NVIDIA AIとAzureクラウドで次世代のAIサービスを作ろう

NVIDIA AIとAzureクラウドで次世代のAIサービスを作ろう

【目次】

1. AIのビジネスへの浸透と挑戦 (AIが業界全体に浸透し、企業が競争力を維持するための挑戦)
2. NVIDIA AIプラットフォームとMicrosoftとのパートナーシップ (NVIDIA AIプラットフォームとMicrosoftのパートナーシップによるNVIDIA AIソフトウェアの利用拡大)
3. AIの展開における課題とAzureクラウドの貢献 (AIの展開における課題とAzureクラウドの貢献)
4. NVIDIA AIエンタープライズの特長 (NVIDIA AIエンタープライズの特長)
5. Azure Machine Learningとの統合 (Azure Machine Learningとの統合)
6. NVIDIAとMicrosoftのインフラストラクチャの活用 (NVIDIAとMicrosoftのインフラストラクチャの活用)
7. インフェレンスパイプラインの構築と最適化 (インフェレンスパイプラインの構築と最適化)
8. Fine-tuningと高精度化 (Fine-tuningと高精度化)
9. モデルのデプロイとインフェレンス (モデルのデプロイとインフェレンス)
10. NVIDIA AIエンタープライズの利点 (NVIDIA AIエンタープライズの利点)

【Introduction：AIのビジネスへの浸透と挑戦】 AIは世界中のあらゆる業界に浸透し、企業が競争力を維持するために適応する必要があります。IDCの予測によれば、世界の2,000社以上の大手企業が重要な業務機能全てにAIを活用すると予想されています。情報セキュリティやIT業務では、AIを活用してリアルタイムでサイバーセキュリティの脅威を検出し、迅速に対処することが可能です。オペレーションでは、予測保全にAIを使用して、機械が故障する前にメンテナンスを行ったり、需要予測によって在庫不足や在庫過剰を回避したりすることができます。製品開発では、AIを使用してデジタルプロトタイプや設計を行い、開発から製品化までの時間とコストを削減することができます。つまり、AIはあらゆる業界や業務機能に浸透し、企業は競争力を維持するために適応する必要があります。

【NVIDIA AIプラットフォームとMicrosoftとのパートナーシップ】 NVIDIAはAIの開発を10年以上にわたり推進しており、NVIDIA AIプラットフォームを基盤にした豊富なエコシステムを構築しています。それには450以上のSDKや事前トレーニング済みモデルが含まれており、40,000以上の企業で400万人以上の開発者が使用しています。このNVIDIA AIプラットフォームは、データ処理からトレーニング、推論までのAIパイプライン全体を加速します。NVIDIAはハードウェアアクセラレーションだけでなく、ドライバ、CUDA-Xライブラリ、PyTorch、Thrust、Spark、RAPIDSなどのオープンソースソフトウェアまで最適化しており、幅広いユースケースとビジネス機能に対応しています。NVIDIA AIエンタープライズは、これらのフレームワークへのアクセスだけでなく、独自のエンタープライズ機能と特長も提供しており、NVIDIA AIエンタープライズサブスクリプションには増加したスループット、参照ワークフロー、エンタープライズサポート、セキュリティ、APIの安定性、さらにはクラウドからオンプレミス、エッジまでのさまざまな環境への最適化が含まれています。

【AIの展開における課題とAzureクラウドの貢献】 AIの展開にはさまざまな課題があります。それは、社内の専門知識の不足、コンピューティングリソースやデータの不足、スケーリングの複雑さなどです。Azureクラウド、特にAzure Machine Learningは、これらの課題のいくつかを克服するのに役立ちます。企業のクラウドコンピューティングへの依存はますます増えており、計算集約型のAIワークロードの半数以上がクラウド上で実行されると予想されています。組織の開発者は、NVIDIAとMicrosoftからの支援を求めており、より早く、効率的にプロダクションに移行し、総所有コストを削減することを望んでいます。NVIDIAのアクセラレーションコンピューティングは、他の誰も解決できない課題に取り組むことができます。

【NVIDIA AIエンタープライズの特長】 NVIDIA AIエンタープライズは、AIを本番環境で構築・展開するためのフルスタックソリューションです。さまざまなユースケースや産業向けに、幅広いAIフレームワークを提供しており、組織が価値を迅速に創出するための支援をしています。Metropolisはビデオ分析フレームワークであり、デモセッションでも使用されるものです。他にもMorpheusはリアルタイムの脅威検出に使用され、RIVAは音声AIです。Merlinはレコメンデーションシステムの構築に利用され、cuOptはルート最適化、MONAIは医療画像処理などがあります。NVIDIA AIエンタープライズは、これらのフレームワークへのアクセスだけでなく、エンタープライズ向けの独自の機能や機能も提供しています。NVIDIA AIエンタープライズは、スループットの向上、参照ワークフロー、エンタープライズサポート、セキュリティ、APIの安定性などの利点を提供します。

【Azure Machine Learningとの統合】 Azure Machine Learningは、データサイエンティスト、開発者、市民データサイエンティストが使用できる、最も包括的なエンドツーエンドの機械学習プラットフォームです。NVIDIA AIエンタープライズと組み合わせることで、Azure MLレジストリで共有資産を活用することができます。Azureのワークスペース内でそれを使用すると、Rapidsを使用して機械学習の従来のモデルを高速に処理したり、qSparkやQDFを使用してデータの探索を行ったりすることができます。これらは、NVIDIA AIエンタープライズが提供するカスタマイズされたLTS環境と組み合わせています。Azure Machine Learning内での最適化体験では、高パフォーマンスなGen 2 VMやHPCベースのイメージなど、最適化されたインフラストラクチャも利用できます。Azure Machine LearningとNVIDIA AIエンタープライズの統合により、高速なトレーニング時間、改善された性能、より高い精度を活かすことができます。

【NVIDIAとMicrosoftのインフラストラクチャの活用】 NVIDIAとMicrosoftは長年にわたり協力し、世界中の企業にAIの最新技術を提供してきました。Azureでは、NVIDIAのAIエンタープライズを活用して、あらゆるサイズの企業がAIと機械学習をスケールできるようになっています。Azure Nシリーズ仮想マシンは、機械学習やディープラーニング、ハイパフォーマンスコンピューティングなどのGPU集約型ワークロードに特化して設計されており、NVIDIAのGPUを搭載しています。これらのマシンは、V100、T4、A100、A10、H100などのさまざまなオプションを提供しており、UbuntuなどのHPCベースのイメージと組み合わせて使用することができます。InfiniBandネットワーキングにより、Azure VM間の通信がより高速になり、マシンラーニングやその他のGPU集約型アプリケーションのパフォーマンスが向上します。NVIDIAとMicrosoftのパートナーシップにより、AIと機械学習のスケールできるパワフルなGPU対応インフラストラクチャを提供することができます。

【インフェレンスパイプラインの構築と最適化】 Azure Machine Learningを使用して、NVIDIA AIエンタープライズとの連携により、簡単にコンピュータビジョンのワークフローを構築し、モデルを検証および最適化することができます。例として、ボディポーズ推定のインフェレンスパイプラインを作成し、元のビデオから推論時の入力ファイルの位置を変更します。また、ディープストリームSDKなどのツールを使用してリアルタイムビデオアナリティクスの推論結果を確認することもできます。また、モデルの精度を向上させるために、追加のデータを使用してモデルを高精度化することも可能です。データのトレーニングとインフェレンスを改善するために、さまざまなパイプラインコンポーネントを使用することができます。最終的には、改善されたモデルをリアルタイムのインフェレンスにデプロイすることができます。Azure Machine LearningとNVIDIA AIエンタープライズの統合により、柔軟なワークフローの構築と最適化が可能になります。

【Fine-tuningと高精度化】 モデルの精度を向上させるためには、Fine-tuningが重要です。COCAデータセットからのキーポイント検出データを使用することで、モデルを高精度化するための追加データが利用できます。また、カスタムデータに対してもFine-tuningを行うためのパイプラインコンポーネントが提供されています。これらのコンポーネントを使用して、モデルの性能を改良するための追加データをトレーニングする事ができます。

【モデルのデプロイとインフェレンス】 改善されたモデルの結果に満足したら、エンドポイントを利用してリアルタイムインフェレンスを展開することができます。Azure Machine LearningとNVIDIA AIエンタープライズの統合により、大規模なスケールでの推論やデプロイメントが可能になります。また、モデルの最適化やインフェレンス結果の確認のために、パイプラインを実行することもできます。

【NVIDIA AIエンタープライズの利点】 NVIDIA AIエンタープライズの利点は、スループットの向上、参照ワークフロー、エンタープライズサポート、セキュリティ、APIの安定性などが挙げられます。これにより、生産性が向上し、市場投入までの時間が短縮され、総所有コストが削減されます。NVIDIA AIエンタープライズは、コンテナにNVIDIA AIエンタープライズソフトウェアを配信し、パフォーマンス最適化されたコンテナを提供します。これにより、開発者は最適な依存関係を手に入れるためにかける貴重な時間を節約することができます。さらに、継続的な最適化プロセスにより、AIソフトウェアはハードウェアの変更なしでパフォーマンスを向上させることができます。

【Azure Machine Learningとの統合】 Azure Machine Learningは、データサイエンティスト、開発者、市民データサイエンティストが使用できる、最も包括的なエンドツーエンドの機械学習プラットフォームです。NVIDIA AIエンタープライズと組み合わせることで、Azure MLレジストリで共有資産を活用することができます。Azureのワークスペース内でそれを使用すると、Rapidsを使用して機械学習の従来のモデルを高速に処理したり、qSparkやQDFを使用してデータの探索を行ったりすることができます。これらは、NVIDIA AIエンタープライズが提供するカスタマイズされたLTS環境と組み合わせています。

【NVIDIAとMicrosoftのインフラストラクチャの活用】 NVIDIAとMicrosoftは長年にわたり協力し、世界中の企業にAIの最新技術を提供してきました。Azureでは、NVIDIAのAIエンタープライズを活用して、あらゆるサイズの企業がAIと機械学習をスケールできるようになっています。Azure Nシリーズ仮想マシンは、機械学習やディープラーニング、ハイパフォーマンスコンピューティングなどのGPU集約型ワークロードに特化して設計されており、NVIDIAのGPUを搭載しています。

【インフェレンスパイプラインの構築と最適化】 Azure Machine Learningを使用して、NVIDIA AIエンタープライズとの連携により、簡単にコンピュータビジョンのワークフローを構築し、モデルを検証および最適化することができます。

【Fine-tuningと高精度化】 モデルの精度を向上させるためには、Fine-tuningが重要です。COCAデータセットからのキーポイント検出データを使用することで、モデルを高精度化するための追加データが利用できます。

【モデルのデプロイとインフェレンス】 改善されたモデルの結果に満足したら、エンドポイントを利用してリアルタイムインフェレンスを展開することができます。

【NVIDIA AIエンタープライズの利点】 NVIDIA AIエンタープライズの利点は、スループットの向上、参照ワークフロー、エンタープライズサポート、セキュリティ、APIの安定性などが挙げられます。