NVIDIA が 1 億台の Windows RTX PC とワークステーションを発電時代に推進 – TechCult
その他 / / May 29, 2023
エヌビディア は、生成 AI モデルの開発と展開の加速において大幅な進歩を遂げ、画期的なパフォーマンスの向上をもたらしました。 Tensor コアと今後登場する Max-Q 低電力 AI の統合により、NVIDIA は 1 億台の Windows RTX PC およびワークステーションを発電電力の時代に押し上げます。 この進歩は、生産性、コンテンツ作成、ゲームの未来を形作ることになります。
目次
Windows RTX PC およびワークステーション上の生成 AI に革命を起こす
- ニューラル ネットワークを活用した生成 AI は、新しくオリジナルのコンテンツを作成することで業界に革命をもたらしています。
- NVIDIA の RTX GPU NVIDIA NeMo、DLSS 3 Frame Generation、 メタラマ、ChatGPT、 アドビファイアフライ、安定した拡散。
- これらのモデルの最適化 GeForce RTX と NVIDIA RTX GPU 開発者は、競合デバイスと比較して最大 5 倍の速度でパフォーマンスを達成できます。
- RTX GPU の専用ハードウェアである Tensor コアは、AI 計算の高速化において重要な役割を果たし、大幅な速度向上に貢献します。
- で発表された最近のソフトウェアの機能強化 Microsoft Build カンファレンス などの生成 AI モデルのパフォーマンスを 2 倍にしました。 安定した拡散、 新しいおかげで DirectML の最適化.
Max-Q 低消費電力 AI 推論による効率向上
AI 推論がローカル デバイス上で行われることが増えているため、効率的なハードウェアの需要が非常に重要になっています。 このニーズを満たすために、NVIDIA は Max-Q 低電力 の推論 RTX GPU 上の AI ワークロード. RTX GPU 上の AI ワークロードに対する NVIDIA の Max-Q 低電力推論には、消費電力とパフォーマンスの最適化されたバランスを提供するいくつかの利点があります。 重要なポイントは次のとおりです。
1. 効率的なハードウェア需要: AI 推論がローカル デバイスでより頻繁に行われるようになっているため、これらのタスクをサポートする効率的なハードウェアの必要性が高まっています。
2. Max-Q 低電力推論の導入: NVIDIA は、RTX GPU 上の AI ワークロード向けに Max-Q 低電力推論を導入することで、この需要に対応しています。
3. 電力の最適化: Max-Q を使用すると、GPU がその電力容量の一部で動作し、より軽い推論タスクが可能になります。 これにより、消費電力が削減され、エネルギー効率が向上します。
4. 比類のないパフォーマンス: Max-Q を搭載した RTX GPU は、軽いタスクでは低い電力レベルで動作するにもかかわらず、依然として優れたパフォーマンスを提供します。 リソースを大量に消費する生成 AI ワークロードを効率的に処理し、高品質の結果を保証します。
5. 最適化されたバランス: Max-Q の主な利点は、消費電力とパフォーマンスのバランスが最適化されていることです。 これにより、PC やワークステーションはエネルギーを節約しながら複雑な AI タスクを効果的に処理できるようになります。
6. 強化された AI 機能: Max-Q を使用すると、ユーザーはパフォーマンスや電力効率を犠牲にすることなく、デバイス上で AI 推論の可能性を最大限に体験できます。
7. あらゆる場所で AI を実現: Max-Q は AI 推論の範囲を拡張し、効率を犠牲にすることなくローカル デバイス上で AI 推論を実行できるようにします。 これにより、ユーザーは必要なときにどこでも AI 機能を活用できるようになります。
8. ユーザーエクスペリエンスの向上: AI 推論用の効率的なハードウェアを提供することで、Max-Q はユーザー エクスペリエンスの向上に貢献します。 ユーザーは、より高速で応答性の高い AI アプリケーションを活用し、シームレスで効率的なコンピューティング環境を構築できます。
RTX GPU 上の NVIDIA の Max-Q 低電力推論テクノロジーは、PC およびワークステーション上の AI ワークロードの効率とパフォーマンスに革命をもたらします。 これにより、デバイスは最小限の電力消費で複雑な AI タスクを処理できるようになり、最適なパフォーマンスと強化されたユーザー エクスペリエンスが保証されます。
完全な RTX 高速 AI 開発スタック
開発者は、Windows 11 上で実行される包括的な RTX 高速 AI 開発スタックにアクセスできるようになり、高度な AI モデルの開発、トレーニング、展開のプロセスが簡素化されます。 重要なポイントは次のとおりです。
- モデルの開発と微調整: 開発者は、Windows Subsystem for Linux 経由で利用可能な最適化された深層学習フレームワークを使用して、モデルの開発と微調整を開始できます。
- クラウド トレーニングへの移行: 開発者は、AI モデルをトレーニングするためにクラウドにシームレスに移行できます。 同じ NVIDIA AI スタックが主要なクラウド サービス プロバイダーを通じて利用できるため、開発プロセス全体を通じて一貫性と互換性が確保されます。
- NVIDIA AI スタックを使用したトレーニング: NVIDIA AI スタックを使用したクラウドベースのトレーニングにより、パフォーマンスと拡張性が向上します。 開発者は、NVIDIA RTX GPU のパワーを活用して、AI モデルのトレーニングをより高速かつ効率的に行うことができます。
- 高速推論のための最適化: モデルがトレーニングされると、開発者は高速推論のためにモデルを最適化できます。 Microsoft Olive などのツールを利用すると、推論タスク中に最適なパフォーマンスが得られるようにモデルを微調整できます。
- RTX PC およびワークステーションへの展開: AI 対応のアプリケーションと機能は、1 億台を超える RTX PC およびワークステーションの広大なインストール ベースに展開できます。 これらのデバイスは AI パフォーマンスに合わせて細心の注意を払って最適化されており、AI アプリケーションのスムーズかつ効率的な実行を保証します。
革新的な AI エクスペリエンスに対する NVIDIA の取り組み
すでに 400 を超える RTX AI アクセラレーションのアプリとゲームがリリースされており、NVIDIA は業界全体でイノベーションを推進し続けています。 COMPUTEX 2023 での基調講演で、NVIDIA の創設者であり CEO ジェンセン・ファン 紹介された ゲーム用 NVIDIA アバター クラウド エンジン (ACE)、新しい生成 AI モデル ファウンドリ サービスです。 ACE for Games は、開発者が AI を活用した自然言語インタラクションを通じて非プレイアブル キャラクターにインテリジェンスをもたらすことを可能にします。
ミドルウェア開発者、ゲーム作成者、ツール開発者は、ACE for Games を利用して、カスタマイズされた音声、会話、アニメーション AI モデルを構築および展開し、ゲーム エクスペリエンスを変革できます。
RTX 上の生成 AI の未来
RTX GPU 上の生成 AI は、特定のデバイスやプラットフォームに限定されません。 それはサーバー、クラウド、ローカルデバイスにまたがります。 NVIDIA の AI コンピューティングへの取り組みにより、RTX GPU 上の第 4 世代 Tensor コアなど、最適化されたハードウェアおよびソフトウェア アーキテクチャが実現しました。
定期的なドライバーの最適化により、最新の NVIDIA ドライバーと Olive に最適化されたモデルにより、Windows 11 の開発者に大幅な高速化を実現し、最高のパフォーマンスを保証します。
さらに、NVIDIA Ada Lovelace アーキテクチャに基づいて構築された最新世代の RTX ラップトップとモバイル ワークステーションは、前例のないパフォーマンスと携帯性を提供します。 Dell、HP、Lenovo、ASUS などの大手メーカーは、RTX GPU 搭載デバイスで生成 AI 時代を推進しています。
NVIDIA が 1 億台の Windows RTX PC およびワークステーションを発電能力の時代に押し進める中、NVIDIA と Microsoft とハードウェア パートナーは、開発者とユーザーがさまざまな分野で AI の変革力を完全に活用できるようにします。 ドメイン。
ソース: Nvidia ニュースルーム
アレックス・クレイグ
Alex はテクノロジーとゲーム コンテンツに対する情熱に突き動かされています。 最新のビデオ ゲームをプレイすること、最新のテクノロジー ニュースを把握すること、または魅力的なことなどを通じたものであっても、 オンラインで同じ志を持った他の人々と交流すると、アレックスのテクノロジーとゲームへの愛情は、彼のあらゆる行動から明らかです。 そうです。
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