Amazon Web Services のデータセンターを支える独自半導体開発

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rights reserved. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Web Services のデータセンターを支える独自半導体開発常世大史 Annapurna Labs, Amazon Web Services Japan 2025/04/25

rights reserved. 自己紹介名前：常世大史 (とこよひろし) 所属：Annapurna Labs (アンナプルナラボ) 職務：アンナプルナラボ発信技術の拡販、技術支援経歴：グローバル半導体企業でのキャリアを経て、2013年、当時ステルスモードで活動を開始していた半導体設計会社アンナプルナラボにアジア圏初のメンバーとして参画。国内外チップ外販ビジネスの技術支援を主導 2015年の Amazonによる買収後は、Nitroカードの開発支援、Nitro カードを搭載した機器の開発支援などを経て、現在は AI アクセラレータ AWS Trainium、Inferentia を搭載したインスタンスの技術支援に従事好きな AWS サービス： AWS 自社設計チップ搭載 EC2 インスタンス

rights reserved. https://www.geekwire.com/2023/inside-the-ai-chip-race-how-a-pivotal-happy-hour-changed-amazons- strategy-in-the-cloud/ 2013年秋、シアトルのパイクプレイスマーケットにある歴史あるレストランで、AWS の James Hamilton氏と Annapurna Labs 創業者の Nafea Bshara 氏が運命的な出会いを果たしました。その直前、 Hamilton氏は AWS の独自チップ開発の必要性について社内文書を作成していました。インフラストラクチャの革新とコスト制御には、半導体レベルでの開発が不可欠との考えからです。この出会いを経て、AWS は 2015年に Annapurna Labs を買収。サーバーチップ Nitro の開発を皮切りに、現在では AI 特化型チップ Trainium と Inferentia まで手掛け、クラウドインフラの技術革新を加速しています。【生成 AI による要約】

rights reserved. Annapurna Labs の半導体技術を AWS のコア技術で活用 AWS Nitro System AWS 基盤の共通処理をオフロードする AWS のコア技術 AWS Graviton パワフルかつ効率的なプロセッサ AWS Trainium AWS Inferentia 機械学習アクセラレータ AWS におけるシリコンイノベーション

rights reserved. なぜ独自に半導体開発を行うのか？ AWS の仕様に合わせてハードウェアを最適化高い電力効率製品の仕様化から導入までエンドツーエンドの開発プロセスより多くの価値を創造エンドツーエンドでの最適化信頼性・可用性動作監視・自己回復機能をチップレベルで実装運用イノベーションスピード最適化

rights reserved. Recap: re:Invent 2016 • DPU (Data Processing Unit) という言葉ができる前から AWS では同様の技術を開発、利用開始 • 翌年の re:Invent 2017 で AWS Nitro System として発表

rights reserved. 10GBPS NITRO 2 0 1 3 25GBPS NITROv2 2 0 1 5 100GBPS NITROv3 2 0 1 7 100GBPS NITROv4 2 0 2 0 200GBPS NITROv5 2 0 2 2 2024 © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 400GBPS NITROv6 N E W AWS Nitro System によるネットワークの革新 Amazon EC2 独自の仮想化基盤。ネットワークやストレージの仮想化、セキュリティの処理等を専用ハードウェアにオフロードして、ホストと分離。最適化されたパフォーマンスを提供

rights reserved. AWS Nitro System 以前の仮想化基盤 Host system Customer instances Xen hypervisor Dom0 Management security and monitoring Local storage Amazon EBS storage Amazon VPC networking

rights reserved. Nitro System 以前 Host system Customer instances Xen hypervisor Dom0 Management security and monitoring Local storage Amazon EBS storage Amazon VPC networking Host system Nitro Hypervisor Customer instances Nitro Card(s) PCI Express Management security and monitoring Local storage Amazon EBS storage Amazon VPC networking Nitro System 以後

rights reserved. Host system Nitro Hypervisor Customer instances Nitro Card(s) PCI Express Management security and monitoring Local storage Amazon EBS storage Amazon VPC networking AWS Nitro System がもたらしたもの • 多様なインスタンスタイプの提供 • 最大限の性能を提供 • セキュリティの向上

rights reserved. Host system Nitro Hypervisor Customer instances Nitro Card(s) PCI Express Management security and monitoring Local storage Amazon EBS storage Amazon VPC networking AWS Nitro System がもたらしたもの • 多様なインスタンスタイプの提供 • 仮想化基盤がホストから独立することでホストとして様々なインスタンスタイプの提供が容易に • Nitro System の恩恵を受けつつ、ハイパーバイザーを除いたベアメタルタイプの提供が可能に • 最大限の性能を提供 • セキュリティの向上

rights reserved. 多様なインスタンスタイプの提供 2017 800+ 2024 2006 70 インスタンスタイプの数 Amazon EC2 独自の仮想化基盤である AWS Nitro System を発表

rights reserved. Amazon EC2 Mac1/Mac2 インスタンス

rights reserved. Host system Nitro Hypervisor Customer instances Nitro Card(s) PCI Express Management security and monitoring Local storage Amazon EBS storage Amazon VPC networking AWS Nitro System がもたらしたもの • 多様なインスタンスタイプの提供 • 最大限の性能を提供 • ベアメタルとほぼ同等性能の仮想化環境を実現 • SRD プロトコルによるネットワーク性能の向上 • EBS ストレージ、ローカルストレージ (SSD) の性能向上 • セキュリティの向上

rights reserved. 仮想化オーバーヘッドの影響を極小化しており仮想化環境でもベアメタルとほぼ同等のパフォーマンスを発揮最大限の性能を提供 : ベアメタル https://aws.amazon.com/blogs/hpc/bare-metal-performance-with-the-aws-nitro-system/

rights reserved. Scalable Reliable Datagram (SRD) 19 SRD によるスループット、レイテンシーの改善 AWS が独自開発した低遅延･高スループットのトランスポートプロトコル • 複数のネットワーク経路を活用するマルチパスルーティング • 独自の link/switchダウン検出、輻輳制御による遅延･ジッターの低減 Instance Elastic Network Adapter Instance Elastic Network Adapter AWS ネットワーク https://ieeexplore.ieee.org/document/9167399

rights reserved. Scalable Reliable Datagram (SRD) 20 SRD によるスループット、レイテンシーの改善 EFA – Elastic Fabric Adapter • SRD による広帯域・低遅延の NCCL/MPI 向けネットワークインタフェース • 分散学習など NCCL/MPI を利用するクラスタのスケーラビリティを向上 ENA Express • 同じアベイラビリティゾーン内の 2 つの EC2 インスタンス間での通信 • SRD プロトコルを利用し、単一フローの帯域幅を 5Gbps から 25Gbps に増加、テールレイテンシーを最大 85% 改善 OS Nitro

rights reserved. 1 Gbps 1 Gbps 25 Gbps 50 Gbps 100 Gbps 200 Gbps 400 Gbps 800 Gbps 1600 Gbps 3200 Gbps B A S E L I N E N I T R O - E N A B L E D N E T W O R K - O P T I M I Z E D H I G H - S C A L E W O R K L O A D S © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 最大限の性能を提供 : ネットワーク 6400 Gbps

rights reserved. S H A R E W I T H N E T W O R K D E D I C A T E D E B S B A N D W I D T H N I T R O - E N A B L E D N E T W O R K A N D B L O C K S T O R A G E O P T I M I Z E D 80 Gbps 350K IOPS 60 Gbps 260K IOPS 38 Gbps 160K IOPS 19 Gbps 80K IOPS 14 Gbps 75K IOPS 4 Gbps 32K IOPS 2 Gbps 16K IOPS 1 Gbps 8K IOPS 100 Gbps 400K IOPS © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. EBS 帯域と IOPS 性能の向上最大限の性能を提供 : ストレージ ※ EBS (Amazon Elastic Block Store) とは - スケーラブルな高性能ブロックストレージ - インスタンスにアタッチして利用 Nitro Card は NVMe インターフェースと性能劣化のないインライン暗号化に対応

rights reserved. • 高性能、低レイテンシーの AWS によるカスタム SSD AWS Nitro SSD 向上した信頼性高速化したファームウェア更新により信頼性を向上し、インスタンスのダウンタイムを削減 NITROセキュリティディスクに保存された全てのデータは AES-256 の一時鍵によって暗号化低レイテンシ AWS Nitro system と統合され 60% 低いレイテンシを提供 NAND Flash translation layer (FTL) を Nitro Card 上にオフロード一般的な SSD

rights reserved. Host system Nitro Hypervisor Customer instances Nitro Card(s) PCI Express Management security and monitoring Local storage Amazon EBS storage Amazon VPC networking AWS Nitro System がもたらしたもの • 多様なインスタンスタイプの提供 • 最大限の性能を提供 • セキュリティの向上 • 全ての通信は暗号化 • セキュアなブート環境を実現 • ホストから独立したファームウェアアップデートが可能 • 仮想化基盤が分離されており、ホスト環境への管理アクセスを禁止

rights reserved. リモートアクセスの禁止セキュアブートパッチ適用暗号化セキュリティは常に AWS にとって最優先事項セキュリティの向上

rights reserved. Host system Nitro Hypervisor Customer instances Nitro Card(s) PCI Express Management security and monitoring Local storage Amazon EBS storage Amazon VPC networking AWS Nitro System がもたらしたもの • 多様なインスタンスタイプの提供 • 最大限の性能を提供 • セキュリティの向上

rights reserved. 幅広いプロセッサアーキテクチャの選択肢 AMD EPYC プロセッサ Intel Xeon Scalable プロセッサ AWS Graviton プロセッサ Apple Silicon

rights reserved. Graviton3 と比較した Web アプリ処理性能 Graviton3 と比較したデータベース処理性能 GRAVITON4 2 0 2 4 4世代にわたるコスト性能のリーダーシップ N E W 2 0 1 8 GRAVITON GRAVITON2 2 0 1 9 GRAVITON3/3E 2 0 2 1 64 ビット ARM プロセッサコア搭載独自設計 AWS シリコンクラウドネイティブなワークロードに最適化

rights reserved. 64-bit Arm コア採用 AWS カスタムチップ、16 物理コア搭載 A1 インスタンスファミリーとしてローンチ顧客からのフィードバックのもと Arm エコシステムの発展に貢献 AWS Graviton（第 1 世代） 2018 年一般提供開始

rights reserved. • サーバ向けコアである Arm Neoverse N1 を採用 • 1 チップに 64 物理コア搭載 • 7nm プロセスルール、300億トランジスタ • 様々な EC2 インスタンスタイプを提供済み • 多くのマネージドサービスでも選択可能 • 同等の x86 系インスタンスと比較してコストパフォーマンスが最大 40 % 向上、消費電力効率が最大 3.5 倍 AWS Graviton2 2020 年一般提供開始

rights reserved. G R AV I TO N 2 インスタンス強化されたセキュリティ AWS Graviton2 搭載インスタンス Graviton 搭載インスタンスを本格導入、用途に応じた様々なインスタンスタイプを提供

rights reserved. • Arm Neoverse V1 コアを採用 • 1 チップに 64 物理コア搭載 • 550億トランジスタ、チップレットベースの設計 • Graviton2 と比較して2倍の浮動小数点演算性能 • DDR5 メモリ採用により Graviton2 と比較してメモリ帯域幅が 50% 向上 • 同等の x86 系インスタンスと比較して 60% 消費電力削減 • AWS Graviton2 と比較してコストパフォーマンスが 25% 向上 AWS Graviton3 2022 年一般提供開始

rights reserved. キャッシュ容量メモリ帯域幅の向上コア数増加 AWS Graviton4 96 個の Arm Neoverse V2 コアコアあたり 2MB の L2 キャッシュ 12 チャネルの DDR5-5600 メモリ 2024 年一般提供開始

rights reserved. D R A M N I T R O C A R D S C O H E R E N T L I N K 全ての高速物理インタフェースを暗号化 AWS Graviton4

rights reserved. AWS Graviton4 DDR5 DDR5 DDR5 DDR5 DDR5 DDR5 DDR5 DDR5 DDR5 DDR5 DDR5 DDR5 PCIe gen5 PCIe gen5 • 7 つのダイで構成されるチップレットデザイン • 用途に応じて異なるプロセスを利用、設計、検証の工程を最適化

rights reserved. シングルソケット (96 vCPU) • Graviton3 と比較して 50% 多いコア数コヒーレントなマルチソケットをサポート (192 vCPU) • Graviton3 と比較して 3 倍のコア数 • Graviton3 と比較して 3 倍のメモリ容量（最大 3TB）スケールアップワークロードへの対応

rights reserved. • Graviton4 搭載 R8g インスタンスで大幅な性能向上を達成 • 世代を重ねるごとの着実な進化 Graviton の進化：4 世代で性能は4倍に 0% 50% 100% 150% 200% 250% 300% 350% 400% 450% 500% Groovy MySQL 性能向上 A1 R6g R7g R8g

rights reserved. 柔軟な Graviton 搭載サーバ構成を実現 Graviton4 搭載サーバ構成 • Nitro Card による柔軟な構成が可能 - 独立した２つの仮想インスタンス - 1つのコヒーレントな仮想インスタンス - 独立した 2つのベアメタルインスタンス - 1つのコヒーレントなベアメタルインスタンス Graviton3 搭載サーバ構成 • チップ・パッケージ・マザーボードのデザインを最適化し、1 サーバあたり 3 ソケット構成が可能に • Nitro Card が 3 ソケット構成に対応

rights reserved. Graviton が実現する省エネルギー同等処理で最大 60% の消費電力削減

rights reserved. 41 カーボンフットプリントの削減事例 62% API リクエストあたりの炭素排出量削減 38% コンピューティングリソースの削減 47% ワークロードコストの削減 50% 毎月のカーボン排出量の削減 42% ワークロードコストの削減 30% コアアプリケーションの性能向上 https://aws.amazon.com/ec2/graviton/graviton-sustainability/ https://aerospike.com/solutions/use-cases/database-sustainability/ 49% TPS (1秒あたりの処理数) あたりの炭素排出量削減 18% トランザクションスループットの向上 27% コストの削減

rights reserved. A M A Z O N E L A S T I C C O M P U T E C L O U D の売上高上位 1 0 0 0 社のお客様の 9 4 % 以上が、 A W S G R AV I T O N ベースの E C 2 インスタンスを活用されています。（ 2 0 2 4 年第 2 四半期時点） AWS Graviton を活用しているお客様 DIRECTV stream OneGame Ansys hotelbeds

rights reserved. プライムデーでの Graviton 活用 2024年 • 5,800 以上の異なる Amazon.com サービスを支えるため、25万個以上の AWS Graviton チップを活用 2023年 • Graviton インスタンスにより、2,600 以上のサービスを実現。その数は 2022年の 2.7倍に 2022年 • Graviton2 の採用拡大により効率性が向上。全体のサーバー規模は 2021年のサイバーマンデー比で 7% 増加のみ 2021年 • 12の主要小売サービスにおいて、3 リージョンのクラスターで 53,000 以上の Graviton2 ベースの C6g インスタンスを展開

rights reserved. 44 なぜ AWS Graviton ? 過去 2 年間において、新たに追加されたコンピューティングリソースの 50% 以上が AWS Graviton 搭載インスタンス AWS Graviton ベースのインスタンスは、同等のEC2インスタンスと比較して最大 40% 優れた価格性能を提供 AWS Graviton インスタンスは、同等の EC2 インスタンスと比較して最大 60% の消費電力を削減

rights reserved. 14 16 18 20 22 24 26 28 30 2010 2012 2015 2018 2020 2023 2026 2029 コンピューティングのスケーリングには次世代の AI インフラが必要 AI インフラの次なるフロンティア学習に必要な演算性能 (FLOPS) 10 10 10 10 10 10 10 10 10 Gopher (280B) Source: Epoch AI, ‘Data on Notable AI Models’. 26 Nov 2024 Llama 3.1- 405B VGG16 T5-11B

rights reserved. 2 0 1 9 INFERENTIA TRAINIUM 2 0 2 2 INFERENTIA2 2 0 2 3 TRAINIUM2 2 0 2 4 コスト性能に優れた AI アクセラレータチップ N E W Trainium と比較した HBM メモリ帯域幅 Trainium と比較した HBM メモリ容量 Trainium と比較した処理性能

rights reserved. AWS が自社開発した第 2 世代の生成 AI / ML アクセラレータ 48 AWS Trainium 2022 年一般提供開始 Trn1n.32xlarge : AWS Trainium 搭載インスタンス • 16 個の AWS Trainium を搭載 • 同等の GPU インスタンスと比較し最大 50%低価格を実現 • 512GB の高速 HBM2 メモリ搭載 • 1600 Gbps の EFA ネットワーク帯域に対応 HBM 容量 HBM 帯域幅 (BF16/FP16/FP8)

rights reserved. AWS Trainium 第 2 世代 Neuron コア v2 Tensor エンジン：畳み込み等、行列演算に最適化 Scalar エンジン：RELU 等の活性化関数に最適化 Vector エンジン：Batch Normalization やプーリング処理に最適化汎用 SIMD エンジン：カスタムオペレータに対応 HBM HBM NeuronCore-v2 GPSIMD Engine NeuronLink-v2 DMA DMA DMA DMA DMA DMA DMA Collective Communication Host PCIe On-chip SRAM memory Tensor Engine Vector Engine Scalar Engine NeuronCore-v2 GPSIMD Engine NeuronLink-v2 On-chip SRAM memory Tensor Engine Vector Engine Scalar Engine Trainium NeuronLink-v2 NeuronLink-v2 https://aws.amazon.com/machine-learning/trainium/ NeuronLink-v2 高帯域、低遅延なデバイス間接続 32 GB HBM メモリスタック専用 Collective Compute エンジン分散学習、推論を行う際に、演算と集団通信をオーバーラップ

rights reserved. AWS Trainium HBM HBM NeuronCore-v2 GPSIMD Engine NeuronLink-v2 DMA DMA DMA DMA DMA DMA DMA Collective Communication Host PCIe On-chip SRAM memory Tensor Engine Vector Engine Scalar Engine NeuronCore-v2 GPSIMD Engine NeuronLink-v2 On-chip SRAM memory Tensor Engine Vector Engine Scalar Engine Trainium NeuronLink-v2 NeuronLink-v2 2D torus topology (trn1.32xlarge) Trn1n.32xlarge インスタンスでは 16 個の AWS Trainium を搭載

rights reserved. AWS が自社開発した第 3 世代の生成 AI / ML アクセラレータ 51 AWS Trainium2 2024 年一般提供開始 Trn2.48xlarge : AWS Trainium2 搭載インスタンス • 16 個の AWS Trainium2 を搭載 • 同等の GPU インスタンスと比較し 30-40%高いコスト性能 • 1.5TB の高速 HBM3 メモリ搭載 • 3,200 Gbps の EFA ネットワーク帯域に対応 HBM 容量 HBM 帯域幅 Dense / Sparse compute

rights reserved. AWS Trainium2 第 3 世代 Neuronコア v3 - 8つの Neuronコア - 4つの論理 Neuronコアとして利用可能 - インスタンスあたり 128 Neuronコア - 64 論理 Neuronコア - Sparsity 対応 (最大 4 倍の FLOPS 値) 96 GB (4 x 24GB) HBM メモリスタック - Trainium と比較し 3倍の容量、4倍の帯域幅 NeuronLink-v3 - より高帯域、低遅延なデバイス間接続 - Trainium 同様の 2D torus topology HBM HBM NeuronLink-v3 DMA DMA DMA DMA DMA DMA DMA Collective Communication Host PCIe NeuronLink-v3 Trainium2 NeuronLink-v3 NeuronLink-v3 HBM HBM NeuronCore-v3 GPSIMD Engine On-chip SRAM memory Tensor Engine Vector Engine Scalar Engine NeuronCore-v3 GPSIMD Engine On-chip SRAM memory Tensor Engine Vector Engine Scalar Engine NeuronCore-v3 GPSIMD Engine On-chip SRAM memory Tensor Engine Vector Engine Scalar Engine NeuronCore-v3 GPSIMD Engine On-chip SRAM memory Tensor Engine Vector Engine Scalar Engine

rights reserved. 53 AWS Trainium、Inferentia を活用中のお客様 Anyscale

rights reserved. Powering AI Innovation at Amazon Search on Amazon Rufus AI shopping assistant Alexa conversational AI

rights reserved. 「Anthropicでは、革新的なAIが人々と社会の繁栄に貢献することを保証することが我々のミッションです。スピードは我々の企業ユーザーにとって不可欠です。そのため、業界をリードする低レイテンシーでClaude 3 Opus の性能に匹敵する Claude 3.5 Haiku の提供を発表しました」とDario Amodeiは述べました。「我々は、レイテンシーに最適化された推論のために Trn2上で動作する Claude 3.5 Haiku を、Amazon Bedrockを通じて提供できることを嬉しく思います。これは、我々のお客様に最速の応答時間を提供し、他のどのインスタンスよりも60%速くなっています。我々は、より多くの Claude モデルを Trainium2 に移行し続けることに興奮しています。これにより、お客様はパフォーマンスの向上と生産性の増加を享受できるでしょう」 Anthropic モデルを Trainium2 で 60% 高速実行

rights reserved. Train your model faster with 性能向上の要素 Train your model faster with Train your model faster with Train your model faster with TFLOPS 入力トークンの処理 ✓ Trainium2 Trainium2 メモリ帯域幅出力トークンの生成 ✓ メモリ容量 ✓

rights reserved. 性能向上の要素 TFLOPS メモリ帯域幅メモリ容量インターコネクト ✓ AWS設計のネットワークファブリック 10マイクロ秒以下で数十ペタビットの転送を実現

rights reserved. 演算効率、電力効率を高めるシストリックアレイ電力効率に優れたコンピュート局所通信並列処理データの再利用

rights reserved. 59 最適化された電力供給の仕組み CROSS – SECTION CUT HBM Interposer Electrical via Compute chip

rights reserved. 最適化された電力供給の仕組み Trainium – 横方向 (lateral) 電力供給 BOTTOM TOP VO L TAGE REGU L ATOR S

rights reserved. 最適化された電力供給の仕組み Trainium2 – 垂直方向 (vertical) 電力供給 VO L TAGE REGU L ATOR S TOP Trainium2 では Trainium と比較して最大 3 倍の電力効率を達成 BOTTOM

rights reserved. VOLTAGE ( M V ) TIME Trainium LOAD END LOAD START Trainium2 最適化された電力供給の仕組み

rights reserved. 時間導入可能な限り迅速に導入典型的な導入曲線機械学習ワークロードの導入曲線導入規模の拡大早期採用層機械学習の導入曲線

rights reserved. モジュール式の堅牢なデザインケーブルと構成部品の最小化シンプルな冷却システム生産規模の拡大

rights reserved. 生産ラインの自動化システム内診断と稼働前点検生産規模の拡大モジュール式の堅牢なデザインケーブルと構成部品の最小化シンプルな冷却システム

rights reserved. イノベーションのスピードは加速 2011 2012 2014 2015 ENHANCED STRORAGE 2018 2019 2020 XEN 2010 2022 2023 2024 2013 ENHANCED NETWORKING 2016 2017 AWS NITRO SYSTEM 2021 NITRO SSD NITRO 10Gbps NITROv2 25Gbps NITROv3 100Gbps NITROv4 100Gbps NITROv5 200Gbps NITROv6 400Gbps Graviton Graviton2 Graviton3 Graviton4 Inferentia Inferentia2 Trainium Trainium2 インスタンスタイプの数 800+

rights reserved. 68 独自半導体開発への投資は継続 • 2025 年内の AWS Trainium3 登場をアナウンス • AWS 初の 3nm プロセス採用 • Trainium2 の 2倍の性能 • 40%の電力効率の向上

rights reserved. 69 継続する次世代の AI インフラへの投資 • Amazon EC2 Trn2 UltraServers をプレビュー開始 • Trainium2 64 チップを広帯域低遅延 NeuronLink-v3 で接続 • ML 向け EC2サーバーとして最高性能を達成 SPARSE COMPUTE DENSE COMPUTE HBM BANDWIDTH NEURONLINK BANDWIDTH EFAv3 BANDWIDTH HBM CAPACITY

rights reserved. 70

rights reserved. 71 AWS のサステナビリティへの取り組み AWS でワークロードを実行すると、オンプレミスと比較して、最大 4.1 倍エネルギー効率が向上 AWS でワークロードを実行、最適化した場合、関連する炭素排出量を最大 99% 削減可能 2040 年までのネット・ゼロ・カーボン（温室効果ガス排出量実質ゼロ）達成 Data from 2024 Accenture study: How moving onto the AWS cloud reduces carbon emissions グローバルでの電力消費量と同等の再生可能エネルギーで確保 - 2023年 2030年までにAWS ウォーターポジティブコミットメントへの進捗状況 100% 41% 30% 再生プラスチックもしくはバイオプラスチックの利用 2年+ Amazon S3 が利用する HDD のライフサイクルを延長 >99% 安全に廃棄された機器の99%以上が、再利用、再販売またはリサイクル 2,350万コンポーネントをリサイクルあるいはセカンダリマーケットでの販売よりよい設計, より長く使用, より多くの再利用

rights reserved. 72 まとめ - AWSの独自半導体開発がもたらす価値 • AWS 仕様に最適化された高性能・省電力アーキテクチャ • アイデアから実装までの開発プロセスを加速、最新技術をいち早く提供 • チップレベルから信頼性の追求 • 継続的なイノベーションで新たな可能性を創出 AWSは独自半導体開発を通じて、クラウドコンピューティングの可能性を無限に広げていきます https://aws.amazon.com/jp/summits 日本最大の “AWS を学ぶイベント” AWS Summit Japan が 6月 25 日（水）、26 日（木）の二日間、幕張メッセ & ライブ配信で開催されます。ぜひご参加ください。

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