自動運転モデル開発を支えるクラウドネイティブインフラ

自動運転（AD/ADAS）のモデル開発は、巨大なセンサーデータ、反復的な学習・評価、厳格なガバナンスを同時に満たす“スケールする基盤”が鍵になります。本セッションでは、AWS を活用してデータ収集から学習・評価・配信（MLOps）までを一気通貫で回すためのクラウドインフラ設計パターンを解説します。
Ray/KubeRay, PyTorch FSDP、EFA を用いた高速分散通信、FSx for Lustre と S3/S3 Express One Zone を組み合わせた高スループット I/O、モデル/データのトレーサビリティまで、実運用で効く設計を具体例で示します。シーン検索・評価基盤やシミュレーション連携も取り上げ、開発サイクルの高速化と品質向上を両立する実践知を共有します。