従来、データ サイエンスのワークフローは、データの読み込み、フィルター処理、操作、さらにはモデルのトレーニングと実装において CPU に依存しており、遅くて扱いにくいものでした。GPU は設備費用を大幅に抑え、NVIDIA RAPIDS™ オープンソース ソフトウェア ライブラリを利用したデータ サイエンスのエンドツーエンド ワークフローに優れたパフォーマンスを提供します。
組織がデータ サイエンスと AI を進化させるには、クラウドやデータ センターからエッジまで、GPU ベースのシステムを最適化できるツールにアクセスする必要があります。NVIDIA のソフトウェア ソリューションは現代のワークロードをすべて網羅しているため、IT 管理者、データ サイエンティスト、DevOps チーム、および開発者は、必要なものにすばやく簡単にアクセスできます。
開発から導入までのソフトウェア
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データ分析
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トレーニング
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推論
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ハイパフォーマンス コンピューティング
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グラフィックス
データ分析
AI トレーニング
ディープラーニングのニューラル ネットワークが複雑になるにつれ、AI トレーニングにかかる時間が劇的に増加するため、生産性の低下やコストが高くなります。NVIDIA ソフトウェア ソリューションを利用すれば、トレーニングを大幅に加速するため、短時間でより深い洞察から結果を出し、大幅なコスト削減を実現し、費用対効果を生み出すまでの時間を短縮します。
AI 推論
コンピューター ビジョン、対話型 AI、個人向けレコメンダー システムなど、AI が導入された高度なサービスに対する需要が増えています。同時に、データセットが増加し、ネットワークが複雑になり、ユーザーの期待に応えるためのレイテンシ要件は厳しくなっています。GPU 最適化リソースは、必要とするスピードとパフォーマンスでこれらのサービスを可能にします。
ハイパフォーマンス コンピューティング
HPC (ハイ パフォーマンス コンピューティング) は、科学進歩の力となる最も重要なツールの 1 つです。幅広い分野の 700 を超えるアプリケーションが GPU コンピューティングによって高速化されています。C、C++、Fortran、Python などの人気言語は、こうしたアプリケーションの開発、最適化、導入に利用されており、科学的発見への道を開いています。
グラフィックス
データ サイエンスから仮想環境まで、企業はかつてないほど大規模で複雑なグラフィックス ワークロードに取り組んでいます。NVIDIA® Quadro RTX™ GPU とデータ センターの NVIDIA 仮想 GPU ソフトウェアで、要求の多いビジュアル コンピューティングの課題に対処するパワーを提供します。IT チームは、AI、リアルタイム レイ トレーシング、グラフィックスのための高度なテクノロジを利用することで、CPU を基盤とするソリューションの各種要件 (コスト、スペース、パワー) に比べ、ほんのわずかな要件で幅広いワークロードに対処できるサーバーを配備できます。
開発、最適化、導入 GPU 対応アプリケーション
NVIDIA CUDA® Toolkit は、高性能な GPU 対応アプリケーションを開発するための開発環境を提供します。CUDA Toolkit を利用することで、GPU 対応組込みシステム、デスクトップ ワークステーション、ノート PC エンタープライズ データ センター、クラウドベースのプラットフォームでアプリケーションを開発、最適化、導入できます。
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コンテナー
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モデル
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モデル スクリプト
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Helm チャート
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業界別ソリューション
コンテナーを利用して、 ワークフローをより高速に導入および実行する
AI、データ サイエンス、HPC 等を網羅する NGC のコンテナー レジストリは、NVIDIA GPU 向けの幅広い GPU 最適化ソフトウェアを備えています。
NVIDIA が調整、テスト、最適化しています。NGC コンテナーは、最速で結果を提供することが実証された、高性能で導入が簡単なソフトウェアを提供しています。ユーザーは完璧にコントロール可能なテスト済みのフレームワークからソリューションを構築することができます。
トレーニング済みのモデルでプロジェクトをすぐに開始
多くの AI アプリケーションには、分類、物体検出、言語翻訳、音声読み上げ、レコメンダー エンジン、感情分析など、共通のニーズがあります。そのような機能を持つアプリケーションを開発するとき、トレーニング済みのモデルから始め、特定の用途に合わせて調整するという方法をとれば、短期間で開発できます。
NGC では、NVIDIA Tensor コア GPU 向けに最適化されたさまざまな共通 AI タスク用のトレーニング済みモデルを提供しています。いくつかのレイヤーを調整するだけで簡単に再トレーニングでき、これにより貴重な時間を節約できます。
ステップバイステップの手順で、高度に最適化された AI モデルを構築する
NGC は、結果と比較できるサンプル パフォーマンスと精度指標と共に、ディープラーニング モデルを作成するための段階的な手順とスクリプトを提供しています。画像分類、言語翻訳、音声読み上げなどのディープラーニング モデルの構築における専門的ガイダンスを使用して、データ サイエンティストは、ハイパーパラメーターを簡単に調整することで、パフォーマンスが最適化されたモデルを素早く構築できます
Helm チャートで 導入を自動化する
Helm チャートは Kubernetes クラスターのソフトウェア展開を自動化します。ユーザーはソフトウェアをインストールすることではなく、使用することに集中できます。
NGC では、パワフルなサードパーティ製ソフトウェアの展開を簡素化する Kubernetes 対応 Helm チャートがホストされます。また、DevOps で Helm チャートをプッシュし、共有することもできます。そのため、チームは安全で信頼できて一貫性のある環境を活用し、開発から運用までのサイクルをスピード アップできます。
Helm チャートに加え、NGC では NVIDIA GPU Operator, を利用できます。これは NVIDIA のドライバー、コンテナー ランタイム、デバイス プラグイン、管理ソフトウェアからなるスイートです。IT チームはこれを Kubernetes クラスターにインストールすることで、ユーザーにワークロードを高速に実行してもらえるようになります。
すぐに導入できる AI ワークフローでより早くソリューションを提供
NGC には、医療、自動運転車、ロボット工学、スマート シティなど、産業固有の SDK があります。 NVIDIA TAO Toolkit, などの機能を利用することで、開発者やデータ サイエンティストは、物体検出の再トレーニングや画像分類のモデルなどのアプリケーションを短期間でシームレスに開発し、インテリジェント ビデオ解析のために NVIDIA DeepStream SDK で簡単に導入できます。
業界をリードするソフトウェア使用事例
対話型 AI
NVIDIA Riva は、最先端のディープラーニング モデルを使用し、アクセラレーテッド コンピューティングでリアルタイムに実行するマルチモーダル対話型 AI サービスを構築し、導入するためのフレームワークです。
レコメンダー システム
NVIDIA Merlin は、従来の方法より優れた予測を提供し、クリックスルー率を上げる高性能なディープラーニングベースのレコメンダー システムを構築するためのフレームワークです。
コンピューター ビジョン
NVIDIA Metropolis では、遅延のない小売り、スマート シティの交通エンジニアリング、工場の光学検査、病院の患者のケアなどのための膨大なセンサーから作り出される大量のデータを理解します。
シミュレーションとモデル化
NVIDIA HPC SDK は、開発者の生産性、パフォーマンス、携帯性を最大化し、GPU 対応 HPC アプリケーションの構築を合理化する、コンパイラ、ライブラリ、ソフトウェア ツールからなる包括的なスイートです。
NVIDIA Modulus は AI と物理学のシミュ���ーション ツールキットです。AI を動力とする物理学シミュレーションから複雑な非線形物理学の問題まで、このツールキットは、サイエンティストや研究者が順問題、逆問題、データ同化問題を解決するのを支援します。
ビジュアライゼーション
NVIDIA IndeX® は 3D の立体インタラクティブ ビジュアライゼーション SDK であり、サイエンティストや研究者による大規模データセットでの視覚化および相互作用、リアルタイム修正の実現、データの最も関連する部分への移動を可能にします。
IndeX は、HPC で最も人気のあるビジュアライゼーション ツールの 1 つ、ParaView と統合されています。IndeX 機能への簡単なアクセスにより、ユーザーは既存のボリューム ビジュアライゼーション ワークフローでリアルタイムのインタラクティブ性を体験することができます。
レンダリング
NVIDIA RTX™ 対応ソフトウェアを利用することで、デザイナーやアーティストはローカルのワークステーション パフォーマンスを大幅に上げ、オフラインでジョブをレンダリングし、従来の CPU ベースのレンダー ノードと比べてわずかな時間でレイ トレーシングされた最終的な画像を作成できます。
仮想化
NVIDIA 仮想 GPU (vGPU) ソフトウェアを利用すると、仮想デスクトップや仮想ワークステーションのグラフィックスが向上し、AI、ディープラーニング、データ サイエンス、HPC など、計算負荷の高いサーバー ワークロードをすべて 1 台の仮想マシンで実行できます
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メンバーは全ての SDK を閲覧できます。大量のリソースへのアクセス、ガイドのインストールなど。