受け取り、データに一連の変換を適用してから、予測に使用できる出力を生成します。ネットワークがあるとします。ディメンションのベクトルに変換されます。対応する出力ニューロンがこの入力ピクセルを直接受け取り、重みと呼ばれる一連のパラメータ値で乗算してから、その結果を渡します。上の図に示されている赤い線ごとに、個別の重みが適用されます。次の図に示されているように、ニューロンは受け取った入力に、パラメータとしての一連の重みを突き合わせます。することで、類似度フィルタの役割を果たします。ネットワークの場合も、中核的な動作はこれと同様です。それぞれの層が先行する層から(おそらく、それまでの層によって大幅に変更されている)入力データを受け取り、そのデータをネットワーク内の各ニューロンの一連の重みと突き合わせます。これらのニューロンがそのレスポンスでデータを次の層の入力として渡していくという仕組みです。プロセスで行われます。プロセスでは非常に大規模なラベル付きデータセットが反復的に処理されます。大規模なデータセットになってくると、数百万、あるいは数十億ものラベル付きサンプルが含まれます。モデルをトレーニングするには、強力なハードウェアを使ったとしても数週間はかかることもあります。ネットワークで必要となる種類の計算について説明しました。デバイスがどのように対処しているかを理解することが役立ちます。ついて考えてみましょう。アーキテクチャに基づく汎用プロセッサです。以下に示すようにソフトウェアとメモリと連動して機能します。このアニメーションはコンセプトの説明のみを目的として作成されています。実際のプロセッサの実際の動作を反映したものではありません。最大のメリットは、その柔軟性です。多種多様な無数のアプリケーションに対応するあらゆる種類のソフトウェアを読み込むことができます。ネットワークを使用した画像分類にも対処できます。柔軟であるがゆえに、ハードウェアはソフトウェアからの次の命令を読み取るまでは、次の計算処理を認識できないことがあります。キャッシュに保存しなければなりません。アーキテクチャの欠点になっています。ネットワークでの計算とは、先々のステップが完全に予測可能であることを意味します。メモリへのアクセスが必要であるため、全体的なスループットが制限されるだけでなく、相当なエネルギーも消費します。保持するのが通常となっています。このように大量のプロセッサが存在するということは、数千の乗算と加算を同時に実行できるということになります。このアニメーションはコンセプトの説明のみを目的として作成されています。実際のプロセッサの実際の動作を反映したものではありません。アーキテクチャが効果を発揮します。桁違いのスループットを達成できます。アーキテクチャとなっています。汎用プロセッサであることに変わりはなく、数百万種類ものアプリケーションとソフトウェアをサポートしなければなりません。ボトルネックの問題が生じます。レジスタや共有メモリにアクセスして、計算の中間結果を読み取って保存しなければなりません。フットプリントも大きくなります。ネットワークのワークロードに特化して設計した行列プロセッサです。比較して大幅に下回ります。ボトルネックが大幅に軽減されることが挙げられます。ハードウェア設計者はその演算処理の実行に必要なあらゆる計算ステップを把握しました。その知識を基に、何千もの乗算器と加算器を配置して直接相互に接続し、これらの演算子からなる大規模な物理行列を形成することができました。アーキテクチャと呼ばれています。単一プロセッサ内に集約しています。ネットワークの計算方法について説明します。乗算器と加算器からなる行列にメモリからパラメータを読み込みます。メモリからデータを読み込みます。乗算が行われるたびに、その結果を次の乗算器に渡し、それと同時に合計が取得されます。したがって、データとパラメータの乗算結果すべての合計が出力となります。大量の計算を行ってデータを渡していくプロセス全体で、メモリにアクセスする必要は一切ありません。ネットワークにおいて、優れた演算スループットの達成と、消費電力とフットプリントの大幅削減を両立できるのです。サービスを選択します。いずれかを選択できます。いくつかのタイプがあります。最適な消費電力と費用効率の組み合わせを選択できます。