深層学習の高速化の需要は、急速なペースでかつ幅広いアプリケーションにわたって増加しています。パーソナライズされた検索の推奨動的な料金設定、あるいは自動化した顧客サポートなどのアプリケーションでは高度化が進み、本番環境での実行がより高価となってきています。機械学習機能を組み込むアプリケーションが増えるにつれて、低レイテンシーのリアルタイムパフォーマンスを必要とするものを含め、ワークロードの割合を高める必要があります。これらのアプリケーションは、機械学習アルゴリズムを実行するために最適化したインフラストラクチャから恩恵を受けます。開発者の日常に深層学習を普及させ、低コストの従量課金モデルで利用できる最先端のハードウェアへより多くの人がアクセスすることを目指しています。このビジョンを実現するための大きな一歩であり、実現への約束でもあります。クラウドで高い推論パフォーマンスの実現、推論の総コストの削減、さらに標準アプリケーションの機能の一部として機械学習を簡単に統合できるよう設計されています。インスタンスごとに複数のチップを有効にできます。データ型をサポートしています。ビットモデルの速度での実行が可能です。大規模なオンチップメモリを特徴としています。このため、大規模なモデルのキャッシュが可能となり、チップ外に保存する必要はありません。コアがモデルへ高速でアクセスでき、チップのオフチップメモリ帯域幅によって制限されないため、推論レイテンシーの低下に大きく貢献します。インスタンスを使って実行する一般的なフレームワークで作成およびトレーニングすることができます。一般的な機械学習フレームワークにも統合済みです。インスタンスの最適なパフォーマンスが実現します。無料利用枠にすぐにアクセスできます。コンソールで機械学習を開始する。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。