NVIDIAは、2023年の技術ブログの最も魅力的なコンテンツを振り返り、この年の技術の進歩を強調した。生成AI、大規模言語モデル、ハイパフォーマンス コンピューティング、ロボティクスなど、同社のAIの進歩は視聴者の興味をそそりました。さらに、NVIDIAは、さまざまなプラットフォーム全体でのユーザーエクスペリエンスの向上を目指し、ビデオ テクノロジーとAIセキュリティーでも進歩を遂げたという。
今年の注目すべき発表の1つは、100テラバイトの容量を誇る先駆的なGPUメモリーシステムであるNVIDIA DGX GH200だった。このイノベーションは、複雑なAIおよびHPCタスクの要求を満たすように設計されており、メモリーアクセスと計算能力の向上を実現する。仮想現実の領域では、NVIDIAの生成AIテクノロジーがNVIDIA Omniverseに統合され、3Dアセットの作成を合理化し、仮想世界の開発を促進するという。
NVIDIAは、ビデオ会議中の仮想接続を改善するために、Maxine Eye Contact機能も導入した。このAI駆動ツールは、ユーザーの視線を調整して、あたかもカメラを直接見ているかのように見せ、リモートコミュニケーションでの参加感を高める。一方、NVIDIA TensorRT-LLMはNVIDIA H100 GPU向けに最適化されており、大規模な言語モデルの推論機能が大幅に強化され、生成AIアプリケーションがサポートされているという。
ロボット工学およびスマートビジョン システムの開発者にとって、NVIDIA Jetson Orin Nano開発者キットは、前世代からの大幅なパフォーマンスアップグレードを提供する堅牢なプラットフォームとして登場した。全てのNVIDIA Jetson Orin NanoおよびNXモジュールと互換性があるように設計されており、エッジAI製品のプロトタイピングを支援する。さらに、NVIDIAは、安全で信頼性の高いLLM会話システムを作成するためのツールキットであるNeMo Guardrailsを導入した。これは、ChatGPTなどのモデルと統合され、NVIDIAのColang言語で構築されているという。
NVIDIAのセキュリティーに対する取り組みは、AIおよび機械学習システムのリスクの特定と軽減に重点を置いたNVIDIA AIレッドチームの結成からも明らかだ。チームの専門知識は、技術的な脆弱性と潜在的な損害シナリオに及ぶ。さらに、NVIDIAはGrace CPUスーパーチップのアーキテクチャーを掘り下げ、その優れた計算密度と効率を強調した。これは、HPCおよびAIワークロードにとって特に有益だという。
最後に、NVIDIAは、AV1コーデックとAda Lovelaceアーキテクチャーの統合を通じてビデオの品質とパフォーマンスを強化し、さまざまなアプリケーションのビデオエンコードとデコードを改善した。同社は、開発者やテクノロジー愛好家に対し、ニュースレターを購読し、ソーシャル メディアチャネルをフォローして、最新の開発情報や来年の関心に合わせたコンテンツの最新情報を入手することを推奨しているという。
