毎年恒例の GPU テクノロジ カンファレンス (GTC) で、Nvidia は、さまざまな業界の企業向けに AI ハードウェアのアクセシビリティを拡大すると同時に、ChatGPT のようなジェネレーティブ AI アプリケーションの開発プロセスを改善するというコミットメントを示しました。
カンファレンス全体を通して、サンタクララに本拠を置く同社はいくつかの主要な発表を発表し、それぞれが AI の分野を前進させることを目的としていました。 その中には、ハードウェアをより使いやすくアクセスしやすいものにするための取り組みや、開発プロセスを合理化する新しいソフトウェアやツールがありました。
イベントの過程で、各発表をカバーする多数の詳細な記事が公開され、Nvidia の進歩が業界全体に与える潜在的な影響が強調されました。
NVIDIA AI に関するすべての発表
Nvidia の DGX A100 サーバー ボックスは高価であると考えられてきました。そのため、同社は GPU テクノロジ カンファレンス (GTC) で DGX Cloud を発表し、企業が自社のテクノロジをより利用しやすくするようにしました。
DGX Cloud は、企業が同社の AI スーパーコンピューティング インフラストラクチャとソフトウェアにアクセスできるようにする Web ベースのサービスです。 各 DGX サーバー ボックスには、8 つの Nvidia H100 または A100 GPU と 640 GB のメモリが付属しており、単一ノードで月額 36,999 ドルかかります。
エンタープライズ AI アプリケーションをさらにサポートするために、Nvidia は、Nvidia NeMo、Nvidia Picasso、BioNeMO の 3 つのクラウド サービスを提供する AI Foundations を立ち上げました。 このサービスは、企業がカスタム生成 AI モデルを開発および実装するのを支援することを目的としています。
Nvidia NeMo は大規模な言語モデル用に設計されており、Nvidia Picasso は画像、ビデオ、および 3D アプリケーションに焦点を当てており、BioNeMO は生物学的データを使用して科学テキストを生成します。
Nvidia は、毎年恒例の GPU テクノロジ カンファレンス (GTC) で、開発者がカスタム生成 AI アプリケーションを構築できるように設計された 4 つの推論プラットフォームのリリースを発表しました。 これらの中には、AI ビデオを生成するための Nvidia L4、2D/3D 画像生成のための Nvidia L40、大規模な言語モデルを展開するための Nvidia H100 NVL、および Nvidia Grace Hopper があります。
後者は、Grace CPU と Hopper GPU を 900GB/秒のコヒーレントなチップ間インターフェイスで接続することにより、大規模なデータセット上に構築されたレコメンデーション システムを有効にします。
Nvidia は、L4 は CPU の 120 倍の AI 搭載ビデオ パフォーマンスを提供でき、エネルギー効率が 99% 向上すると主張しています。 L40 は Omniverse エンジンとして機能し、以前のバージョンと比較して、Stable Diffusion の 7 倍の推論パフォーマンスと 12 倍の Omniverse パフォーマンスを提供します。
NVIDIA GTC について
GTC イベントで、Nvidia の CEO であるジェンソン フアン (Jenson Huang) は、半導体製造の効率を高める同社の取り組みについて大きな発表を行いました。 Huang は、Nvidia cuLitho ソフトウェア ライブラリを明らかにしました。これは、半導体企業が超小型トランジスタとワイヤを備えたチップを設計および開発するのに役立つように設計されたツールです。
このソフトウェア ライブラリは、半導体製造プロセスで使用されるデータ センターのエネルギー効率を改善しながら、チップの市場投入までの時間を短縮することが期待されています。 このツールを使用すると、企業はチップの設計と製造のコストを削減しながら、より高いパフォーマンスとエネルギー効率を実現できます。 cuLitho ソフトウェア ライブラリは、超小型トランジスタとワイヤを使用したチップ開発のアクセシビリティと容易さを向上させることにより、半導体業界に大きな影響を与えるように設定されています。
「チップ産業は、世界のほぼすべての産業の基盤です」と Huang 氏は述べています。 「物理学の限界に達したリソグラフィ、NVIDIA による cuLitho の導入、およびパートナーである TSMC、ASML、Synopsys とのコラボレーションにより、ファブはスループットを向上させ、二酸化炭素排出量を削減し、2nm 以降の基盤を築くことができます。」
製品とソフトウェアの発表に加えて、Nvidia はいくつかの重要なパートナーシップの発表も行いました。 Nvidia は Medtronic と提携して、ソフトウェア定義の医療機器向けの共通 AI プラットフォームを作成し、患者ケアの向上に役立てています。 同社は Microsoft とも提携しており、Microsoft は Azure クラウド プラットフォームで Nvidia Omniverse と Nvidia DGX Cloud をホストします。
これらのパートナーシップは、AI の重要性の高まりと、さまざまな業界間のコラボレーションの必要性を浮き彫りにしています。 2023 Nvidia GTC イベントは 3 月 23 日まで続き、AI の最新の開発と、Nvidia がこの技術で可能性の限界を押し広げている方法について学ぶ機会を参加者に提供します。
