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GTC Spring 2022 まとめ

2022 年 3 月 21 - 24 日 オンライン

3 月 21 日 ~ 24 日までバーチャルで開催された GTC Spring 2022 では、多くの開発者、イノベーター、研究者およびクリエイターが参加し、900 以上のセッションやトレーニング ワークショップで活発な交流が行われ、大盛況のうちに幕を閉じました。
本ニュースレターでは、創業者/CEO のジェンスン フアンが基調講演にて発表した主要なニュース、セッション ハイライト、そしてNVIDIA Japan がお届けした日本のコンテンツについてご紹介します。

基調講演
データセンターを 「AI ファクトリーへ」
3月 23 日に配信された基調講演は、日本語字幕付きでアーカイブよりどなたでもご視聴いただけます。
今回の基調講演でフアンは以下のトピックに焦点を当ててさまざまな発表を行いました。
New Silicon : AI インフラのための新しいエンジン NVIDIA H100
New Software : ソフトウェアを根本的に変える新しい AI と、NVIDIA のシステムをさらに速くする 60 もの SDK のアップデートThe Next Evolution : デジタルのための Omniverse とデータセンター規模の NVIDIA OVX システム
The ‘Next Wave of AI’: 新しいシリコン、ソフトウエアとシミュレーションが可能にする「考案、計画、行動」ができるロボティクス
Four Layers, Five Dynamics : 5 つのダイナミクスに向けた
4 つのレイヤーからなるコンピューティング スタック
https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/keynote/
最新の Hopper アーキテクチャ、H100 GPU に続き、新しいスーパーコンピュータとソフトウェアを発表。これらで実現する billion-X による気候変動のためのシミュレーションなどへの取り組みを紹介しました。
基調講演のハイライトはこちら：
https://www.youtube.com/watch?v=tEjH3g3-QOs

次世代のアクセラレーテッド コンピューティング、 Hopper アーキテクチャを発表
NVIDIA は、新たな GPU アーキテクチャの NVIDIA Hopper、および最初のHopper ベースの GPU である NVIDIA H100 を発表しました。
H100 は、最先端の TSMC 4N プロセスを使用し 800 億のトランジスタで構築された世界で最も先進的なチップです。PCIe Gen5 や HBM3 を利用した最初のGPU でもあり 3TB/秒 のメモリ帯域を実現。Transformer ネットワークを前世代よりも 6 倍高速化する新しい Transformer Engine、第 2 世代の Secure
Multi-Instance GPU、処理中に AI モデルと顧客データを保護するコンフィデンシ
ャル コンピューティング、第 4 世代 NVIDIA NVLink、新しい DPX 命令など 6 つの画期的なイノベーションを実現し、大規模な AI と HPC を加速します。

H100 は、第 4 世代の Tensor コアと新たに搭載された Transformer Engine と FP8 の採用によって、Mixture ofExperts (MoE) の学習は前世代よりも最大 9 倍に、5,300 億パラメータからなる Megatron Chatbot の推論は遅延を最小に抑えながら最大 30 倍に加速されます。 (ニュースリリースへのリンクはこちら)
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世界最先端のエンタープライズ向け AI インフラストラクチャ、DGX H100 システムを発表
NVIDIA は、NVIDIA H100 Tensor コア GPU を搭載した世界初の AI プラットフォーム、第 4 世代のNVIDIA DGX システムを発表しました。8 基の NVIDIA H100 GPU が NVIDIA NVLink で 1 つに接続されており、新しい FP8 精度で前世代の 6 倍以上となる 32 ペタフロップスの AI 性能を発揮します。
DGX
H100 システムは、次世代のNVIDIA DGX POD および NVIDIA DGX SuperPOD AI インフラスト
Data-Center-ScaleComputing
ラクチャ プラットフォームの構成要素となります。最新の DGX SuperPOD アーキテクチャには、合計 256基の H100 GPU を搭載する最大 32 のノードを接続する、新しい NVIDIA NVLink Switch Systemが実装されています。
FP8 で 1 エクサフロップスと前世代の 6 倍以上の AI 性能を発揮する、次世代の DGX SuperPOD
は、数兆のパラメータを持つ膨大な LLM ワークロードを処理できる能力によって、AI の地平を切り開きます。 (ニュースリリースへのリンクはこちら)

Spectrum ハイパフォーマンス データセンター ネットワーキング インフラストラクチャ プラットフォームを発表
NVIDIAは、大規模なデータセンター インフラストラクチャに必要な卓越したネットワーキング パフォーマンスと堅牢なセキュリティを可能にする次世代のイーサネットプラットフォームである NVIDIA Spectrum-4 を発表しました。
NVIDIA Spectrum-4 は、AI 需要などでデータセンターが指数関数的に成長し、高性能、高度な仮想化、および大規模なシミュレーションを実現するための極めて高い性能、高度なセキュリティ、および強力な機能を搭載します。

NVIDIA は、この画期的な Spectrum-4 スイッチに加え、BlueField-3 DPUと、これを支える DOCA フレームワーク、そして ConnectX-7 SmartNIC と併せ、エンドツーエンドの 400G ハイパースケール ネットワーキング プラットフォームを実現し、従来の 4 倍の加速を実現します。 (ニュースリリースへのリンクはこちら)

Grace CPU Superchip を発表
144 個の高性能コアと 1 テラバイト/秒のメモリによりサーバーチップのパフォーマンスとエネルギー効率が 2 倍に向上
NVIDIA は、AI インフラストラクチャおよびハイパフォーマンス コンピューティング向けに設計された初の Arm Neoverse ベースのディスクリート データセンター CPU を発表しました。
NVIDIA Grace CPU Superchip は、新しい高速で低遅延のチップ間相互接続である
NVLink-C2C を介してコヒーレントに接続された 2 つの CPU チップで構成されています。
Grace Hopper Superchip は、NVIDIA Hopper アーキテクチャ ベースの GPU と組み合わせて巨大規模の HPC および AI アプリケーションに対応するように設計されています。
両方のスーパーチップは、共通の NVLink-C2C 相互接続と CPU アーキテクチャを基盤としています。 (ニュースリリースへのリンクはこちら)

数千万人のデザイナーとクリエイターをつなぐ Omniverse Cloud を発表
NVIDIA は、アーティスト、クリエイター、デザイナー、開発者が、NVIDIA Omniverse
プラットフォームに即座にアクセスして、最大数十億ものデバイスから 3D デザイン コラボレーションとシミュレーションを行うことができるクラウドサービスのスイート Omniverse
Cloud を発表しました。Omniverse Cloud は、どこからでも、どのデバイスからでもOmniverse で作業できるようにすることで、ビジュアルおよび 3D デザインのコラボレーション能力を向上させます。(ニュースリリースへのリンクはこちら)

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NVIDIA AI Enterprise 2.0 を発表、
Red Hat OpenShift やベアメタル サーバーなど主要なデータセンター向けの環境をサポート
NVIDIA は、エンドツーエンドのクラウドネイティブな AI およびデータ分析ツールとフレームワークのスイートの最新版となる NVIDIA AI Enterprise 2.0 をリリースしました。このリリースでは、従来の NVIDIA AI Enterprise がサポートしていた VMware vSpherewith Tanzu 環境に加えて、Red Hat OpenShift やベアメタル サーバー、CPU のみのシステムといった、すべての主要なデータセンターとクラウド プラットフォームへの最適化が行われ、より多くのニーズに対応できるようになりました。

また NVIDIA AI Enterprise 2.0 では、AI アプリケーションを構築するための多くのソフ
Data-Center-Scale Computing
トウェア ツールを利用できます。NVIDIA の事前トレーニング済み AI モデルを微調整および最適化し、AI の専門知識や大規模なトレーニング データがなくてもカスタムのモデルを簡単に作成できる NVIDIA TAO Toolkit や、汎用性の高いオープンソースのハイパースケール モデル推論ソリューションある NVIDIA Triton などの豊富な SDK やツールを活用して AI ワークロードを迅速に展開、管理、拡張することができます。
併せて日本国内での NVIDIA AI Enterprise の事例として、情報通信技術ソリューションの世界的な大手プロバイダーであるNTT コミュニケーションズ 様による採用も発表されました。NLP およびインテリジェントビデオ解析アプリケーションを構築する研究開発チームの環境として NVIDIA AI Enterprise を採用いただいております。
(NVIDIA AI Enterprise 2.0 の詳細は GTC の S41871 のセッションをご覧ください)

産業用デジタルツイン向けのデータセンター規模の Omniverse コンピューティング システムを発表

ロボティクス、AI、産業オートメーションなどの非常に複雑なアプリケーションをシミュレートするために構築された NVIDIA OVXNVIDIA は、大規模なデジタルツインを実現するために設計されたコンピューティング システムである NVIDIA® OVX™ を発表しました。NVIDIA OVX は、リアルタイムの物理的に正確な世界のシミュレーションおよび 3D デザイン コラボレーション プラットフォームである NVIDIA Omniverse™ 内で実行される複雑なデジタルツイン シミュレーションを操作するために設計されています。
OVX システムは、高性能な GPU で高速化されたコンピューティング、グラフィックス、AI を、高速ストレージアクセス、低遅延ネットワーキング、および高精度のタイミングと組み合わせて、実際の精度でデジタルツインを作成するために必要なパフォーマンスを提供します。 OVX は、建物全体、工場、都市、さらには世界をモデル化するための複雑なデジタルツインをシミュレートするために使用されます。
OVX を使用すると、デザイナー、エンジニア、および計画担当者は、物理的に正確な建物のデジタルツインを構築したり、物理世界と仮想世界で正確な時間の同期を行いながら、大規模で現実に近いシミュレーション環境を構築することができます。企業は、同じ時空間で相互作用する複数の自律システムを使用し、複雑なシステムとプロセスを評価およびテストしたり、より効率的な工場や倉庫を最適化、拡張、または作成したり、ロボットや自動運転車を実世界に配備する前にトレーニングしたりすることが可能となります。(ニュースリリースへのリンクはこちら)

DRIVE Orin の生産を開始、新規 EV 顧客として BYD と Lucid Group を発表、さらに次世代の DRIVE Hyperion AV プラットフォームを公開
NVIDIA は、NVIDIA DRIVE Orin システム オン チップ (SoC) の生産を開始しました。
25 社を超える自動車メーカーが NVIDIA DRIVE Orin を採用しており、ソフトウェアデファインドの車両を構築しています。
NVIDIA のオートモーティブ関連企業との取引見込み額の合計が今後 6 年間で110億ドルを超える見込みとの発表と共に、世界で最も売れている EV ブランドの 1 つである BYDと、米国 EV スタートアップの Lucid Group が、次世代の車両に NVIDIADRIVE を採用することも発表しました。
その他、2026 年以降に出荷開始する車両を対象とした、Atlan コンピューター上で構築された次世代の DRIVE Hyperion 9 を発表しました。
(ニュースリリースへのリンクはこちら)
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科学技術計算向けデジタルツイン プラットフォーム
物理 ML ニューラル ネットワークの開発に使用される NVIDIA Modulus AI フレームワークと、3D 仮想世界シミュレーション プラットフォーム NVIDIAOmniverse™ で構成されるデジタルツイン プラットフォームにより、異常気象事象のような複雑なシステムを、これまでの AI モデルより高速かつ正確にモデリンNVIDIAグできるようになります。
Fourier Neural Operator と Transformer により、10TB の地球システム データでトレーニングされた、NVIDIA FourCastNet は、ハリケーンや大気の川といった異常気象事象の挙動とリスクを、より信頼性高く、最大 4 万 5,000 倍の速度でエミュレートし、予測することが可能です。
(ニュースリリースへのリンクはこちら)

60 以上の CUDA-X ライブラリがアップデート
NVIDIA は、CUDA ソフトウェア コンピューティング プラットフォームのパフォーマンスを劇的に向上させる、幅広い分野にわたるライブラリ、ツール、テクノロジのCUDA-X コレクションに対する 60 以上のソフトウエアを更新しました。
量子回路シミュレーションを高速化する cuQuantum、6G 物理層研究用のオープンソースライブラリの Sonia、創薬、ソーシャルコネクション、不正検知などを高速化するデータサイエンス ライブラリ RAPIDS、車両ルーティングに焦点を当てたロジスティクス最適化研究のための cuOpt (旧名称 ReOpt)、サイバーセキュリティ アプリケーション用フレームワークの Morpheus、グラフニューラルネットワー
クのトレーニング用の DGL コンテナーや、アプリケーションのパフォーマンスをシステ
ム全体で可視化するための Nsight Systems などが更新されています。
医療画像用の MONAI や連合学習用の NVIDIA FLARE に加え、コミュニケーションを再構築する Maxine、音声 AI 用のRiva、レコメンダーシステム用の Merlin、ロボティクス用の Isaac なども更新されています。(ニュースリリースへのリンクはこちら)

TEZUKA2020 とはなんだったのか トップランナーと考える「AI と創造」の現在地点と未来予想 [S42592]
2020 年に発表された TEZUKA2020 はさまざまな層に大きな話題をよび、人工知能学会賞、世界の CR 賞・マーケティング賞を受賞。その他、教材への採用、美術館への展示、海外メディアで取り上げなど予想を超える拡がりを見せました。プロジ
ェクトに技術提供を行い、自身も AI トップランナーである NVIDIA の井崎の視点から、プロジェクトへの総括と、AI、創造、あるべき日本の未来などを語りました。

AI 活用が製造業の新たな時代を切りひらくカギに。 ―日立造船の AI 活用事例から学ぶ [S42400]

第 2 回ディープラーニングビジネス活用アワードを受賞した日立造船の「AI 超音波探傷検査システム」プロジェクト。日立造船は 2020 年の受賞から 2 年を経て、ごみ焼却発電施設における AI の応用、食品工場における検査業務の省力化システム、その他様々な分野で AI 活用を広げていっています。 AI プロジェクトを実施に動かしている現場の声、その背景と挑戦、そしてプロジェクト成功に欠かせない人材。このセッションでは日立造船の事例からこれから AI プロジェクトに取り組む方や挑戦中の方へ一歩ふみだせるヒントを一緒に探していきます。
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おすすめセッション：GTC に登録済みの方はオンデマンドで視聴できます
2022年 コンピュータビジョン分野のトレンド [S42414]
コンピュータビジョン、特に深層ニューラルネットワーク (DNN) の研究トレンドに関するご講演。研究分野全体のトレンド把握を目的とし、DNN アーキテ
クチャ、物体検出/セグメンテーション、動画認識、画像生成、基盤モデルなど、最近重要視されている複数のトピックをご紹介。
片岡裕雄様, 人工知能研究センター 主任研究員, 国立研究開発法人
産業技術総合研究所
最先端のデータサイエンスで切り拓くリアルタイム豪雨・洪水予測[S42363]
深層学習技術を活かした台風発見や、物理モデルのエミュレータによる洪水予測研究など、最新の研究成果に関するご講演。地球科学として我々が抱える問題を共有し、これからの防災分野における AI 研究への期待などもご紹介。千葉大学・環境リモートセンシング研究センターでは、最先端のデータサイエンス技術を用いた高精度・高頻度な災害予測技術を開発されています。
小槻峻司様, 千葉大学・環境リモートセンシング研究センター 准教授産学連携で推進する応用人工知能: 立教大学における取り組み[S42377]
日本国内で唯一の人工知能に特化した大学院である立教大学大学院
人工知能科学研究科の初期成果と、 AI 人材育成の実践例及び産学
Click to add text AI、メタ連携の意義に関するご講演。スポーツテック、リテールテック、ゲームバースなどの分野における人工知能技術の応用について、産学連携で推進しているプロジェクトを中心にご紹介。
内山泰伸様, 立教大学大学院人工知能科学研究科 教授
Omniverse User Group JAPAN さらに進化！
Omniverseが極めるVR、デザインワークフローの未来 [SE2567]
導入が進むコラボレーションプラットフォーム 「NVIDIA Omniverse」 の最新ロードマップ、そしてパートナー様の最先端のソリューションをご紹介。発表された Omniverse Cloud、OVX の紹介、OVE と XR のアップデートに加えて、ISID、ISP、デルテクノロジーズの各パートナー様に登壇いただきました。

バーチャル ワークショップ、NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) を日本語で開催
インストラクターによるバーチャル ワークショップ、NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) は、AI などの分野でハンズオントレーニングをご提供。今回の GTC DLI では、 2 つのワークショップを日本語で実施しました。
「AI を応用した予知保全」では、 時系列データの中から異常と障害を特定する方法と該当パーツの残りの耐用年数を見積もる方法について学習しました。修了後、AI を利用して機器の状態を予測し、保守を実施する時期を予測できるようになり、 ECサイトなどでサイトアクセスが閾値以上になりそうなタイミングの事前検知にも応用できます。
「CUDA C/C++ によるアクセラレーテッド コンピューティングの基礎 」では、超並列 GPU と CUDA® で実行する C/C++ アプリケーションを高速化するための基礎的なツールと手法について学習しました。 修了後、業務で使っている既存アプリケーションが高速化可能か否かを判断したり、実際にコーディングを行いアプリケーションを高速化したり、最適化を行う事が出来るようになります。 また、 Nsight ツールを用いて CUDA アプリケーションを解析し、アプリケーションの最適化を行えるようになります。
https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/training/
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