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NVIDIA が GeForce RTX GPU を発表、AI 開発者を支援
Generatived
25/2/6 4:30
NVIDIA は、NVIDIA Blackwell アーキテクチャを活用してゲームと AI のパフォーマンスを大幅に向上させた最新の GeForce RTX 5090 および 5080 GPU を発表しました。これらの GPU は、NVIDIA DLSS 4 テクノロジによって最大 8 倍のフレーム レート、NVIDIA Reflex 2 によってレーテンシーが短縮され、NVIDIA RTX ニューラル シェーダーによってグラフィックスが向上しています。また、生成 AI ワークロードを加速するように設計されており、1 秒あたり最大 3,352 兆 AI 演算を達成し、AI 愛好家、ゲーマー、クリエイター、開発者のニーズに応えます。
CES トレード ショーで、NVIDIA は AI 開発者や愛好家を支援するために設計されたツールを発表しました。NVIDIA NIM マイクロサービスと RTX 向け AI ブループリントは、生成 AI プロジェクトの開始と開発を簡素化することを目的としています。NVIDIA NIM は、Windows PC 上の RTX GPU のパワーを活用して、迅速な開始と反復を容易にする、パッケージ化された生成 AI モデルを提供します。AI ブループリントはリファレンス プロジェクトとして機能し、開発者が NIM マイクロサービスを利用して革新的な AI エクスペリエンスを作成するのをガイドします。両方のテクノロジは GeForce RTX 50 シリーズ GPU 向けに最適化されており、開発者や愛好家が AI PC で高度な AI エクスペリエンスを作成し、提供するためのシームレスな統合を保証します。
AI モデルを PC 用に適応させる複雑さは、コミュニティ主導の AI モデルと NVIDIA 開発の AI モデルの両方へのアクセスを提供する NVIDIA NIM マイクロサービスによって解決されます。これらのマイクロサービスは、標準 API を介して簡単にダウンロードおよび接続できるように設計されており、AI PC に不可欠なモダリティをカバーしています。これらは幅広い AI ツールと互換性があり、柔軟な展開オプションを提供します。NVIDIA はまた、Microsoft と連携して、Windows Subsystem for Linux (WSL2) で NIM マイクロサービスと AI Blueprints for RTX を有効にし、データセンター GPU で実行される AI コンテナーが RTX PC で効率的に動作できるようにしました。この連携により、さまざまなプラットフォーム間での AI モデルの構築、テスト、展開が容易になります。
NVIDIA の AI パフォーマンスの進歩は、第 5 世代 Tensor コアと Blackwell アーキテクチャ内の FP4 精度のサポートによって推進されています。これらの Tensor コアは最大 3,352 AI TOPS を提供し、より要求の厳しい AI タスクの処理と複数の AI モデルの同時実行を可能にします。その結果、さまざまなアプリケーションで AI 主導のエクスペリエンスが高速化されます。FP4 量子化により、モデル サイズが縮小され、品質の低下を最小限に抑えながらパフォーマンスが 2 倍になるため、AI パフォーマンスがさらに最適化されます。このテクノロジは Blackwell アーキテクチャによってネイティブにサポートされており、NIM マイクロサービスに統合され、ローカル PC 上の高性能 AI 向けにモデルを最適化します。
NVIDIA AI ブループリントは、NIM マイクロサービスを活用し、AI を活用したプロジェクトの開発を効率化するために、パッケージ化された最適化されたリファレンス実装を提供します。CES で実演された PDF to Podcast ブループリントは、複数の AI モデルを使用して PDF をインタラクティブなポッドキャストに変換することで、これらのツールの可能性を実証しています。AI ブループリントにより、ユーザーは RTX PC およびワークステーションでの AI の実験から開発へと迅速に移行できます。
NIM マイクロサービスと AI ブループリントはまもなく利用可能になる予定で、最初は GeForce RTX 50 シリーズ、GeForce RTX 4090 および 4080、NVIDIA RTX 6000 および 5000 プロフェッショナル GPU をサポートし、将来的には他の GPU にもサポートを拡大する予定です。これらのイノベーションにより、最新の AI の進歩がクラウドから RTX PC にもたらされ、開発者や愛好家が AI をローカルで実験、構築、展開できるようになります。
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