※「エヌビディア(NVDA:Nvidia)の強み:BlackwellやGB200とは?製品の詳細と推論最適化の仕組みに迫る!」の続き
まだ完成度は低いものの、興味深かったのがエヌビディア(NVDA:Nvidia)のOVXとAVXのデモでした。
OVXとはエヌビディアの高性能シミュレーションプラットフォームで、仮想空間のシミュレーションやAIモデルのテストに使用されます。
一方で、AVXとは高度なベクトル演算命令セット(Advanced Vector Extensions)の略で、プロセッサによる高速なデータ処理を可能にします。
また、ここではGROOTについても触れておきたいと思います。
GROOTは、エヌビディアが開発する新しいライブラリで、主にAIロボティクスにおけるトレーニングを加速するために使用されると考えられています。
私はこの講演のこの部分全体を、ハブ・アンド・スポーク型(中央の「ハブ」と複数の「スポーク」で構成された構造を指し、情報の中心点と周辺の関係を表現)でOmniverse(エヌビディアが提供する仮想コラボレーションおよびシミュレーションのプラットフォーム)のビジョンを広げたものと捉えています。
プラットフォームのDGX(エヌビディアが提供する高性能AIトレーニング向けの専用コンピュータシステム)はモデルのトレーニングと作成を行い、OVXがそのシミュレーションを担当します。
そして最後にAGX(エヌビディアの高性能コンピューティングプラットフォームで、特に自動運転やロボティクス向けに設計)がシミュレーションにフィードバックを統合し、システムが現実世界との相互作用をより良くする仕組みです。
OVXはL40(エヌビディアの高性能GPUの一つで、AI推論やグラフィックスレンダリングに最適化)を中心に据えた推論用マシンで、トレーニング用というより推論に特化しています。
DGXが世界モデルを作成すると、OVXとAGXがハブとスポークの役割を果たし、現実の世界と仮想モデルが相互に作用することを可能にします。

そしてGROOTの登場です。
これは、おそらくトランスフォーマー(自然言語処理に特化した深層学習モデルの一種)ベースのモデルを使った新しいライブラリで、ヒューマノイドロボット(人間の形を模したロボットで、
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