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この記事の著者: 李丹

出典: ハード AI

東部時間 7 月 29 日月曜日、NVIDIA は、米国デンバーで開催された年次コンピューター グラフィックスおよびインタラクティブ テクノロジのカンファレンスおよび展示会である SIGGRAPH 2024 で新しいツールを発表しました。

Nvidia CEO の Huang Renxun 氏は、SIGGRAPH 2024 で、今週 Nvidia が今年デビューする新しいチップ アーキテクチャである Blackwell アーキテクチャのサンプルを送ることを明らかにしました。同時に、Nvidia は、企業による AI モデルの大規模展開を促進するために、主に人工知能 (AI) 推論の最適化に使用されるクラウドネイティブのマイクロサービスである Nvidia 推論マイクロ サービス (NIM) に関わる一連のソフトウェア アップデートを発表しました。

NVIDIA が今年 3 月に NIM を発表したとき、NIM は市場投入までの時間を短縮し、クラウド、データ センター、GPU アクセラレーション ワークステーションのどこにでも生成 AI モデルの展開を簡素化するように設計された最適化された推論マイクロサービスを提供すると紹介しました。 NIM は、大規模言語モデル (LLM)、視覚言語モデル (VLM)、音声、画像、ビデオ、3D、医薬品開発、医療画像などのモデルを含む、複数のドメインにわたる AI ユースケースをサポートします。

開発者は、NVIDIA のホスト型クラウド API を使用して新しい生成 AI モデルをテストするか、NIM をダウンロードしてモデルを自分でホストし、主要なクラウド プロバイダーまたはオンプレミスで Kubernetes を使用して迅速にデプロイして、開発時間、複雑さ、コストを削減できます。 NIM マイクロサービスは、アルゴリズム、システム、ランタイムの最適化をパッケージ化し、業界標準の API を追加することで、AI モデルの導入プロセスを簡素化します。これにより、開発者は広範なカスタマイズや専門知識を必要とせずに、NIM を既存のアプリケーションやインフラストラクチャに統合できます。

NVIDIA が月曜日に発表したアップデートでは、NIM 推論マイクロサービス ライブラリが拡張され、物理世界環境、高度なビジュアル モデリング、およびさまざまな垂直アプリケーションがカバーされます。 NVIDIA は、約 100 の NIM 推論マイクロサービスをプレビュー バージョンで提供しており、現在は完全版をリリースしています。たとえば、NVIDIA の新しい NIM の一環として、ビジュアル メディア企業ゲッティ イメージズ ホールディングスの 4K 画像生成 API や、画像、映画、音楽などのデジタル コンテンツを提供する Shutterstock Inc. の 3D 画像生成 API が間もなく開始されます。 。どちらも、ビジョン生成 AI 用のマルチモーダル アーキテクチャである Nvidia の Nvidia Edify を使用しています。

NVIDIA は同日、自然言語処理 (NLP) ツールセットおよびプラットフォーム Hugging Face と提携して、開発者が Hugging Face Hub でホストされているオープンソース AI モデルを使用してプロトタイプを迅速に作成し、本番環境に展開できるようにするサービスとしての推論を開始したと発表しました。コメントでは、この協力により開発者にとって AI モデルの展開が簡素化されると述べられています。

fVDB は現実世界の 3D データを活用して空間インテリジェンスを作成します

その中で、NVIDIA は、現実世界の 3D データを使用して空間インテリジェンスを作成する fVDB を立ち上げました。 Nvidia は、生成マテリアル AI モデルが物質世界における細かい運動スキルまたは粗大運動スキルの操作を理解して実行できると主張しています。物理世界の 3 次元を理解し、ナビゲートするには、空間知性が必要です。この種の AI に現実的なスケールを処理できる強力で一貫したフレームワークを提供するために、NVIDIA は、スパースで大規模な高性能空間インテリジェンス向けに設計された深層学習フレームワークである fVDB を構築しました。

fVDB は、水、火、煙、雲などのまばらな体積データをシミュレートおよびレンダリングするための業界標準の構造およびライブラリである OpenVDB 上に構築されています。 fVDB は、以前のフレームワークに比べて 4 倍の空間スケール、3.5 倍のパフォーマンスを提供し、大規模な実世界のデータ セットへのアクセスを提供します。以前は複数の深層学習ライブラリが必要だった機能を組み合わせることで、プロセスを簡素化します。

オープンソースのモジュラーフレームワーク Isaac Lab がロボット学習を加速するシミュレーションを提供

NVIDIA はまた、ロボット学習スキルに関する従来のトレーニング方法の制限を解決できる、ロボット学習用のオープンソース モジュラー フレームワークである Isaac Lab を立ち上げました。

Isaac Lab は、さまざまなトレーニング環境にモジュール式の高忠実度シミュレーションを提供し、物理世界 AI 機能と GPU 駆動の物理世界シミュレーションを提供します。

Isaac Lab は模倣学習 (人間の模倣) と強化学習 (試行錯誤による学習) をサポートし、あらゆるロボットの実装に柔軟なトレーニング方法を提供します。トレーニング シナリオに使いやすい環境を提供し、ロボット メーカーが変化するビジネス ニーズに基づいてロボット スキルを追加または更新できるようにします。

NVIDIA NIM および VIA マイクロサービスを使用して、VLM 駆動のビジュアル AI エージェントを作成する

NVIDIA は、物理世界の AI 向けに NIM を調整し、音声と翻訳、視覚、リアルなアニメーションと動作をサポートしています。 NVIDIA が VIA マイクロサービスを開始し、開発者プレビューでダウンロードできるようになりました。

VIA マイクロサービスは NIM と簡単に統合でき、ユーザーは NVIDIA のモデル プレビュー API およびダウンロード可能な NIM マイクロサービス API ディレクトリで任意の LLM または VLM モデルを柔軟に使用できます。 NVIDIA の Metropolis マイクロサービスの拡張である VIA マイクロサービスは、エッジまたはクラウドにデプロイされるかどうかに関係なく、VLM および NIM 駆動のビジュアル AI エージェントの開発を加速するクラウドネイティブのビルディング ブロックです。

生成 AI、NIM マイクロサービス、基本モデルの助けを借りて、ユーザーはより少ないモデルを使用して、幅広い認識と豊かなコンテキストの理解を備えたアプリを構築できるようになりました。 VLM は、自然言語の合図を理解し、視覚的な質問応答を実行できるビジュアル AI エージェントをサポートしています。ビジュアル AI エージェントは、コンピューター ビジョン機能を使用して、物理世界を認識して対話し、推論タスクを実行します。

これらのエージェントは、さまざまな業界でアプリケーションの可能性を完全に解き放ち、アプリ開発のワークフローを大幅に簡素化し、画像やビデオの要約、インタラクティブな視覚的な質問と回答、視覚的なアラートなどの革新的な新しい認識機能を提供します。これらのビジュアル AI エージェントは、工場、倉庫、小売店、空港、交差点などに導入され、自然なインタラクションから生成されるより豊富な洞察を活用して、運用チームがより適切な意思決定を行えるように支援します。

Omniverse Replicator は、モデルのトレーニングを制限するデータ不足の問題の解決に役立ちます

NVIDIA は、NIM マイクロサービスを使用して、NVIDIA の Omniverse Replicator を使用する USD 用のカスタム合成データ生成 (SDG) パイプラインを構築する方法を紹介しました。 Omniverse Replicator は、Universal Scene description (OpenUSD) と NVIDIA RTX に基づいて構築された SDK です。

開発者は、NIM マイクロサービスや Omniverse Replicator などを使用して、生成 AI をサポートする SDG パイプラインを構築し、モデルのトレーニングを制限することが多い現実世界のデータ不足を解決できます。

NVIDIA のオムニバースおよびシミュレーション テクノロジー担当バイスプレジデントである Rev Lebaredian 氏は次のように述べています。

「私たちは、OpenUSD に基づいて、言語、幾何学、材料、物理学、空間を理解できる世界初の生成 AI モデルを構築しました。」

Lebaredian 氏は、NVIDIA は 2016 年以来、産業企業やマテリアル AI 開発者が高性能モデルをより簡単かつ迅速に開発できるようにするために OpenUSD に投資していると述べました。

NVIDIA はまた、OpenUSD Alliance を共同設立した Apple と協力して、NVIDIA の Graphics Delivery Network (グラフィックス対応データセンターのネットワーク) から Apple の Apple Vision Pro までのハイブリッド レンダリング パイプライン フローを構築しています。