TED AI Lab エンジニアリングサービス　「TAILES」

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TED AI Labの概要

ディープラーニング（深層学習）の発達により、自然言語処理（NLP）や画像識別（CV）を用いた自動運転など、AI活用のニーズは日増しに高まっています。一方、AIモデルの精度や複雑性が上がるにつれて大型化し、学習期間も長期化しています。
このような課題に対応して、TAILESではTED AI Labの最新AIアクセラレータによるシステム規模の適正化のための性能評価、クラウド環境との性能・価格比較、AI処理に特化した性能検証を実施することができます。
TAILESは、従来のクラウドサービスとは異なり、自社のオンプレ環境のようにTED AI Labを利用でき、お持ちの学習データとプログラムですぐにAI学習を開始できます。TED AI Labの利用は、リモート接続と併せてオンサイトでの接続やデータの持ち込みも可能です。

AIアクセラレータ

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Cerebras Systems社が開発したWafer Scale Engine(WSE)と呼ばれる46,225㎟の巨大なシリコンチップを搭載したDeep Learning専用アクセラレータシステムです。
85万個のAI処理コアと合計40GBのローカルSRAMを実装したWSE上で、シリコンスピードでコア間通信を行うことで超高速なAI学習環境を提供します。

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DGX-A100は、最新のA100 GPUを8枚搭載した高性能DGXアプライアンスです。
NVIDIA社最新のDGX-A100を用いて、性能評価検証やマルチインスタンスGPU(MIG)機能を用いた並列での推論動作の効果検証など様々なニーズに対応できるAI学習環境を提供します。

 

＞＞DGX A100の詳細はこちら

TED AI Labの構成

設置機器仕様

TED AI Labの各機器の使用方法からディープラーニングに関する一般的なQAまで専門知識を持った当社のエンジニアがトータルサポートします。
また、ご利用の開始時と終了時にはスタートアップとクロージングのセッションを開催します。

スタートアップセッション

サービス利用開始時に、スタートアップセッションを実施します。
Cerebras CS-2およびNVIDIA DGX A100の機器の使い方、サンプルAIモデルとサンプルデータセットを使った簡易デモやハンズオンをご提供します。
NVIDIA DGX A100をご利用の際は、NGC(NVIDIA GPU Cloud)の提供コンテナ初期設定などのサポートも可能です。

QA対応

Cerebras CS-2およびNVIDIA DGX A100に関するQA(※)を提供します。サンプルAIモデルのハイパーパラメータや、出力ログに関するQAなど、ご利用中の様々なお問い合わせにお答えします。
NVIDIA DGX A100をご利用の際は、NGC(NVIDIA GPU Cloud)の提供コンテナやマルチインスタンスGPU(MIG)に関するQAにも対応します。
※学習モデルの最適化は除きます。

クロージングセッション

サービスご利用終了時に、クロージングセッションを実施します。
Cerebras CS-2およびNVIDIA DGX A100での検証結果から、必要に応じて今後のアクションについてご提案します。

最短２週間から利用が可能です。詳細のサービス費用については下記フォームよりお問い合わせください。

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所在地

東京エレクトロンデバイス　 エンジニアリングセンター

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