NVIDIA GTC の GMI クラウド:AI を次のレベルに引き上げる

AI レースは減速していません。ビートを逃すと、追いつくことになります。それが理由です。 NVIDIA GTC (3 月 17 日～ 21 日) AIと機械学習の未来を形作ろうと真剣に考えている人なら誰でも行くべき場所です。

で GMI クラウド、私たちはこの革命の単なる傍観者ではありません。私たちはそれを構築しているのです。GTC は私たちにとってチャンスです 誇大広告の枠を超えて、最先端のブレークスルーに飛び込み、AIの能力を再定義しようとしているイノベーターとつながりましょう。そして、私たちは独自の専門知識を活かしています。なぜなら、AI で勝利を収めるには、単に遅れずについていくだけではなく、先導することが重要だからです。

GMIクラウドが舞台に立つ：見逃せない2つの講演

私たちは単にGTCに参加しているだけではありません。AI企業がどのようにできるかについての議論を後押ししているのです。 プロトタイプからパワーハウスへ そして 競合他社をしのぐ。AIは動きが速く、成功と無関係さの違いは実行力にあります。だからこそ、GMI Cloud では、以下の目的に合わせた 2 つの必見の講演会を開催しています。 AI ビルダー、プロダクトリーダー、意思決定者 向きを変えようとしている 市場支配への野心的なアイデア。

🔥 Pawn to Queen: AI プロジェクトを市場での成功へと導く方法

ほとんどの AI プロジェクトは以下のように始まります 有望な実験しかし、進化するのはごくわずかです 業界を定義するソリューション。なぜ?なぜなら、実行、戦略、インフラストラクチャがすべてを変えるからです。このセッション プレイブックを開梱します 旋削用 小規模な AI イニシアティブからスケーラブルでインパクトの大きい製品へ—から 計算制約の回避とモデルパフォーマンスの最適化 AI機能を実際のビジネス価値と整合させることへ。

ディスラプションを目指すスタートアップ企業でも、AI戦略の改善を目指す企業でも、このセッションは次のことを実現します。 市場リーダーへの道を切り開くための実践的な枠組み。

⚡ 今すぐ開発をスピードアップすることの重要性：AI ではなぜスピードがすべてなのか

AI では、スピードは単なるアドバンテージではなく、生き残ることでもあります。イテレーションを速く行わなければ、すでに遅れをとっていることになります。 コンピューティングのボトルネック、再トレーニングの遅さ、非効率的なデプロイ AI リーダーが構築している間に勢いを失う 信頼性を犠牲にすることなく俊敏性を実現。

分解していきますので、ぜひご参加ください 5 つの重要な技術的基礎 勝者と他を分けるのは――スケーラブルなインフラストラクチャーや自動データパイプラインから、最適化されたデプロイメントや MLOps まで。AI を構築していて、より迅速に行動したいと考えているなら、この講演を見逃すわけにはいきません。

基調講演とトレンド:AI の次の方向性

みんなで聞くよ ジェンセン・ホアンの基調講演 そして業界のリーダーからの最新の洞察。に関する主要な議論を期待してください。 AI ハードウェア、LLM の進歩、ジェネレーティブ AI の次なる波—可能性を再定義するようなアップデート。

私たちは何に興味がありますか？以下のショートリストをご覧ください。

• NVIDIA GPU での推論を高速化 [S72330] — 推論のために大規模な言語モデルを大規模に展開することは本質的に複雑であり、多くの場合、計算に制約のある領域とメモリに制約のある領域で複雑な最適化が必要になります。NVIDIA CUDA® のグラフキャプチャや最適化された全削減戦略からカスタムカーネル登録まで、効率性に関する主な懸念事項に対処しながら、GEMV と GEMM ワークロードのバッチサイズにわたる自動垂直融合、エピローグ最適化、適応型カーネル生成について検討しています。スタック全体の推論パフォーマンスを最適化する Together AI の取り組みに焦点を当てます。
• AirbnbでハイパフォーマンスなAIアプリケーションをアンロックしよう [S73265] — NVIDIA TritonとTensorRT-LLMがどのようにAirbnbでAIを変革したかをご覧ください。これにより、高性能な機械学習サービスの提供が可能になり、これまで実現できなかった新しい製品ユースケースが実現しました。急速に進化する高度なテクノロジーを複雑な ML スタックに統合する際に直面するインフラストラクチャー上の課題と、NVIDIA ソリューションが当社の推論能力を強化し、Airbnb で新世代の AI を開拓するうえでいかに重要な役割を果たしたかについて説明します。次に、ハードウェアアクセラレーションからエンジン最適化まで、NVIDIA テクノロジーの厳格な技術評価と探求について説明し、これらの機能によって実現される変革的な Airbnb AI 製品に焦点を当てます。現実世界の AI ユースケースの推進における NVIDIA の役割を紹介しながら、課題を克服し、新たなフロンティアに到達するまでの道のりを共有しますので、ぜひご参加ください。
• ゲーム業界におけるスケーラブルなAIインフラストラクチャ [S73667] — Electronic ArtsがどのようにAI/MLインフラストラクチャを進化させ、AIを実行し、AIのアプリケーションを拡張し、プレイヤー体験全体でAIの影響を拡大できるチームを拡大しているかをご覧ください。EAのマルチクラウド環境とオンプレミス環境にわたる合理化されたGPUプロビジョニング、コンプライアンスとアクセシビリティのための一元化されたモデル管理、迅速な導入機能に焦点を当てます。これにより、開発を加速し、堅牢なサービスレベル契約によりAIイノベーションを本番環境にもたらすシームレスなワークフローが可能になります。
• AIの活用事例:AIインフラストラクチャーの最適化 [S74315] — トレーニングと推論の両方を合理化する効率的なAIインフラストラクチャを構築および管理するための戦略を探ります。このパネルディスカッションでは、業界のリーダーが NVIDIA と Google Cloud の AI ソリューションを活用して AI アプリケーションのリソース利用を最適化し、コストを削減し、全体的なパフォーマンスを向上させる方法について話し合います。

ディープダイブとワークショップ:AI とフルスロットル

GTCには以下が満載です 必見のテクニカルセッションでは、真っ先に次の点に飛び込みます。

🔥 ジェネレーティブAIとLLMのスケーリング — 微調整から導入まで、LLMをより速く、より安く、より効果的にするにはどうすればよいでしょうか？

🤖 強化学習と自律型AI —ロボット工学、取引、自己学習システムにとって重要な、リアルタイムで適応して意思決定を行うAIのトレーニング。

⚙️ AI インフラストラクチャー最適化 — コンピューティングをめぐる戦いは現実のものです。GPU、ストレージ、MLOps を最適化して大規模な AI ワークロードを処理する方法を学びましょう。

🌍 エッジ AI とリアルタイムの意思決定 — AIは単なるクラウドベースではありません。エッジコンピューティングはインテリジェンスをデバイスに直接もたらします。

✅ 倫理的AIと信頼できるモデル — AIは強力なだけでなく、責任も果たさなければなりません。これからも会話に加わっていきます バイアスの軽減、透明性、AI ガバナンス。

ぜひ参加したいワークショップをいくつかご紹介します。

• 大規模言語モデル (LLM) の効率的なカスタマイズ — パラメータ効率的微調整（PEFT）を使用して LLM アプリケーションの機能を向上させ、必要な LLM のサイズを縮小する方法を学びましょう。
• プロンプトエンジニアリングによる LLM アプリケーションの構築 — 最新のプロンプトエンジニアリング手法を使用して、さまざまな LLM ベースのアプリケーションを構築する方法を学びます。
• マルチモーダルモデルによる AI エージェントの構築 — このコースでは、参加者は、さまざまな融合技術を探求することで、さまざまなデータタイプを使用して推論できるニューラルネットワークエージェントについて学びます。
• 大規模生産のためのRAGパイプラインの導入 — 参加者は、NVIDIA NIM Operator による RAG パイプラインのデプロイ、モニタリング、スケーリングの実地経験を積み、インフラストラクチャの最適化、パフォーマンスモニタリング、大量のトラフィックを処理するためのベストプラクティスを学びます。

これらはそれぞれ、具体的な現実世界のアプリケーションを構築するための基本です。

話そう、そして構築しよう

GTCの本当の力は？人々。私たちはつながることができてワクワクしています 研究者、エンジニア、AI リーダー 可能性の限界を押し広げているのは誰か探しているかどうか AIを拡張するための洞察、パートナーシップ、またはソリューション、実現させましょう。

📍 ブース #239 にお越しください —最新のAIソリューションを紹介し、ライブデモを行い、最も困難なAIの課題に答えます。

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