資料の紹介

　近年注目が高まっている自然言語処理（NPL）、グラフニューラルネットワーク（GNN）といった機械学習では、一般に、AI（人工知能）モデルの学習に用いるデータや、学習で調整するパラメーターの数を多くするほど、性能を向上できるとされている。だが、それには大量のコンピューティングリソースが必要であり、一般企業での実現には、企業規模を問わず困難が伴うことが多い。

　そこで最近、注目を集めているのが、DNNの学習と推論の処理に特化することで、価格対性能比の大幅向上を図ったAI専用プロセッサーIPU（インテリジェンス・プロセッシング・ユニット）である。スケーラビリティが高く大規模な構成を組みやすいのも特徴だ。

　本資料では、IPUを採用したAIインフラをクラウドで提供するサービスの概要と特徴を紹介する。業界標準の機械学習フレームワークと統合されたソフトウエア開発環境（SDK）により、ハードルの高かった機械学習モデルの開発や既存モデルの移植に取り組みやすくなるとしている。

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