NVIDIA GTC 2025: AI アクセラレーションツール

NVIDIA は GTC 2025 を活用して、AI のイノベーションと最適化を推進する新しいソフトウェアを発表しました。

GTC 2025 イベントで、NVIDIA は AI と意思決定の最適化における大きな進歩を発表し、最新の CUDA-X ライブラリを公開し、強力な cuOpt 最適化エンジンをオープンソース化しました。これらのイノベーションにより、業界全体でデータサイエンスのワークフローとリアルタイムの意思決定が劇的に加速されます。

人工知能とデータサイエンスが進化を続ける中、膨大なデータセットを迅速に処理および分析する能力が重要な差別化要因となっています。CUDA プラットフォーム上に構築された NVIDIA の CUDA-X ライブラリは、従来の CPU のみの代替手段よりも大幅に高いパフォーマンスを実現する GPU アクセラレーションライブラリのコレクションを提供します。

現在オープンベータ版として提供されている最新リリースの cuML 25.02 により、データサイエンティストや研究者は、コードを変更することなく、scikit-learn、UMAP、HDBSCAN などの一般的な機械学習アルゴリズムを高速化できます。このコード変更なしの高速化パラダイムは、最初に cuDF-pandas によって DataFrame 操作用に確立されましたが、現在は機械学習タスクにまで拡張され、計算時間を数時間から数秒に短縮しています。

cuOpt がオープンソース化

NVIDIAはまた、cuOptをオープンソース化すると発表した。 AIを活用した意思決定最適化エンジンこの決定により、強力なソフトウェアが開発者、研究者、企業に無料で提供されるようになり、前例のない規模でのリアルタイム最適化の新時代が到来します。

意思決定の最適化は、最適なトラックルートを決定する物流会社から、混乱時にフライトのルートを変更する航空会社まで、世界中の企業にとって重要です。従来の最適化手法では、これらの問題の指数関数的な複雑さに対処するのに苦労することが多く、ソリューションの計算に数時間、場合によっては数日もかかります。 NVIDIA GPU を搭載した cuOpt は、在庫レベル、工場の生産量、出荷の遅延、燃料費、リスク要因、規制など、数十億の変数を同時に動的に評価することでこの課題に対処し、ほぼリアルタイムで最適なソリューションを提供します。

Gurobi Optimization、IBM、FICO の Xpress チーム、HiGHS、SimpleRose、COPT などの大手最適化企業は、すでに cuOpt を統合または評価して、意思決定機能を強化しています。たとえば、Gurobi Optimization は、次のレベルのパフォーマンスを実現するために、一次アルゴリズムを改良するために cuOpt ソルバーを積極的にテストしています。

初期のベンチマークでは、cuOpt の優れたパフォーマンスが実証されています。

線形計画法の高速化: CPU ベースのソルバーに比べて平均 70 倍高速で、速度向上の範囲は 10 倍から 3,000 倍です。
混合整数計画法: SimpleRose によって実証されたように、解決が 60 倍高速化されます。
車両ルーティング: 動的ルーティングが 240 倍高速化され、ほぼ瞬時のルート調整が可能になります。

エンタープライズストレージを加速する AI データプラットフォーム

さらに、NVIDIAは NVIDIA AI データプラットフォームは、エンタープライズストレージシステム内で AI 推論ワークロードを高速化するように設計されたカスタマイズ可能なリファレンスアーキテクチャです。この新しいプラットフォームにより、ストレージプロバイダーは、NVIDIA の高速コンピューティング、ネットワーク、ソフトウェアテクノロジを活用した特殊な AI クエリエージェントを統合できます。

これらの AI クエリエージェントは、新しい NVIDIA Llama Nemotron 推論モデル用の NVIDIA NIM マイクロサービスや NVIDIA AI-Q Blueprint などの NVIDIA AI Enterprise ソフトウェアを活用して、構造化、半構造化、非構造化データソースから迅速に分析情報を生成できます。これには、テキスト、PDF、画像、ビデオが含まれます。

このプラットフォームは、NVIDIA Blackwell GPU、BlueField DPU、Spectrum-X ネットワーキング、NVIDIA Dynamo オープンソース推論ライブラリを使用して、パフォーマンスを大幅に向上させます。BlueField DPU は、従来の CPU ベースのストレージソリューションよりも最大 1.6 倍高いパフォーマンスを提供し、消費電力を最大 50% 削減します。Spectrum-X ネットワーキングは、従来のイーサネットと比較して AI ストレージトラフィックを最大 48% 高速化します。

DDN、Dell Technologies、VAST Data、HPE、Hitachi Vantara、IBM、NetApp、Nutanix、Pure Storage、WEKA などの大手ストレージプロバイダーは、NVIDIA と連携して、これらの機能を自社のエンタープライズストレージ製品に統合しています。NVIDIA 認定ストレージプロバイダーは、今月から NVIDIA AI データプラットフォームに基づくソリューションの提供を開始する予定です。

NVIDIA Llama Nemotron 推論モデル

NVIDIAはまた、ラマネモトロンファミリーは、複雑なタスクを解決できる高度なエージェントを構築するために特別に設計された、ビジネス対応のオープン AI 推論モデルのシリーズです。最も広く採用されているオープンモデルの 1 つである LLAMA に基づいて、Llama Nemotron モデルはアルゴリズム的に削減され、モデルサイズが削減され、計算効率が最適化されながら精度が維持されます。

これらのモデルは、数学、ツール呼び出し、指示の追跡、会話タスクの重要なベンチマーク全体で推論能力を誘発するように、さらに事後トレーニングされています。NVIDIA はこれらのモデルを公開し、その高い精度を達成するために使用されたデータセットとトレーニング手法を公開しています。これらのデータセットは、NVIDIA が生成した合成データの 60 億トークンで構成されており、約 360,000 時間の H100 推論と 45,000 時間の人間による注釈に相当し、すべて開発者が自由にアクセスできます。

Llama Nemotron モデルのユニークな特徴は、推論機能のオン/オフを切り替えることができることです。これにより、開発者はこれまでにない柔軟性を得ることができます。モデルには、Nano、Super、Ultra の 3 つのバリエーションがあります。Nano は、クラス最高の推論精度を提供します。Super は、単一のデータセンター GPU で最高のスループットと組み合わせた最適な精度を提供し、Ultra は、データセンター規模のマルチ GPU サーバー向けに最適化された最大のエージェント精度を提供します。

Nano モデルと Super モデルは NIM マイクロサービスとしてすぐに利用可能で、ai.nvidia.com からアクセスおよびダウンロードできます。Ultra は近日中にリリースされる予定です。

NVIDIA Omniverse ブループリントが AI による工場設計とシミュレーションを進化させる

AI 工場に対する需要の高まりを認識し、NVIDIA は AI 工場の設計と運用のための NVIDIA Omniverse ブループリントを発表しました。

基調講演では、NVIDIA の創設者兼 CEO である Jensen Huang 氏が、NVIDIA のデータセンターエンジニアリングチームが Omniverse Blueprint を活用して 1 ギガワットの AI ファクトリーを計画、最適化、シミュレーションした方法を実演しました。Cadence Reality Digital Twin Platform や ETAP などの主要なシミュレーションツールに接続することで、エンジニアは建設が始まるずっと前に電力、冷却、ネットワークをテストして最適化できます。

このオムニバースブループリント OpenUSD ライブラリを統合することで、開発者は NVIDIA アクセラレーテッドコンピューティングシステムや Schneider Electric および Vertiv の電源ユニットや冷却ユニットなど、さまざまなソースから 3D データを集約できるようになります。このブループリントは、エンジニアがコンポーネントの統合、冷却効率、電源の信頼性、ネットワークの最適化の課題に対処するのに役立ちます。

Omniverse Blueprint は、従来のエンジニアリングサイロを打破し、多分野にわたるチームがリアルタイムで連携して、エネルギー使用量を最適化し、潜在的な障害ポイントを排除し、現実世界の状況をモデル化できるようにします。リアルタイムシミュレーションにより、意思決定が迅速化され、コストのかかるダウンタイムのリスクが大幅に軽減されます。

AI 主導のデータセンターのアップグレードには 1 兆ドルの投資が見込まれており、NVIDIA の Omniverse Blueprint は変革をリードし、AI ファクトリーのオペレーターが進化するワークロードに先んじて対応し、ダウンタイムを最小限に抑え、効率を最大化できるように支援します。

新しいIsaac GROOT N1がヒューマノイドロボットの発展を加速

NVIDIAはGTC 2025でヒューマノイドロボットの開発を加速するための新技術を発表しました。この発表の核心は NVIDIA アイザック GR00T N1は、一般化されたヒューマノイドの推論とスキル向けに設計された、世界初のオープンで完全にカスタマイズ可能な基礎モデルです。

GR00T N1 は、人間の認知をモデルにしたデュアルシステムアーキテクチャを活用しています。システム 1 は、人間の反射神経に似た高速アクションモジュールとして機能し、人間の動作と NVIDIA Omniverse の合成データを組み合わせてトレーニングされた正確なロボット動作を生成します。システム 2 は、ビジョン言語モデルを搭載した低速思考モジュールで、周囲と指示を解釈して、慎重かつ系統的な意思決定を行います。これらの機能により、GR00T N1 は、材料処理、梱包、検査などのアプリケーション全体で、複雑で複数のステップを踏むタスクを一般化できます。

「ジェネラリストロボットは変革の時代を迎えています」と NVIDIA CEO のジェンスンフアンは述べています。彼は、1X Technologies のヒューマノイドロボットが家事作業を自律的に実行することでこの可能性を実証し、最小限の追加トレーニングで達成できる機能を示しました。

1X Technologies の CEO である Bernt Børnich 氏は、ロボット工学における適応性と学習性を強調し、NVIDIA の GR00T N1 が同社のロボット NEO Gamma の展開を大幅に効率化し、仲間や実用的なアシスタントとして機能するヒューマノイドを育成したことを指摘しました。

ロボット工学のリーディングイノベーターである Agility Robotics、Boston Dynamics、Mentee Robotics、NEURA Robotics は、GR00T N1 への早期アクセスを獲得し、ロボット工学の進化の最前線に立っています。

Newton: オープンソースの物理エンジン

NVIDIA は、Google DeepMind および Disney Research と共同開発したオープンソース物理エンジン Newton も発表しました。Newton はロボット工学に特化して最適化されており、MuJoCo や NVIDIA Isaac Lab などの定評あるシミュレーションプラットフォームと互換性があります。 MuJoCo-ワープ、 Google DeepMind と NVIDIA のもう 70 つの共同作業は、ロボットの機械学習ワークロードを XNUMX 倍高速化すると約束しています。

ディズニーリサーチは、ニュートンをロボットキャラクタープラットフォームに統合し、黄氏の基調講演で紹介されたスターウォーズ風のBDXドロイドのような表現力豊かな次世代エンターテイメントロボットの開発を推進します。ウォルト・ディズニー・イマジニアリング研究開発は、将来のディズニー体験のために、よりインタラクティブで感情に訴えるロボットキャラクターを創造するニュートンの役割を強調しました。

アイザック・グルートのブループリントが公開

GR00T N1 人間の認知にヒントを得たデュアルシステムアーキテクチャを採用しています。システム 1 は、人間の反射神経と直感を反映した、高速思考のアクションモデルを表します。システム 2 は、慎重かつ系統的な意思決定のための低速思考モデルとして機能します。

視覚言語モデルを搭載したシステム 2 は、環境と受け取った指示を分析して行動を計画します。次に、システム 1 がこれらの計画をロボットの正確で継続的な動作に変換します。システム 1 は、人間のデモンストレーションデータと、NVIDIA Omniverse プラットフォームによって生成された膨大な量の合成データを使用してトレーニングされます。

ロボット開発者の広範かつ高品質なトレーニングデータに対する絶え間ないニーズに応えるため、NVIDIAはアイザック GR00T 設計図合成モーション生成用。このブループリントは、大量の合成データセットを迅速に生成します。780,000 時間で 11 の合成軌跡 (00 か月分の連続した人間のデータに相当) が生成されました。この合成データを統合することで、GR1T N40 のパフォーマンスは、実世界のデータのみの場合と比較して XNUMX% 向上しました。

ロボット工学コミュニティをさらにサポートするため、NVIDIA は Hugging Face と GitHub を通じて GR00T N1 データセットと評価シナリオをリリースしました。さらに、開発者は build.nvidia.com と GitHub で Isaac GR00T Blueprint デモにアクセスできます。今年後半にリリース予定の Newton 物理エンジンは、これらのリソースをさらに補完します。NVIDIA の DGX Spark パーソナル AI スーパーコンピューターは、開発者が GR00T N1 の機能をさまざまなロボット工学アプリケーションに拡張するためのターンキーソリューションを提供します。

物理AI開発のための高度なコスモスワールド基盤モデル

GTC 2025でNVIDIAは、コスモスワールド財団モデル (WFM) は、開発者にオープンで完全にカスタマイズ可能な推論モデルを提供し、物理的な AI 開発を大幅に強化します。これらのイノベーションにより、ロボットや自律走行車用の合成トレーニングデータを生成する際に、これまでにない制御と効率が実現します。

主要なリリースの中には、NVIDIA の Omniverse および Cosmos プラットフォームを活用した 1 つの新しいブループリントがあり、合成データの生成とトレーニング後のプロセスを加速します。これらのプラットフォームの早期導入者には、XNUMXX、Agility Robotics、Figure AI、Foretellix、Skild AI、Uber などの業界リーダーが含まれており、すでに Cosmos を活用してデータの豊富さとスケーラビリティを向上させています。

合成データ生成における大きな進歩である Cosmos Transfer は、セグメンテーションマップ、LIDAR スキャン、姿勢推定などの構造化されたビデオ入力を受け取り、制御可能なフォトリアリスティックなビデオ出力に変換します。これにより、Omniverse が生成した 3D シミュレーションをリアルなビデオデータセットに効率的に変換することで、認識 AI のトレーニングが効率化されます。Agility Robotics は Cosmos Transfer を最初に統合した企業の XNUMX つであり、ロボットのトレーニングプロセスを強化するためにこれを広範に使用しています。

Omniverse BlueprintはCosmos Transferを採用

NVIDIA は、自動運転車のシミュレーション向けに、Cosmos Transfer を使用して天候や照明などのセンサーデータの条件を変化させ、データセットを大幅に充実させる Omniverse ブループリントを導入しました。Foretellix と Parallel Domain はこのブループリントを採用し、強化されたより多様な動作シナリオシミュレーションを可能にしています。

さらに、NVIDIA GR00T ブループリントは、Omniverse プラットフォームと Cosmos Transfer プラットフォームの両方を利用して、大規模な合成操作モーションデータセットを迅速に生成し、データ収集に必要な時間を数日から数時間に大幅に短縮します。

コスモス予測とコスモス推論

1月にCESで初めて公開されたCosmos Predictは、テキスト、画像、ビデオなどのマルチモーダル入力からインテリジェントな仮想世界を生成することを可能にします。最新のCosmos Predictモデルは、マルチフレーム生成をサポートし、初期および最終の視覚状態から中間アクションを予測するように強化されています。 NVIDIA の Grace Blackwell NVL72 システムにより、開発者はリアルタイムでカスタマイズ可能な仮想世界の生成を実現できます。1X、Skild AI、Nexar、Oxa などの組織は、ロボット工学や自動運転の進歩のために Cosmos Predict を活用しています。

NVIDIAはまた、コスモス・リーズンは、時空間推論が可能なオープンでカスタマイズ可能な WFM です。このモデルは、思考連鎖法を使用してビデオデータを分析および解釈し、自然言語で明確に記述されたインタラクションの結果を予測します。Cosmos Reason は、データ注釈を合理化し、既存の WFM を改善し、物理 AI システム用の高レベルのアクションプランナーの作成をサポートします。

NVIDIAはPyTorchスクリプトを使用した強力なポストトレーニング機能を提供します。 DGX Cloud 上の NVIDIA NeMo データのキュレーションとモデルの改良を迅速化します。NeMo Curator は大規模なビデオデータ処理をさらに加速し、Linker Vision、Milestone Systems、Virtual Incision、Uber、Waabi が高度な AI アプリケーションにこれらのソリューションを採用しています。

NVIDIA の責任ある AI への取り組みに沿って、Cosmos WFM には、Google DeepMind の SynthID ウォーターマーキングテクノロジーとの連携を通じて、透明なガードレールとコンテンツ識別が組み込まれています。

Cosmos WFM は、NVIDIA API カタログと Google Cloud の Vertex AI Model Garden で入手できます。Cosmos Predict と Cosmos Transfer は Hugging Face と GitHub で公開されており、Cosmos Reason は早期アクセスで入手できます。

Oracle と NVIDIA が提携し、エンタープライズ AI イノベーションを加速

Oracle と NVIDIA は、NVIDIA の高速コンピューティングおよび推論ソフトウェアと Oracle の AI インフラストラクチャおよび生成 AI サービスの画期的な統合を発表しました。このパートナーシップは、エージェント AI アプリケーションのグローバル展開を加速し、AI 主導のワークロードにおける組織の能力を大幅に強化することを目的としています。

統合により、 OracleCloudInfrastructure (OCI) のお客様は、OCI コンソールを介して 160 を超える AI ツールと 100 を超える NVIDIA NIM マイクロサービスに直接アクセスできます。Oracle と NVIDIA は、Oracle と NVIDIA AI ブループリントを通じてノーコード導入ソリューションで協力し、NVIDIA の cuVS ライブラリを使用して Oracle Database 23ai の AI ベクトル検索機能を最適化しています。

エンタープライズAI向けのカスタマイズされたソリューション

NVIDIA AI Enterprise ソフトウェアを OCI コンソールに統合すると、推論モデルの導入時間が大幅に短縮されます。お客様は、NVIDIA の Llama Nemotron などの高度な AI モデルをサポートする、最適化されたクラウドネイティブの NVIDIA NIM マイクロサービスにすぐにアクセスできます。NVIDIA AI Enterprise は、OCI Kubernetes Engine を介して OCI ベアメタルインスタンスおよび Kubernetes クラスターの導入イメージとして利用でき、Oracle がシームレスな直接課金と顧客サポートを提供します。

Soley Therapeutics などの顧客は、OCI AI インフラストラクチャを NVIDIA AI Enterprise および Blackwell GPU と組み合わせて活用し、AI を活用した創薬のブレークスルーを推進しています。この統合サービスは、データのプライバシーと主権から低遅延アプリケーションまで、企業のさまざまなニーズを満たします。

ブループリントによる AI 導入の加速

OCI AI ブループリントは、コード不要の自動デプロイメントレシピを顧客に提供し、AI ワークロードのセットアップを大幅に簡素化します。NVIDIA ブループリントは、これを統合リファレンスワークフローで補完し、企業が NVIDIA AI Enterprise と NVIDIA Omniverse を活用したカスタム AI アプリケーションを迅速にカスタマイズして実装できるようにします。

AI アプリケーション開発をさらに簡素化するために、NVIDIA Omniverse プラットフォーム、Isaac Sim ワークステーション、および Omniverse Kit App Streaming が今年後半に OCI Marketplace から提供される予定です。これらのサービスでは、NVIDIA L40S GPU アクセラレーションベアメタルコンピューティングインスタンスが活用されます。AI を活用したビジネス自動化プラットフォームである Pipefy は、これらのブループリントを効率的なドキュメントおよび画像処理タスクに活用することで、その成功例を示しています。

OCI データサイエンスにおける NVIDIA NIM によるリアルタイム AI 推論

OCI データサイエンス環境には、事前に最適化された NVIDIA NIM マイクロサービスが含まれるようになり、最小限のインフラストラクチャ管理でリアルタイム AI 推論ソリューションを迅速に導入できるようになりました。これらのモデルは OCI テナンシー内で動作するため、お客様はデータのセキュリティとコンプライアンスを維持できます。これは、時間単位の課金や Oracle Universal Credits などの柔軟な価格モデルを通じて利用できます。

強化されたOracle Database 23ai

オラクルとNVIDIAは Oracle Database 23ai の AI ベクトル検索 NVIDIA GPU と cuVS を活用して、機能を強化します。この連携により、ベクトル埋め込みとインデックスの作成と保守が大幅に高速化され、集中的な AI ベクトル検索ワークロードのパフォーマンスが最適化されます。DeweyVision などの企業はすでにこの統合を利用して、高度な AI を活用したメディア分析と検索を行い、制作ワークフローとコンテンツの検出可能性を変革しています。

この提携により、パブリッククラウド、ソブリンクラウド、専用リージョン、Oracle Alloy、Compute Cloud@Customer、Roving Edge Devices など、OCI のグローバルインフラストラクチャ全体に次世代 NVIDIA Blackwell GPU が導入されます。OCI はまもなく NVIDIA GB200 NVL72 システムを導入し、効率とコスト効率を大幅に向上させた膨大な計算機能を提供します。OCI は、強力な NVIDIA Blackwell アクセラレーテッドコンピューティングプラットフォームを最初に提供した企業の XNUMX つであり、AI 推論と物理 AI 機能をさらに進化させています。

SoundHound は、OCI の NVIDIA GPU アクセラレーションインフラストラクチャを活用して、年間数十億件の会話型クエリを処理し、音声および会話型 AI ソリューションにおけるこのコラボレーションの実際の有効性と拡張性を実証しています。

Earth-2 気象分析のための Omniverse ブループリント

NVIDIAは、地球-2 の Omniverse ブループリント気象分析は、高精度の気象予報ソリューションの開発と導入を加速するように設計されています。この革新的なフレームワークは、気候関連の気象現象が過去 2 年間で合計約 XNUMX 兆ドルの世界経済への影響を引き起こしたことを考慮すると、リスク管理、災害への備え、気候回復力といった重要な領域を強化するための高度なテクノロジーを企業に提供します。

Earth-2のOmniverseブループリントは、NVIDIA GPUアクセラレーションライブラリ、物理AIフレームワーク、開発ツール、アクセス可能なNVIDIA NIMマイクロサービスを組み込んだ包括的なリファレンスワークフローを提供します。これらのマイクロサービスには、高解像度の数値気象予測のためのCorrDiffやフォーキャストネット地球規模の大気力学予測に使用されます。企業、研究者、政府機関はすでにこれらのマイクロサービスを活用して洞察を引き出し、異常気象に関連するリスクを軽減しています。

エコシステムの採用とサポート

AI に重点を置く G42、JBA Risk Management、Spire Global などの著名な気象技術企業は、NVIDIA の Earth-2 プラットフォームを活用して、革新的な AI 強化気象ソリューションを生み出しています。これらの組織は、独自のエンタープライズデータを統合することで気象予報を大幅に高速化し、従来の予測時間を数時間から数秒に短縮しています。

G42 は、UAE の国立気象センターの天気予報と災害管理機能を強化するために、AI 予測モデルとともに Omniverse Blueprint の要素を導入しています。Spire Global は、ブループリントから派生した AI コンポーネントと独自の衛星データを使用して、中期および季節ごとの予報を提供し、従来の物理ベースのモデルを 1,000 倍も上回る速度を実現しています。

その他の早期導入企業および探索企業には、台湾の中央気象局、The Weather Company、Ecopia AI、ESRI、GCL Power、OroraTech、Tomorrow.io などがあり、Earth-2 のエコシステムとアプリケーションの多様性がさらに拡大しています。

高度な生成 AI 機能

オムニバースブループリントには以下が含まれますコーディフ、 NVIDIA NIM マイクロサービスとして利用可能で、従来の CPU ベースの方法と比較して最大 500 倍の速度と 10,000 倍のエネルギー効率というパフォーマンス上の利点を提供します。独立系ソフトウェアベンダー (ISV) は、このブループリントを活用して AI 駆動型気象分析ソリューションを迅速に構築し、強化された観測データ処理による精度と応答性の向上の恩恵を受けることができます。

大手地理空間ソフトウェアプロバイダーの Esri は、NVIDIA と提携して、ArcGIS プラットフォームを Earth-2 に接続します。OroraTech と Tomorrow.io は、独自のデータセットを NVIDIA の Earth-2 デジタルツインに統合して、次世代の AI モデルを改善します。

NVIDIA DGXクラウドを搭載

Earth-2 向け Omniverse Blueprint は、DGX GB200、HGX B200、OVX スーパーコンピューターを含む NVIDIA DGX Cloud インフラストラクチャを活用し、地球規模の気候シナリオの高性能シミュレーションと視覚化を実現します。この包括的なクラウドベースのソリューションは、AI 主導の気象予報機能を大幅に向上させ、組織が前例のない予測速度、規模、精度を実現できるよう支援します。

Halos: 自動運転車向け安全システム

NVIDIA は、広範な自動車ハードウェア、ソフトウェアソリューション、最先端の AI 研究を統合し、自律走行車 (AV) の安全な開発を加速する包括的な安全フレームワークである Halos を発表しました。クラウドトレーニング環境から車両の展開まで、AV 開発ライフサイクル全体をカバーするように設計された Halos により、開発者はドライバー、乗客、歩行者の安全性を強化する最先端のテクノロジを統合できるようになります。

NVIDIAの産業安全担当副社長リカルド・マリアーニ氏は次のように強調した。ハロー既存の安全対策を強化し、規制遵守と標準化の取り組みを加速し、パートナーが AV の安全性ニーズを満たすカスタマイズされたテクノロジーソリューションを選択できるようにします。

ハローの3つの柱

Halos は、テクノロジー、開発、計算上の安全性という 3 つの主要なレイヤーを中心に構成された総合的な安全性アプローチを提供します。テクノロジーレベルでは、Halos はプラットフォームの安全性、アルゴリズムの安全性、エコシステムの安全性に対処します。開発中は、設計、展開、検証の各段階にわたって堅牢なガードレールを提供します。計算面では、Halos は AI トレーニングから AV 展開までをカバーし、AI モデルのトレーニングには NVIDIA の DGX システム、シミュレーションには NVIDIA OVX で実行される Omniverse および Cosmos プラットフォーム、車両展開には NVIDIA DRIVE AGX を活用しています。

NVIDIA の主任 AV 研究者である Marco Pavone 氏は、ますます高度化する AV システム向けに生成 AI を活用する環境における Halos の統合アプローチの重要性を強調しました。これは、従来の構成設計および検証方法では効果的に対処するのが難しい分野です。

AIシステム検査ラボ

Halos の重要な部分である NVIDIA の AI システム検査ラボは、ANSI National Accreditation Board によって認定された世界初のプログラムです。このラボは、自動車メーカーや開発者が NVIDIA テクノロジをソリューションに安全に統合し、機能安全、サイバーセキュリティ、AI 安全性、コンプライアンスを統一された安全プロトコルに組み込むことを保証します。最初のメンバーには、業界リーダーである Ficosa、OMNIVISION、Onsemi、Continental が含まれています。

プラットフォーム、アルゴリズム、エコシステムの安全性

Halos は、安全性評価済みのシステムオンチップ (SoC)、CPU から GPU までをカバーする安全性認定済みの NVIDIA DriveOS ソフトウェア、および SoC、ソフトウェア、センサーを統合アーキテクチャに統合する DRIVE AGX Hyperion を通じて、プラットフォームの安全性を重視しています。アルゴリズムの安全性については、Halos は、NVIDIA Omniverse Blueprint と Cosmos 基盤モデルを活用した高度なシミュレーションおよび検証環境とともに、安全性データを管理するためのライブラリと API を提供しています。エコシステムの安全性には、包括的な安全性データセット、自動化された安全性評価、継続的な改善プロセスが含まれます。

安全認証

Halos は、NVIDIA の AV 安全性に対する深い取り組みを活用しており、次の点が強調されています。

15,000 年を超えるエンジニアリングの年月を車両の安全性のために捧げてきました。
国際標準化委員会に10,000時間以上貢献しました。
AV 安全性に関する特許申請件数は 1,000 件を超えます。
AV安全性に関する研究論文が240件以上発表されています。
30 を超える安全性およびサイバーセキュリティ認定。

NVIDIA の自動車製品に対する最近の主要な認証としては、NVIDIA DriveOS 6.0 の ISO 26262 ASIL D への準拠、TÜV SÜD の ISO/SAE 21434 サイバーセキュリティプロセス認証、TÜV Rheinland による NVIDIA DRIVE AV プラットフォームに対する独立した安全性評価などがあります。

量子コンピューティングを推進する加速量子研究センターが発表

NVIDIAはボストンに新しい研究センターを設立すると発表した。 NVIDIA アクセラレーテッド量子研究センター (NVAQC) は、量子コンピューティング技術の進歩に専念しています。この施設では、最先端の量子ハードウェアと NVIDIA の AI 駆動型スーパーコンピューティングリソースを統合し、量子スーパーコンピューティング機能を大幅に加速します。

NVAQC は、量子ビットのノイズ低減や実験的な量子プロセッサを実用的で展開可能なデバイスに変換するなど、量子コンピューティングが直面している重要な課題に取り組むことを目指しています。Quantinuum、Quantum Machines、QuEra Computing など、量子コンピューティングの主要業界リーダーは、ハーバード大学量子科学工学イニシアティブ (HQI) や MIT のエンジニアリング量子システム (EQuS) グループなどのトップクラスの学術機関と緊密に協力して、NVAQC のリソースを活用します。

このセンターでは、量子コンピューティングアプリケーション向けに最適化された最も強力なハードウェアである NVIDIA の GB200 NVL72 ラックスケールシステムを活用します。この高度なインフラストラクチャは、高度な量子システムシミュレーションをサポートし、量子エラー訂正に必要な低遅延の量子ハードウェア制御アルゴリズムの導入を促進します。さらに、強力な GB200 NVL72 プラットフォームは、AI アルゴリズムの量子研究への統合を推進し、全体的な計算効率を高めます。

GPU と量子処理ユニット (QPU) ハードウェア間の統合の複雑さに対処するため、NVAQC の研究者は NVIDIA の CUDA-Q 量子開発プラットフォームを使用します。CUDA-Q は、高度なハイブリッド量子アルゴリズムとアプリケーションの作成を容易にし、よりスムーズな統合とより効率的な研究成果を可能にします。

ハーバード大学の量子イニシアチブとのコラボレーションは、次世代の量子コンピューティング技術の開拓に重点を置きます。同時に、MIT の EQuS グループは、NVAQC の高度なインフラストラクチャを活用して、特に実用的な量子コンピューティングの実装に不可欠な量子エラー訂正方法などの技術を強化します。

NVAQC は今年後半に運用を開始する予定であり、量子コンピューティングの研究開発における大きな前進となる。

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NVIDIA GTC 2025: AI アクセラレーション ツール