NVIDIA、PC メーカーとの AI ファクトリーの開発を発表

A NVIDIA についての情報をもたらした AIファクトリー、または「AI ファクトリー」。 人工知能l、高度なコンピューティング リソースを活用し、 ジェネレーティブAI。データの収集と処理から AI モデルの展開まですべてを自動化するこれらのファクトリーは、増大する需要に対応するための迅速な拡張性を可能にし、継続的なイノベーションで重要な役割を果たし、高度にパーソナライズされたソリューションを大規模に作成します。すぐに理解できる！

AIファクトリーとは

これらのファクトリーは、データの収集と処理から AI モデルの作成と展開までのプロセスを自動化し、 増大する需要に応える迅速な拡張性。多くの場合クラウド データ センターによって提供される膨大なコンピューティング リソースに依存し、 AIファクトリー 複雑な AI タスクを大規模に実行し、大量のデータの集中的な処理と保存を必要とする洗練されたモデルをトレーニングできます。

A IA 原動力入力データ（プロンプト）からテキスト、画像、ビデオ、音楽などの新しいコンテンツを作成する、 AIファクトリー。これにより、仮想アシスタント、レコメンデーション システム、パーソナライズされたコンテンツなどの製品の作成が可能になります。 AI ファクトリーの製品ライフサイクルには、開発、テスト、検証、展開、メンテナンス、継続的な更新が含まれており、高品質でパフォーマンスの高い製品が保証されます。大手テクノロジー企業のような グーグル e Amazon、特にフィンテックやヘルスケアなどのニッチ分野のスタートアップの多くは、独自の AI ファクトリーを運営しています。

AI ファクトリーの主な利点には、継続的なイノベーション、運用コストの削減、高度にパーソナライズされたソリューションを大規模に作成できることが含まれます。しかし、これらの工場は、データ品質の確保、コンプライアンスなどの重大な課題に直面しています。 プライバシー e 倫理、複雑な技術インフラストラクチャを管理します。

次の産業革命はすでに始まっています。企業や国は NVIDIA と提携して、従来の 1 兆ドル規模のデータ センターを高速コンピューティングに移行し、新しいタイプのデータ センター (AI ファクトリー) を構築して、新しい商品である人工知能を生産しています。サーバー、ネットワーキング、インフラストラクチャのメーカーからソフトウェア開発者に至るまで、業界全体がブラックウェルのあらゆる分野で AI 主導のイノベーションを加速する準備を進めています。

NVIDIA の創設者兼 CEO のジェンセン フアン氏は COMPUTEX での講演でこう述べました。

NVIDIA MGX モジュラー アーキテクチャ

モジュール式アーキテクチャ NVIDIA MGX (モジュール式 GPU 拡張) は、人工知能および機械学習環境で必要とされる集中的なコンピューティング ワークロードをサポートするために開発されたハードウェア プラットフォームであり、AI ファクトリーの運用に最適です。交換可能なモジュールに基づいた MGX アーキテクチャにより、システムの構成と再構成が容易になり、システム全体を交換することなく個々のコンポーネントの更新が容易になります。

NVIDIA MGX はまったく新しいものではありませんが、AI のニーズについて言及した場合、このテクノロジはこのタイプのテクノロジを探している企業にブランドが提供するソリューションとして存在します。このモジュール性により、 経済性と持続可能性により、企業は必要に応じて IT インフラストラクチャを適応させることができます。

A 柔軟性 MGX アーキテクチャを使用すると、企業は、グラフィックス処理、ストレージ、ネットワーク、その他のコンポーネントに関連するかどうかに関係なく、特定のニーズに応じて構成をカスタマイズできます。このカスタマイズにより、MGX は AI コンピューティング、データ分析、科学シミュレーション、グラフィック レンダリングなどのさまざまなアプリケーションに適したものになります。とともに 異なるモジュールを組み合わせる機能、企業は、多様なワークロード シナリオに合わせてカスタマイズされたソリューションを作成できます。

NVIDIA MGX モジュラー アーキテクチャのもう 1 つの重要な機能は、 スケーラビリティ。リソースの需要の増加に応じて新しいモジュールを追加することでシステムを徐々に拡張し、拡張しても高レベルのパフォーマンスを維持できます。この拡張性により、企業は集中的で変動するワークロードに効率的に対応できるようになり、インフラストラクチャが確実に安定したパフォーマンスを維持できるようになります。 大きな中断なしに進化する.

さらに、MGX アーキテクチャは次のように設計されています。 エネルギー効率、エネルギー消費と運用コストの削減に役立ちます。エネルギー効率は節約を促進するだけでなく、より持続可能で環境に優しい実践にも貢献します。高度な GPU や AI ソフトウェアなど、他の NVIDIA テクノロジーやソリューションとの互換性と緊密な統合により、最適化されたパフォーマンスと優れたユーザー エクスペリエンスが保証されます。

メーカーはサーバー シャーシの基本的なシステム構造から始めて、次に選択するものをカスタマイズします。 GPU、DPU、CPU さまざまなワークロードの特定のニーズを満たすために。今まで、 90以上のシステムは 25 を超えるパートナーから提供されており、MGX リファレンス アーキテクチャを活用してすでに発売されているか、開発段階にあります。これは、14 社のパートナーから提供されたシステムがわずか XNUMX 台であったことから、前年から大幅に増加したことを示しています。

MGX アーキテクチャを使用すると、 4分の3まで （3 / 4） コスト的に 開発期間が 3 分の 2 に短縮され、生産サイクルがわずか 6 か月に短縮されました。

AMD e インテル は MGX アーキテクチャで協力しており、初めて独自の CPU ホスト プロセッサ モジュール設計を導入しています。これにはプラットフォームも含まれます AMD トリノ 次世代とプロセッサ Pコアを搭載したIntel Xeon 6。これらのリファレンス デザインは、どのサーバー システム メーカーでも使用できるため、開発時間を節約し、設計とパフォーマンスの一貫性を確保できます。

NVIDIA の最新プラットフォーム、 GB200 NVL2、アーキテクチャを組み込んでいます MGX e ブラックウェル。スケーラブルなシングルノード設計を特徴とする GB200 NVL2 は、さまざまなシステム構成とネットワーキング オプションを提供し、既存のデータセンター インフラストラクチャへのコンピューティング統合の加速を可能にします。 GB200 NVL2 は、NVIDIA Blackwell Tensor コア GPU、GB200 Grace Blackwell スーパーチップ、GB200 NVL72 を含む Blackwell 製品ラインアップに加わりました。この製品ラインは、さまざまなデータセンター シナリオにおける高速化されたコンピューティングの需要を満たす堅牢なソリューションを提供します。

AI ファクトリーのアプリケーション

データセンターでは、大量のデータと変動するワークロードを処理できるインフラストラクチャの構築が容易になります。クリエイティブ業界では、次のような用途に使用されています。 高品質のグラフィック レンダリングを実現する映画、デザイン、アニメーション スタジオ。研究開発の分野では、複雑な科学シミュレーションやビッグデータ分析をサポートし、発見とイノベーションを加速します。さらに、産業オートメーションにおいては、スマートファクトリーにおける高度な制御および自動化システムが可能になります。

黄젠セン 台湾の大手企業がブラックウェルのテクノロジーを急速に導入し、人工知能を自社の業務に統合していることを明らかにしました。 ○ チャンガン記念病院台湾の著名な医療センターは、コンピューティング プラットフォームを導入する計画を立てています。 ブラックウェルアーキテクチャを採用 彼らの生物医学研究において。この取り組みは、画像と言語の処理を加速し、臨床手順を最適化し、最終的には患者の治療水準を向上させることを目的としています。

一方、 Foxconnの世界的なエレクトロニクス大手の 1 つである同社は、テクノロジーの応用に注力しています。 NVIDIA グレース・ブラックウェル。そのプロジェクトには、AI 駆動の電気自動車やロボット プラットフォームのためのインテリジェント ソリューションの作成が含まれます。さらに、顧客によりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することを目指して、言語ベースのサービスの提供を拡大しています。

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によってレビュー グラウコンバイタル 2/6/24。