Simulation / Modeling / Design – NVIDIA 技術ブログ http://www.open-lab.net/ja-jp/blog Fri, 13 Jun 2025 02:53:20 +0000 ja hourly 1 Alibaba Cloud PAI が NVIDIA Cosmos Reason-1 を提供 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/aliyun-pai-nvidia-cosmos-reason-1-model/ Fri, 13 Jun 2025 02:53:19 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=3400 Reading Time: 2 minutes NVIDIA は最近、Cosmos Reason-1 の 2 つのマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM)、7B (GitHub) と 56B バージョンをリリースしました。 これらは、フィジカル AI の教師ありフ … Continued]]> Reading Time: 2 minutes NVIDIA は最近、Cosmos Reason-1 の 2 つのマルチモーダル大規模言語モデル (MLLM)、7B (GitHub) と 56B バージョンをリリースしました。 これらは、フィジカル AI の教師ありファインチューニング (SFT) とフィジカル AI の強化學習 (RL) の 2 段階で學習されます。 さらに、7B モデルはオープンソース化されており、物理法則と具現化された推論データを使用して Qwen2.5-VL で事後トレーニングされています。 Alibaba Cloud PAI-Model Gallery は Cosmos Reason-1-7B を統合し、エンタープライズ グレードのデプロイ ソリューションを提供しています。 この投稿では、Alibaba Cloud PAI (AI プラットフォーム)…

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Newton: ロボティクス シミュレーションのためのオープンソース物理エンジンを発表 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/announcing-newton-an-open-source-physics-engine-for-robotics-simulation/ Tue, 18 Mar 2025 07:11:00 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=3379 Reading Time: < 1 minute フィジカル AI モデルは、ロボットが現実世界を自律的に認識、解釈、推論し、インタラクションできるようにします。その実現には、アクセラレーテッド コンピューティングと高精度なシミュレーションが欠かせません。 物理法則はロ … Continued]]> Reading Time: < 1 minute フィジカル AI モデルは、ロボットが現実世界を自律的に認識、解釈、推論し、インタラクションできるようにします。その実現には、アクセラレーテッド コンピューティングと高精度なシミュレーションが欠かせません。 物理法則はロボット シミュレーションの基盤であり、現実的な環境下でのロボットの挙動や相互作用を忠実に再現するための土臺となります。これにより、開発者や研究者は、安全かつ効率的にやプロトタイプの設計やロボット制御アルゴリズムをトレーニング、テスト、検証できます。 ロボット シミュレーションは、質量/運動量保存則、剛體/軟體の力學、接觸/摩擦、アクチュエーターのモデル化といった物理の基本法則に基づいて構築されています。これらの原理を使って、さまざまな環境やシナリオでのロボットの挙動を予測します。 しかし、

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2D と 3D のデジタル ヒューマン アバターによる AI エージェント インターフェイス オプションの拡張 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/expanding-ai-agent-interface-options-with-2d-and-3d-digital-human-avatars/ Wed, 13 Nov 2024 05:15:28 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=3036 Reading Time: 2 minutes ユーザーが生成 AI アプリケーションを使ってやり取りする際には、テキスト、音聲、デジタル アバターなど複數のコミュニケーション オプションを利用することができます。 従來のチャットボットやコパイロット アプリケーション … Continued]]> Reading Time: 2 minutes ユーザーが生成 AI アプリケーションを使ってやり取りする際には、テキスト、音聲、デジタル アバターなど複數のコミュニケーション オプションを利用することができます。 従來のチャットボットやコパイロット アプリケーションでは、ユーザーが問い合わせを入力し、テキストベースの応答を受信するテキスト インターフェイスを使用しています。ハンズフリーのコミュニケーションでは、自動音聲認識 (ASR: Automatic Speech Recognition) や音聲合成 (TTS: Text-To-Speech) などの音聲 AI 技術により、電話を使用したカスタマー サービスなどのシナリオに最適な口頭によるやり取りが容易になります。さらに、デジタル アバターに音聲機能を持たせることで、ユーザーがアプリケーションを視覚的に使用できるため、

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NVIDIA cuOpt でルート最適化に革命を起こす http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/revolutionizing-route-optimization-with-nvidia-cuopt/ Fri, 12 Jul 2024 02:11:13 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2706 Reading Time: 2 minutes NVIDIA cuOpt? は、世界記録を持つ GPU 対応最適化 AI マイクロサービスであり、複數の制約がある複雑なルーティング問題をチームで解決する際に役立ちます。cuOpt では、GPU で高速化する進化したアル … Continued]]> Reading Time: 2 minutes NVIDIA cuOpt は、世界記録を持つ GPU 対応最適化 AI マイクロサービスであり、複數の制約がある複雑なルーティング問題をチームで解決する際に役立ちます。cuOpt では、GPU で高速化する進化したアルゴリズムが使用され、ヒューリスティックス、メタヒューリスティックス、最適化を利用し、多様で制約のある複雑な車両経路問題を計算します。?比類のない精度、ソルバー対応時間、拡張性を備えた cuOpt は、事業をかつてないほどに最適化するパワーを企業に與えます。 NVIDIA AI Enterprise の一部となった cuOpt は、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドを問わず、どこにでもデプロイすることができます。非対稱パターンの距離行列と時間行列をサポートしているため、

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NVIDIA Omniverse Kit 106 マイルストーン リリースでクラウド向け OpenUSD アプリケーションを構築 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/build-openusd-applications-for-the-cloud-with-nvidia-omniverse-kit-106-milestone-release/ Thu, 13 Jun 2024 02:27:58 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2617 Reading Time: 2 minutes NVIDIA Omniverse は Universal Scene Description (OpenUSD) をベースに、複雑な 3D/産業デジタル化ワークフロー向けのアプリケーションを構築できるプラットフォームです … Continued]]> Reading Time: 2 minutes NVIDIA Omniverse は Universal Scene Description (OpenUSD) をベースに、複雑な 3D/産業デジタル化ワークフロー向けのアプリケーションを構築できるプラットフォームです。このプラットフォームはモジュール方式のアーキテクチャになっており、中心的なテクノロジとサービスに分割できます。それをツールやアプリケーションに直接組み込み、必要に応じてカスタマイズできます。この手法では、統合が簡単になり、スケーラビリティが強化され、不要な開発オーバーヘッドが削減されます。 アプリケーションをゼロから構築できるよう、NVIDIA は Omniverse Kit SDK と、オンプレミスでもクラウドでもカスタマイズ、拡張、デプロイが簡単な無料のサンプル アプリケーションを提供しています。

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OpenUSD と NVIDIA Omniverse を使用した仮想工場ソリューションの開発 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/developing-virtual-factory-solutions-with-openusd-and-nvidia-omniverse/ Mon, 22 Apr 2024 07:05:41 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2578 Reading Time: < 1 minute 産業開発者は、NVIDIA AI、NVIDIA Omniverse、Universal Scene Description (OpenUSD) エコシステムを使用して仮想工場ソリューションを構築しています。このようなソリ … Continued]]> Reading Time: < 1 minute 産業開発者は、NVIDIA AI、NVIDIA Omniverse、Universal Scene Description (OpenUSD) エコシステムを使用して仮想工場ソリューションを構築しています。このようなソリューションを利用し、ブラウンフィールドとグリーンフィールド両方の開発プロセスを最適化することで、市場投入までの時間を短縮し、生産能力を最大化し、コストを削減できます。 本格的な工場のデジタル ツインを構築するのは容易なことではありません。未確定要素が無數にあり、従來はサイロ化されていたビジネス機能とデータの統合が求められ、新しいテクノロジの導入も必要です。 NVIDIA では、構築を今すぐ始めるのに役立つ仮想工場のリファレンス アーキテクチャをリリースしました。すでに利用可能になっています。

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記録を塗り替え続ける NVIDIA cuOpt アルゴリズムがルート最適化ソリューションを 100 倍高速化 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/record-breaking-nvidia-cuopt-algorithms-deliver-route-optimization-solutions-100x-faster/ Wed, 20 Mar 2024 06:05:00 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2693 Reading Time: 3 minutes NVIDIA cuOpt は、複雑なルーティング問題を解決するための高速最適化エンジンです。休憩時間、待ち時間、車両の複數のコスト/時間マトリックス、複數の目標、注文と車両のマッチング、車両の開始位置と終了位置、車両の開 … Continued]]> Reading Time: 3 minutes NVIDIA cuOpt は、複雑なルーティング問題を解決するための高速最適化エンジンです。休憩時間、待ち時間、車両の複數のコスト/時間マトリックス、複數の目標、注文と車両のマッチング、車両の開始位置と終了位置、車両の開始時間と終了時間など、さまざまな側面が含まれる問題を効率的に解決します。 具體的には、cuOpt は 2 つの問題の複數のバリアントを解決します。CVRPTW (容量制約と時間枠のある配送計畫問題) と PDPTW (時間枠のある集荷と配達の問題) です。これらの問題の目的は、それぞれの注文において車両數と走行距離合計を最小限に抑えつつ、顧客の依頼にサービスを提供することです。 cuOpt は、SINTEF が検証した最大規模のルーティング ベンチマークにおいて、過去 3 年間で、23…

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NVIDIA GB200 NVL72 は兆単位パラメーターの LLM トレーニングとリアルタイム推論を実現 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/nvidia-gb200-nvl72-delivers-trillion-parameter-llm-training-and-real-time-inference/ Mon, 18 Mar 2024 08:45:26 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2454 Reading Time: 4 minutes 兆単位パラメーター モデルに対する関心とはどのようなものでしょう? 現在、多くの用途が知られており、また、以下のような能力の拡大が期待されているため、関心が高まっています。 メリットは大きいですが、大規模なモデルのトレー … Continued]]> Reading Time: 4 minutes 兆単位パラメーター モデルに対する関心とはどのようなものでしょう? 現在、多くの用途が知られており、また、以下のような能力の拡大が期待されているため、関心が高まっています。 メリットは大きいですが、大規模なモデルのトレーニングとデプロイは計算負荷が高く、リソースを大量に消費することがあります。計算効率、費用対効果、エネルギー効率に優れたシステムをリアルタイム推論用に設計することは、広範囲にわたるデプロイには不可欠です。新しい NVIDIA GB200 NVL72 はそのようなタスクに対応するシステムの 1 つです。 説明のために、Mixture of Experts (MoE) モデルを考えてみましょう。このモデルは、モデル並列処理とパイプライン並列処理を使用して、複數のエキスパートに計算負荷を分散し、

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NVIDIA cuOpt の高速最適化を體験し運用効率を向上 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/experience-nvidia-cuopt-accelerated-optimization-to-boost-operational-efficiency/ Mon, 19 Feb 2024 05:02:00 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2671 Reading Time: 2 minutes このモデル リリースでは、NVIDIA cuOpt を特集しています。これは記録破りに高速化された最適化エンジンであり、チームが複雑な経路問題を解決し、新しい機能を実行するために役立ちます。組織はこのエンジンを利用するこ … Continued]]> Reading Time: 2 minutes このモデル リリースでは、NVIDIA cuOpt を特集しています。これは記録破りに高速化された最適化エンジンであり、チームが複雑な経路問題を解決し、新しい機能を実行するために役立ちます。組織はこのエンジンを利用することで、物流、業務調査、輸送、サプライ チェーンの最適化を再創造できます。 NVIDIA cuOpt は、次のような物流の最適化におけるさまざまなユース ケースに役立っています。 cuOpt は最終的に、組織の収益増加、コスト削減、顧客満足度改善を支援します。 この記事では、cuOpt の機能を探る 2 つの方法について説明します。NVIDIA AI Foundation モデルとエンドポイントと NVIDIA LaunchPad です。

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ハイパフォーマンス コンピューティングにおけるエネルギー効率: スピードと持続可能性のバランス http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/energy-efficiency-in-high-performance-computing-balancing-speed-and-sustainability/ Tue, 14 Nov 2023 04:18:05 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2212 Reading Time: 5 minutes コンピューティングの世界は劇的な転換期にあります。 コンピューティング性能、特にハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) の需要は年々増加しており、それはまたエネルギー消費量も増加していることでもあります。しか … Continued]]> Reading Time: 5 minutes コンピューティングの世界は劇的な転換期にあります。 コンピューティング性能、特にハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) の需要は年々増加しており、それはまたエネルギー消費量も増加していることでもあります。しかし、根底にある問題は、エネルギーが制限のある資源であるということです。そのため世界は、演算の焦點を性能からエネルギー効率にどのようにシフトさせるのが最善か、という問題に直面しています。 この問題を考えるとき、タスクを完了させる速度とエネルギー消費の相関関係を考慮に入れることが重要です。この関係は見落とされがちですが、不可欠な要素です。 この記事では、スピードとエネルギー効率の関係を探り、より速くタスクを完了させる方向にシフトした場合の影響について考察します。

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