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オラクルクラウドインフラストラクチャは、新たなNVIDIA GPUアクセラレートされたコンピュートインスタンスを提供しています

生成的AIと大規模な言語モデル(LLM)による画期的なイノベーションを実現するために、トレーニングと推論の計算上の要求が急速に増加しています。これらの現代の生成的AIアプリケーションには、スピードと正確性を持つ大規模なワークロードを処理できる最新のインフラストラクチャが必要です。このニーズに応えるため、Oracle Cloud Infrastructureは、NVIDIA H100 Tensor Core GPUをOCI Computeで一般提供することを発表しました。また、NVIDIA L40S GPUも近日中に一般提供される予定です。 OCIでのNVIDIA H100 Tensor Core GPUインスタンス NVIDIA H100 GPUを搭載したOCI Computeベアメタルインスタンスは、NVIDIA Hopperアーキテクチャを搭載しており、大規模なAIとハイパフォーマンスコンピューティングにおいて大きな飛躍を実現し、あらゆるワークロードに対して前例のないパフォーマンス、拡張性、柔軟性を提供します。 NVIDIA H100 GPUを使用する組織は、NVIDIA…

NVIDIAが新しいDLSS 3.5を使用して、ゲームやアプリのためのAI強化リアルタイムレイトレーシングを発表しました

AIに関する最新の進歩は、世界最大のゲーム会議であるGamescomで注目されています。NVIDIAは、DLSS 3.5をはじめとするさまざまな技術を紹介しました。これは、その画期的なAIニューラルレンダリング技術の次の進歩です。 DLSS 3.5は、NVIDIAの最新のAIパワーを活用したグラフィックスの画質向上です。これは、秋の最も注目されるレイトレーシング対応タイトル、『サイバーパンク2077: ファントム・リバティ』や『アラン・ウェイク2』、『Portal with RTX』に組み込まれています。しかし、NVIDIAはそこで止まりませんでした。DLSSはさらに多くのAAAブロックバスターに展開され、AIパワーを持つ非プレイヤーキャラクター（NPC）に感情が追加されます。また、Xbox Game PassのタイトルがGeForce NOWクラウドゲーミングサービスに登場し、GeForce NOWサーバーのアップグレードも進行中です。 DLSS 3.5がレイ再構築を導入一番のニュースは、DLSS 3.5においてレイ再構築が導入されたことです。これは、すべてのGeForce RTX GPU向けに、従来の手動調整デノイザーを凌駕するAIネットワークによる画質の向上をもたらす画期的な機能です。その結果、反射、グローバルイルミネーション、影などの照明効果が改善され、より没入感のある現実的なゲーム体験が実現されます。デノイジングは、レイトレーシングのコンピュータグラフィックスで欠けているピクセルを補完し、最終画像をより効率的に合成するために使用されます。NVIDIA DLSS 3.5は、DLSS 3よりも5倍多くのトレーニングデータでトレーニングされているため、さまざまなレイトレーシングの効果を認識し、時空間データを使用するタイミングについてよりスマートな判断ができます。 2019年2月に初めてリリースされたDLSSは、画質とパフォーマンスの両方を向上させるための多くの大規模なアップグレードを受けています。…

「シャッターストックがNVIDIAピカソとともに生成AIを3Dシーンの背景に導入」

こんな感じです：Shutterstockの最新のツールを使って、クリエイターはジェネレーティブAIの助けを借りて、迅速にカスタマイズ可能な3Dシーンの背景を作成することができます。このビジュアルコンテンツプロバイダーは、視覚デザインのためのジェネレーティブAIモデルを開発するためのクラウドベースのファウンドリであるNVIDIA Picassoを使用してサービスを構築しています。この作業には、Picassoの最新機能が組み込まれており、それはNVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huang氏のSIGGRAPH基調講演で今日発表されました。この機能は、AIモデルを使用して完全にライセンスされ、権利が予約されたデータを使用して、単純なテキストや画像のプロンプトに基づいてアーティストが3Dシーンを強化し、照明するのに役立ちます。これらのプロンプトから、新しいジェネレーティブAI機能は迅速にカスタムの360度、8K解像度、ハイダイナミックレンジイメージング（HDRi）環境マップを生成し、アーティストはそれを使用して背景を設定し、シーンを照らすことができます。これは、NVIDIAとShutterstockの協力関係を拡大し、次世代のデジタルコンテンツ作成ツールを強化し、3Dモデルの生成を加速させるものです。映画、ゲーム、仮想世界、広告などで没入型のビジュアルの需要が急増しているため、3Dアーティストコミュニティは急速に拡大しており、昨年に比べて20％以上成長しています。これらのアーティストの多くは、複雑なワークフローを強化するためにジェネレーティブAIを活用しており、テクノロジーを使って環境マップを迅速に作成してカスタマイズすることができます。これにより、3Dシーンの主要なアセットであるヒーロー3Dアセットに取り組む時間が増え、魅力的な3Dビジュアルを作成する際に大きな違いを生み出します。 Shutterstockの3Dイノベーション担当副社長であるDade Orgeron氏は、「NVIDIA Picassoを使用して、3Dアーティストとコラボレータをハイパーエンエーブルし、彼らが以前よりも速く理想の没入環境を構築し、コンテンツ作成ワークフローを効率化するお手伝いをすることに取り組んでいます」と述べています。写真のような環境マップの生成以前は、アーティストは高価な360度カメラを購入して背景や環境マップをゼロから作成するか、正確には3Dシーンに合わない固定のオプションから選択する必要がありました。今では、ユーザーは簡単なプロンプト（テキストまたは参照画像など）を提供するだけで、Picasso上に構築された360度HDRiサービスが迅速にパノラマ画像を生成します。さらに、ジェネレーティブAIのおかげで、カスタム環境マップはプロンプトとして入力された背景画像と自動的に一致します。ユーザーはその後、マップをカスタマイズし、アイデアを素早く繰り返し、望むビジョンを実現するまで作業することができます。 3Dワールド構築を強化するためのコラボレーションメディアやエンターテイメントのクリエータに向けた3Dソフトウェアやツールの提供者であるAutodeskは、アーティストが世界中の観客を魅了するための創造的な自由を与えることに焦点を当てています。 Autodeskは、Picassoの基礎モデルを使用して開発されたジェネレーティブAIコンテンツ作成サービスを、人気のある3DソフトウェアMayaと統合することで、アーティストが単調な作業から解放され、最終的にはより速くコンテンツを制作できるようにしています。 AIを使用してAutodeskの顧客ワークフローを強化することで、アーティストは創造に集中し、コンテンツをより迅速に制作することができます。ジェネレーティブAIモデルファウンドリ Picassoは、テキスト、ビジュアルコンテンツ、さらには生物学にまで及ぶエンタープライズレベルのジェネレーティブAIを進化させるNVIDIA AI Foundationsの一部です。…

SIGGRAPH特別講演：NVIDIAのCEOがLAショーに生成AIをもたらす

生成AIがますますデジタルでハイパーコネクテッドな世界に広がる中、NVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huang氏は、世界最高のコンピュータグラフィックス会議であるSIGGRAPHに轟音を鳴らしました。「生成AIの時代がやってきました。まさにiPhoneの瞬間です」とHuang氏は火曜日、ロサンゼルスでの特別なスピーチで数千人の聴衆に語りました。ニュースのハイライトには、次世代GH200 Grace Hopper Superchipプラットフォーム、NVIDIA AI Workbench（NVIDIA AIプラットフォームでのモデルの調整と展開の簡素化を導入する新しい統合ツールキット）、および生成AIとOpenUSDを備えたNVIDIA Omniverseの大幅なアップグレードが含まれています。これらの発表は、過去10年間の革新（AI、仮想世界、高速化、シミュレーション、コラボレーションなど）を統合することに関するものです。「グラフィックスと人工知能は切り離せません。グラフィックスはAIを必要とし、AIはグラフィックスを必要とします」とHuang氏は説明し、AIは仮想世界でスキルを学び、AIが仮想世界を作成するのに役立つと述べました。 NVIDIAの創設者兼CEOであるJensen Huang氏の基調講演には、SIGGRAPHプロフェッショナルグラフィックス会議で満員の観客が参加しました。 AIにとって基礎的なリアルタイムグラフィックス 5年前、NVIDIAはAIとリアルタイムレイトレーシングをGPUにもたらすことでグラフィックスを再発明しました。しかし、「私たちは人工知能でコンピュータグラフィックスを再発明している間に、GPU自体を人工知能向けに完全に再発明していました」とHuang氏は述べました。その結果、NVIDIA HGX H100などのますます強力なシステムが生まれました。HGX H100は8つのGPUを利用し、合計1兆のトランジスタを持ち、CPUベースのシステムに比べて劇的な加速を提供します。「これが世界のデータセンターが急速に加速計算に移行している理由です」とHuang氏は聴衆に語りました。「買えば買うほど、節約できます」 AIの勢いを継続するために、NVIDIAはGrace Hopper…

NVIDIA CEO：クリエイターは生成的AIによって「スーパーチャージ」されるでしょう

ジェンスン・ファウンダー兼CEOは、フランスのリビエラ地方で開催されたカンヌライオンズフェスティバルで、ジェンスン・ファウンダー兼CEOは、ジェンスン・ファウンダー兼CEOは、ジェンスン・ファウンダー兼CEOは、ジェンスン・ファウンダー兼CEOは、クリエイティブプロセスがコンテンツ生成において拡大され、コンテンツ生成はテキスト、画像、3D、ビデオであると述べました。「クリエイティブプロセスがコンテンツ生成において拡大され、コンテンツ生成はテキスト、画像、3D、ビデオであると述べました。「コンテンツ生成を規模化することができますが、無限のコンテンツは無限の創造性を意味しない」と彼は言いました。「私たちの考えを通じて、このAIをあなたの価値観とブランドトーンに合わせたコンテンツを生成するように誘導する必要があります。」このイベントには世界中のクリエイター、マーケター、ブランドエグゼクティブが参加し、Huang氏は、AIが7000億ドルのデジタル広告産業に与える影響について説明し、AIがクリエイターの能力を向上させる方法や、責任あるAI開発の重要性にも触れました。これらのツールは、人間の創造性の代替ではなく、アーティストやマーケティング専門家のスキルを補完して、クライアントの需要に応えるために、より迅速にコンテンツを生成し、異なる観客に合わせた複数の形式で提供することができます。ジェンスン・ファウンダー兼CEOは、「コンテンツ生成を民主化する」と述べています。クリエイティブ産業にとって、生成AIの主な利点は、コンテンツ生成を拡大することができることです。これにより、広告、マーケティング、映画に使用されるテキストやビジュアルのオプションを迅速に生成することができます。「過去には、媒体に基づいて数百種類の異なる広告オプションを作成していました。将来的には、回収するのではなく、数十億種類の異なる広告を生成することになります。しかし、それぞれが適切なトーンであり、ブランドにぴったりでなければなりません」とHuang氏は述べています。プロのクリエイターが使用するためのこれらのAIツールは、従来の方法でキャプチャされたコンテンツの基準を満たすか、それを上回る高品質のビジュアルを生成する必要があります。これらのツールは、アーティストやデザイナーが、AdobeやAutodeskなどの企業から提供される人気のあるツールで開発された資産を、生成AIを使用して開発された仮想世界と組み合わせることができるようにする、3Dの協業のためのUniversal Scene Descriptionフレームワークを参照し、資産とデザインを組み合わせることができます。 NVIDIA Picassoは、今年初めに発表されたカスタム生成AIモデルのファウンドリーであり、Adobe、Getty Images、Shutterstockなどのパートナーとの協力によって開発された、最高水準の画像、動画、3D生成AI能力もサポートしています。黄さんは、「私たちは、パートナーが、例えばGetty、Shutterstock、Adobeから適切にライセンスされたデータからトレーニングできるプラットフォームを作成しました。彼らはコンテンツの所有者に敬意を払っています。トレーニングデータはそのソースから提供され、その経済的な利益はクリエイターに還元されることができます。」と述べました。画期的な技術と同様に、AIの開発と展開は思慮深く行われることが重要だとRead氏とHuangさんは述べています。AIが生成した資産に透かしを入れる技術や、デジタル資産が改ざんされたかどうかを検出する技術は、これらの目標をサポートすることになります。「私たちは、AIの能力と同じくらいAIの安全性にも同じくらいのエネルギーを注がなければなりません。」とHuangさんは言いました。「広告の世界では、安全性はブランドアライメント、ブランドの誠実さ、適切なトーン、真実です。」デジタル広告のコンテンツエンジンに協力 Digital AdvertisingのリーダーであるWPPは、クリエイティビティとパーソナライゼーションを高めるツールとしてAIを受け入れ、業界全体のクリエイターが正しい消費者に向けた魅力的なメッセージを作成するのを支援しています。 Huangさんは、「クリエイティブプロセスから顧客まで、技術を理解する中間には必ず広告代理店が必要です。」と述べました。「その中間プロセスには、人間が必要です。あなたが代表するブランドの声を理解する必要があります。」 WPPのクリエイティブプロフェッショナルは、Omniverse Cloudを使用して、特定の製品デザインデータを使用して製品の物理的に正確なデジタルツインを作成できます。この実世界のデータは、AdobeやGetty Imagesなどのパートナーを通じてライセンスされたAI生成オブジェクトとデジタル環境と組み合わせることで、マーケティングコンテンツ用のバーチャルセットを作成することができます。…

広州からロサンゼルスまで、自動車メーカーはAI技術を搭載した車両で驚きと感動を与えています

車好きには朗報です：現在から来週まで開催される2つの著名な自動車ショーが、AIによってパワードされた次世代の自動車デザインの展示で参加者を喜ばせています。世界中の何十万人もの自動車愛好家が、花の都として知られる中国の広州を訪れることが予想されます。その自動車ショーは、11月26日（日曜日）まで開催されます。このイベントでは、電気自動車（EV）や自動運転の新しい発展が紹介され、1100台の車両が展示されます。そして世界中で、天使の都であるロサンゼルスでは、今回のショーが史上最多の参加者数に達することが予想されています。11月26日まで開催されるこの展示会では、私設のコレクションからのクラシックでエキゾチックな車両のほか、最新のEVに試乗できる一般公開テストトラックも備えています。オートグアンジョウ Human Horizons、NEO、ZEEKR 最も期待されているのは、9月に発売された新しいフルエレクトリック車のEmeya Hyper-GTを披露するLotusです。この見事な高級車はスポーツカーの機動性を備え、デュアルのNVIDIA DRIVE Orinプロセッサによってパワードされた印象的な一連のインテリジェントな機能を実現しています。高性能な処理能力により、ドライバーは安全で確実な運転能力を楽しむことができ、オーバーザエア（OTA）のアップデートを通じて将来の機能もサポートします。安全性を重視して、Emeyaには最新の34個の周囲センサーが搭載され、多様かつ冗長なセンサーデータ処理をリアルタイムで行います。これにより、運転者はハンドルを握る際により一層の自信を持つことができます。Emeyaはバック側にDRIVE Orinが埋め込まれており、高度な運転支援システム（ADAS）の機能を提供し、自律走行の未来をサポートするヘッドルームも提供します。 Emeya Hyper-GTは、Lotusの革新的なElectric Premium Architecture上に構築されており、同じくNVIDIA DRIVE OrinによってパワードされるEletre Hyper-SUVもサポートしています。さらに、Lotusはエヴィヤハイパーカー、Eletre Hyper-SUV、最近発売された電動自転車であるタイプ136など、Lotusの電動車全体のラインアップも披露しています。また、エミラというLotusの最後の内燃機関車両も展示されています。 NVIDIA DRIVEエコシステムの他のメンバーも、オートグアンジョウで次世代のEVを特集しています： DENZAは、BYDとメルセデス・ベンツの合弁企業である、N7モデルラインアップのインテリジェントドライビング機能を強調しています。すべてのN7モデルにはNVIDIA…

「Amazon Titanを使用して簡単に意味論的画像検索を構築する」

デジタル出版社は、品質を損なうことなく、新しいコンテンツを迅速に生成・公開するために、常にメディアワークフローを効率化・自動化する方法を探し続けていますテキストの本質を捉えるために画像を追加することは、読む体験を向上させることができます機械学習技術を使うことで、そのような画像を発見することができます「印象的な画像は...」

「AIのトレーニングAI：ゲータートロングPTがフロリダ大学の医療AIのイノベーションの最前線に」

臨床データが少ない状況でAIに臨床言語を理解させるにはどうすればいいのでしょうか？別のAIを訓練して、訓練データを合成します。人工知能は医学の方法を変えつつあり、様々な臨床業務にますます使われています。これは生成AIやGatorTronGPTのようなモデルによって推進されています。GatorTronGPTはフロリダ大学のHiPerGator AIスーパーコンピュータで訓練され、Nature Digital Medicine Thursdayで紹介された論文で詳細が説明されています。 GatorTronGPTは臨床データに基づいて訓練された大規模な言語モデル（LLMs）の一つです。研究者たちは、GPT-3のフレームワークを使用してこのモデルを訓練しました。ChatGPTでも使用されているフレームワークです。この目的のために、彼らは2770億単語の巨大なコーパスを使用しました。訓練データには、非特定化された臨床ノートから820億単語と、様々な英文書から1950億単語が含まれています。しかし驚きはここにあります。研究チームはGatorTronGPTを使用して、約200億語の合成臨床テキストコーパスを生成しました。この合成臨床テキストは、臨床要素に焦点を当て、医師が書いた本物の臨床ノートのように読むことができます。この合成データは、GatorTron-SというBERTベースのモデルの訓練に使用されました。比較評価では、GatorTron-Sは臨床概念の抽出や医療関連の抽出などの臨床自然言語理解のタスクで優れたパフォーマンスを示しており、8200億単語の臨床データセットで訓練された元のBERTベースのモデルであるGatorTron-OGが打ち立てた記録を上回っています。さらに驚くべきことに、これを少ないデータで実現できました。 GatorTron-OGとGatorTron-Sのモデルは、フロリダ大学のHiPerGatorスーパーコンピュータでNVIDIAのMegatron-LMパッケージを実行する560台のNVIDIA A100 Tensor Core GPUで訓練されました。このプロジェクトで使用されたMegatron LMフレームワークの技術は、後にNVIDIA NeMoフレームワークに組み込まれ、GatorTronGPTの最新の研究にも活用されています。 LLMsによる合成データの使用は、いくつかの課題に対処するものです。LLMsには膨大な量のデータが必要であり、品質の高い医療データが限られています。また、合成データはHIPAAなどの医療プライバシー規制に準拠したモデル訓練を可能にします。 GatorTronGPTの研究は、昨年ChatGPTの急速な普及と共に登場したLLMsが、さらに多くの分野で活用される可能性を示す最新の例です。また、加速されたコンピューティングによって実現される新しいAI技術の進展の一例でもあります。…

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「もっとゲーム、もっと勝利：6ヶ月のGeForce NOWメンバーシップに含まれるPC Game Pass」

クラウドゲームの贈り物を最速で手に入れる方法は、このGFN Thursdayから始まります。期間限定で、6ヶ月ごとのGeForce NOW Ultimateメンバーシップには、PC Game Passの3ヶ月分が含まれます。さらに、最新のGeForce NOWアプリのアップデートがメンバーに提供され、Xbox Game Syncingや他の改良点も含まれています。さらに、新たに追加される18本のゲームにも対応したGeForce NOWライブラリを活用しましょう。ゲーミングの贈り物を贈ろう GeForce NOW UltimateバンドルにPC Game Passを追加して究極のゲーミングギフトを贈りましょう。ゲーミングの贈り物をひも解いてください：期間限定で、6ヶ月のGeForce NOW Ultimateメンバーシップに登録したゲーマーは、PC Game Passの3ヶ月分を無料で受け取ることができます。通常は30ドルの価値があります。このメンバーシップでは、GeForce…

「リトリーバル増強生成」とは何ですか？

最新の生成型AIの進展を理解するには、法廷を想像してみてください。判事は法律の一般的な理解に基づいて事件を審理し、判決を下します。時には、医療過誤訴訟や労働紛争などの場合には専門の知識が必要となり、判事は裁判事務官を法律図書館に派遣して先例や特定の判例を探し出し、引用する必要があります。優れた判事のように、大規模な言語モデル（LLM）はさまざまな人間のクエリに応答することができます。しかし、出典を引用した権威ある回答を提供するためには、モデルに調査を行うアシスタントが必要です。 AIの裁判事務官としてのプロセスは、検索補完生成（RAG）と呼ばれています。名前の由来 2020年の論文の主著者であるパトリック・ルイスは、この肩書きのアクロニムが成長する方法や将来の生成型AIの代表であると信じており、数百の論文や商用サービスにまたがる数々の手法を説明するため、名前があまりにも失礼なものになったことを申し訳なく思っています。パトリック・ルイス「私たちは、自分たちの研究がこのように広まるとは知っていたなら、名前にもっと考えを巡らせていたでしょう」とルイスはシンガポールでのインタビューで述べ、彼のアイデアをデータベース開発者の地域会議で共有していました。「もともとより魅力的な名前を持つつもりでしたが、論文を書く時には誰もより良いアイデアを持っていませんでした」とルイスは言い、現在はAIスタートアップCohereでRAGチームを率いています。では、検索補完生成とは何ですか？検索補完生成は、外部ソースから取得した事実によって生成型AIモデルの正確性と信頼性を高める技術です。言い換えると、LLMの機能にあるギャップを埋める役割を果たします。LLMはネットワークの一部であり、通常はそのパラメータの数で測定されます。LLMのパラメータは、基本的には人間が文を形成する際の一般的なパターンを表します。この深い理解は、パラメータ化された知識と呼ばれることもあり、LLMが迅速に一般的なプロンプトに応答するのに役立ちます。しかし、現在のトピックやより具体的なトピックにさらに深く入り込みたいユーザーには役立ちません。内部、外部のリソースの結合ルイスとその同僚たちは、検索補完生成を開発して、生成型AIサービスを特に最新の技術的詳細が豊富な外部リソースにリンクさせました。この論文は、かつてのFacebook AI Research（現在はMeta AI）、ロンドン大学、ニューヨーク大学の共著者たちとともに、RAGを「汎用の微調整レシピ」と呼んでいます。なぜなら、ほとんどのLLMがほぼすべての外部リソースに接続するために使用できるからです。ユーザーの信頼構築検索補完生成によって、モデルはユーザーが確認できるような引用可能な情報源を得ることができます。これによって信頼性が高まります。さらに、この技術はユーザーのクエリの曖昧さを解消するのにも役立ちます。そして、モデルが誤った予測を行う可能性を減らし、幻覚と呼ばれる現象を防ぎます。 RAGのもう1つの大きな利点は、実装が比較的簡単であるということです。ルイスと論文の共著者3人によるブログによれば、開発者はたった5行のコードでプロセスを実装することができます。これにより、追加のデータセットでモデルを再訓練することよりも速く、費用を抑えることができます。また、ユーザーは新しいソースを瞬時に切り替えることができます。…

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