フルマネージドKubernetesで
多様なワークロードを実行

深層学習・AIワークロード向けに拡張されたKubernetesクラスタの構築・運用は不要で、すぐに利用できます。 MN-Core 2を使用し、Jupyter Notebookを用いたインタラクティブな学習、タスク定期実行、大規模分散学習、推論サーバの運用まで、 幅広いワークロードに利用できます。ワークロードのメトリックを観測するためのモニタリングサービスも付随しています。

ハードの性能を最大限引き出す
独自のチップとコンパイラ

MN-Core 2は、深層学習・AIワークロードを前提とした独自のアーキテクチャを採用し、ソフトウェアによるハード資源の細かな制御により高い性能を実現します。

独自開発の専用コンパイラを用いることで、PyTorchなどの高位言語で定義された計算グラフから最適な命令生成、データ配置を行い、 既存AIワークロードに大きな変更を加えることなく、MN-Core 2の性能を引き出します。