Tag: Amazon EC2

生成 AI が流通・小売・消費財業界にもたらす年間付加価値は 4,000 〜 6,600 億 USD と試算さ […]

2024 年 7 月 11 日（木）に、メディア業界のお客様向けに AWS 勉強会を開催いたしました。放送局の […]

はじめに 従来、高品質な 3D コンテンツの制作は複雑で時間がかかり、リソースを大量に消費するプロセスでした。 […]

本ブログは、株式会社ユビタスと Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 […]

株式会社カプコンは、近畿大学の学生を対象に、AWS のクラウドサービスを活用したゲーム開発の体験型授業を提供します ( プレスリリース )。この授業ではカプコンの自社開発ゲームエンジン「RE ENGINE」を AWS 上で利用し、ゲームの企画から実装まで一連の開発工程を実践的に学びます。産学連携によるこの取り組みを通じて、教育機関の発展と優秀な人材の育成を支援し、ゲーム業界全体の活性化につなげることを目指しています。

この記事では AWS のクラウドサービスが、体験型授業をどの様に支えているかについてご説明します。

VMware 仮想環境 (VMware Cloud on AWS) 上で稼働する仮想マシンを AWS Backup で保護し、Amazon EC2 としてリストアする方法についてご紹介します。AWS Backup を活用すれば、オンプレミス VMware 仮想環境の仮想マシンの災害時の一時的な退避先として Amazon EC2 を利用する、あるいは VMware Cloud on AWS 上の仮想マシンを Amazon EC2 に移行することも可能になります。

生成 AI の進化を支える大規模言語モデルの開発及び運用に掛かるコスト、計算機リソースの確保は多くの企業が抱える大きな課題です。AWS では機械学習 (ML) アクセラレーターチップ AWS Trainium、AWS Inferentia2 を自社開発し、これらの課題解決に取り組んでいます。（Anthropic では AWS Trainium、Inferentia の活用を表明しています）
本ブログでは、前半で、AWS Trainium 搭載 Amazon EC2 Trn1 インスタンスを活用した日本語大規模言語モデルの開発事例、大規模分散学習の課題及び実現方法について解説します。
ブログ後半では、公開された日本語大規模モデルを Inferentia2 搭載 Amazon EC2 Inf2 インスタンス上で推論実行する方法について、手順を追って解説します。

2023 年 6 月 30 日（金）および 2023 年 12 月 7 日（木）に、メディア業界のお客様向けに […]

2024 年 3 月 12 日に「 AWS Compute Performance and Efficiency 」を目黒で開催しました。本セミナーでは、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) をコスト効率よく活用する方法について、海外のスペシャリストも交えて解説しました。インスタンスの選び方や AWS Graviton の活用、Kubernetes 環境での最適化、そして最新事例もご紹介をしました。本記事では、発表内容の概要と発表資料を掲載しています。

AWS MGNは、高度に自動化されたリフト&シフトソリューションを提供することで、クラウド移行の簡素化、促進、コスト削減を実現します。 1台のサーバーにつき最大 90 日間、サーバーの数に制限なく無料で移行できます。ほとんどのお客様は、この 90 日以内にサーバーの移行を完了し、AWS Application Migration Service を無料でご利用いただけます。
このブログでは、AWS MGN を使用して Azure 上の仮想マシンを AWS に移行する方法について解説します。 移行をスムーズに成功させるための手順、ベストプラクティス、留意点について説明し、AWS が提供する様々な機能を最適に活用できるよう助言します。