エヌビディア（NVDA：Nvidia）の魅力・凄さとは？競合他社分析を通じて、同社のテクノロジー上の競争優位性に迫る！

※「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

エヌビディア（NVDA：Nvidia）のOVX / AGX / GROOT

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、