Google Cloud と NVIDIA のパートナーシップ強化により、コンピューティング ワークロードを高速化
Google Cloud Japan Team
※この投稿は米国時間 2020 年 5 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
スタートアップ企業から多国籍企業まで、さまざまな企業が、データの課題をまったく新しい方法で解決するために努力し続けています。こうした企業が求めているのは、増え続けるデータを管理し続けながら、多額の資本支出やインフラストラクチャの煩雑な管理なしに目標が達成できるツールです。
Google Cloud と NVIDIA は長年協力を続けており、複雑なデータの課題を解決することを目指して、機械学習(ML)、人工知能(AI)、データ分析に適した強力なプラットフォームを提供しています。Google Cloud で NVIDIA GPU を使用すると、機械学習によるトレーニングと推論や分析などのハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC)ワークロードを高速化できます。また、仮想マシンから TensorFlow のようなオープンソース フレームワークまで、特に野心的なプロジェクトに取り組むためのツールをご用意しています。たとえば、Google Cloud の Dataproc で NVIDIA GPU を使用すると、ML のトレーニングと開発にかかる時間を最大 44 倍高速化し、コストを 14 分の 1 に削減できます。
お客様の目標達成を引き続きサポートするために、Google では新しい NVIDIA Ampere アーキテクチャと NVIDIA A100 Tensor Core GPU に今後対応する予定です。研究者やイノベーターの皆様は、Google Cloud と新しい A100 GPU によって強化されたハードウェア機能とソフトウェア機能を活用して、現在特に重要な AI アプリケーションと HPC アプリケーションをさらに進化させることができます。これには、会話型 AI、レコメンデーション システム、気候変動対策のための気象シミュレーション研究など幅広いアプリケーションが含まれます。今後、Google Compute Engine、Google Kubernetes Engine、Cloud AI Platform で A100 GPU を利用できるようになる予定です。コントロールとポータビリティを確保しつつ、スケールアップ、スケールアウトできる使いやすいシステムをご活用いただけます。
さらに、Google Cloud のディープ ラーニング VM イメージとディープ ラーニング コンテナで NVIDIA の新世代ライブラリを標準でサポートすることで、A100 GPU のメリットを享受できます。また、Google Cloud、NVIDIA、TensorFlow の各チームの協力により、この新ソフトウェアへの組み込みサポートがTensorFlow Enterprise の全バージョンに装備されます。そのため、Google Cloud で TensorFlow を使用するユーザーは、コードの変更や TensorFlow のバージョンのアップグレードをすることなく、新しいハードウェアを使用できるようになります。
Avaya、Google Cloud と NVIDIA により顧客とのつながりを実現
ユニファイド コミュニケーションとコラボレーションの大手グローバル プロバイダである Avaya は、Google Cloud と NVIDIA のテクノロジーを使用して、顧客の重要なビジネス上の課題に取り組んでいます。Avaya Spaces は、クラウドベースの動画コラボレーション ソリューションです。Google Cloud 上で運用され、世界中の複数のデータセンターで導入されています。COVID-19(新型コロナウイルス感染症)により人々の働き方が変化する中、同ソリューションは、社会的距離の必要性から在宅勤務に移行する組織で特に活用されています。
Avaya のクラウド コラボレーション部門で製品管理シニア ディレクターを務める Paul Relf 氏は、次のように述べています。「動画の処理を Google Cloud 上の NVIDIA T4 で行うようになったことで、当社のプラットフォームに新たなイノベーションの可能性が生まれました。Avaya が目指すのは、リアルタイム AI 機能をユーザー エクスペリエンスの一部として利用することで、他社にはない価値をエンドユーザーに提供することです。当社では Google Cloud と利用可能な付加価値機能を多用しています。また、NVIDIA の新しい AI 機能と、Google と NVIDIA のエコシステムを活用して、いかに Avaya Spaces のユーザーにより良いサービスを提供するかについて非常に関心があります。」
Google Cloud 上で NVIDIA を使用するソリューションには、さまざまな業種や企業規模にわたる幅広いユースケースがあります。Google では、NVIDIA の GTC デジタル イベントで、エッジ コンピューティングやグラフィックスの可視化など AI プラットフォームの使用法についていくつかセッションを行いました。中でも特に興味深いオンデマンド セッションを以下よりご覧ください。
- GCP でスケーラブルな推論プラットフォームを構築する
- Google Cloud AutoML Video と Edge のデプロイ
- GPipe: パイプラインの並列処理を使用した大規模ニューラル ネットワークの効率的なトレーニング
- JAX: Python で変換構成が可能な関数による機械学習研究の加速
- 医療における人工知能と人間
Google Cloud における A100 GPU に関心をお持ちのお客様は、こちらのフォームにご入力ください。折り返しご連絡を差し上げます。
- By ML インフラストラクチャ担当プロダクト管理ディレクター Manish Sainani