GPUを搭載していることです。V100はTensorコアというものを搭載しており、これによってディープラーニングの学習が高速にできるようです。性能Tensorflowのチュートリアルにあるmnist_deep.pyを実行し、ベンチマークを行いました。G3インスタンスの実行時間を比べてみました。結果は以下のとおりです。P3ファミリーは、P2と比べて約3倍、G3と比べても約2倍、高速に学習ができています。コストパフォーマンスでは、既存インスタンスに比べてやや劣っています。これは、P3インスタンスの利用料が、既存インスタンスの3倍以上と高額であるためです。今回の実験の手順は、以下のとおりです。Consoleからインスタンスを作成します。設定は以下のとおりです。G3からそれぞれ選択。インスタンスサイズは最小のものを選択その他の設定はデフォルトで作成その後、インスタンスの初期化が完了するまで待ちます。次に、作成したEC2インスタンスにSSHでログインし、ディープラーニングを実行し、実行時間を計測します。src/tensorflow_python3/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_deep.py出力のrealの時間を、ディープラーニングの実行時間とします。1回目の実行時にはデータセットのダウンロードなどが入るので、同じコマンドを2回実行し、2回目の実行時間を結果として採用します。USD/時」で割った値を採用しました。インスタンスのサイズを16xlargeなどに大きくするとGPUの個数が増えますが、Tensorflowなどはデフォルトでは1つのGPUしか使わないため、実行速度は上がらないことに注意します。G3との比較を行いました。料金の高さを考えなければ、P3インスタンスはP2の3倍、G3の2倍ほどの性能があり、とても優れています。コストパフォーマンスで考えた場合、P3インスタンスに性能は劣りますが、G3インスタンスが一番優れています。サービスを行っております。AWSとして、AWSの運用代行・監視なども行っております。はじめとした各種プロフェッショナルサービスを提供しておりますのでぜひご活用ください。EC2#TensorFlowtmtkデータ分析と機械学習とソフトウェア開発をしています。アルゴリズムとデータ構造が好きです。