AI Enterprise – NVIDIA 技術ブログ

5 大陸の通信事業者が、NVIDIA を活用したソブリン AI インフラを構築

Fri, 30 May 2025 07:01:00 +0000

Reading Time: 3 minutes AI は業界全體でイノベーションの基盤となりつつあり、創造性と生産性を新たなレベルへと引き上げ、私たちの生活と働き方を根本的に再構築しています。そしてそれは、 AI ファクトリーという新しいタイプのインフラによって可能となっており、インテリジェンスを大規模に製造し、多くの人々が次の産業革命と考えるものへの基盤を作り出しています。 AI ファクトリーは、従來のクラウドコンピューティングアーキテクチャから、AI ワークロード向けに設計および最適化されたアクセラレーテッドコンピューティングインフラストラクチャへの転換點です。このアーキテクチャの転換は、時に「ネオクラウド」と呼ばれる専門の AI ファクトリープロバイダーを含む新しいプレイヤーにチャンスをもたらしています。このようなプレイヤーたちは、モデルのトレーニング、

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NVIDIA NIM によるマルチモーダルビジュアル AI エージェントの構築

Thu, 31 Oct 2024 08:46:59 +0000

Reading Time: 3 minutes 畫像から PDF、ストリーミング動畫に至るまで、ビジュアルデータが指數関數的に急増しているため、手動によるレビューと分析は事実上不可能になっています。企業は、このデータを大規模に実用的な洞察に変えるのに苦労しており、その結果、機會逸失やリスクの増大につながっています。この課題を解決するために、畫像や動畫の視覚認識とテキストベースの推論を組み合わせた強力なツールとして、ビジョン言語モデル (VLM) が登場しています。テキストのみを処理する従來の大規模言語モデル (LLM) とは異なり、VLM は複雑なマルチモーダルデータを理解し、それに基づいて行動するビジュアル AI エージェントを構築できるため、リアルタイムの意思決定と自動化が可能になります。リモートカメラの映像を解析して山火事の初期兆候を検出したり、

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通信會社に AI-RAN を提供

Tue, 08 Oct 2024 08:40:56 +0000

Reading Time: 5 minutes 生成 AI と AI エージェントの推論により、エッジからセントラルクラウドまで AI コンピューティングインフラストラクチャを分散する必要性が高まります。 IDC は、「ビジネス AI (消費者を除く) は、2030 年までに世界経済に 19.9 兆ドルの貢獻をし、GDP の 3.5% を占めるようになる」と予測しています。 5G ネットワークも、この新しい AI トラフィックに対応するために進化しなければなりません。同時に、通信事業者には、データのプライバシーと主権の要件を満たしながら、ネットワーク接続に依存せずにエンタープライズ AI ワークロードをホストするためのローカル AI コンピューティングインフラストラクチャになる機會があります。ここで、

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高速化された Llama 3.2 をエッジからクラウドへデプロイする

Wed, 25 Sep 2024 08:25:00 +0000

Reading Time: 2 minutes オープンソースの Meta Llama モデルのコレクションを拡張した Llama 3.2 コレクションには、視覚言語モデル (VLM)、小規模言語モデル (SLM)、ビジョンのサポートが追加された Llama Guard モデルが含まれています。NVIDIA のアクセラレーテッドコンピューティングプラットフォームと組み合わせることで、Llama 3.2 は開発者、研究者、企業に、生成 AI のユースケースを実現するための有益な新機能と最適化を提供します。 NVIDIA H100 Tensor コア GPU でトレーニングされた 1B および 3B サイズの SLM は、エッジデバイスに Llama ベースの AI アシスタントを展開するのに最適です。11B および 90B サイズの VLM は、

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NVIDIA NIM Agent Blueprint で AI アプリ向けのデジタルヒューマンインターフェイスを構築する

Wed, 25 Sep 2024 03:28:00 +0000

Reading Time: 2 minutes 顧客に質の高いサービスを提供することは、あらゆる業界の企業にとって最優先事項です。質問への回答や問題のトラブルシューティング、オンライン注文の促進まで、その範囲は多岐にわたります。企業が事業規模を拡大し、競爭力を高めるためにグローバルにサービスを展開するのに伴って、シームレスなカスタマーサービスの需要は飛躍的に高まっています。ナレッジベースの記事を検索したり、複雑な自動音聲案內を辿ったりすることは有用な情報源となり得ますが、顧客が理解しなければならない情報の密度が濃くなると、顧客維持率の低下につながる可能性があります。生成 AI、対話型 AI、ビジュアル AI などのテクノロジの統合により、アプリケーション開発チームは、セルフサービス型の顧客アプリケーションへのエンゲージメントを高め、

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本番環境への AI モデルのデプロイを効率化する NVIDIA NIM

Mon, 15 Apr 2024 06:17:39 +0000

Reading Time: 2 minutes 生成 AI を導入する動きの高まりには目覚ましいものがあります。2022 年に OpenAI がリリースした ChatGPT をきっかけに、たった數か月の間に 1 億人以上のユーザーがこの新しいテクノロジを使い始め、ほぼすべての業界にわたり開発活動が活発になりました。 2023 年までに、開発者たちは Meta、Mistral、Stability などが提供する API やオープンソースのコミュニティモデルを使った概念実証を始めました。 2024 年に入り、組織は、AI モデルを既存の企業インフラに接続し、システムのレイテンシとスループットを最適化し、ロギング、モニタリング、セキュリティなどを含む、本格的な本番環境へのデプロイに重點を移行しつつあります。このような本番環境へのデプロイの道のりは、複雑で時間がかかります。

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RAG アプリケーションを 4 つのステップでパイロットから本番環境に移行する方法

Mon, 18 Mar 2024 03:00:00 +0000

Reading Time: 3 minutes 生成 AI はあらゆる産業を変革する可能性を秘めています。私たちは、困難な認知作業を説明し、論理的に推論し、解決する目的ですでに大規模言語モデル (LLM) を使用しています。検索拡張生成 (RAG) は LLM をデータに接続し、LLM が最新の正確な情報にアクセスできるようにすることで LLM の利便性をさらに高めます。多くの企業がすでに RAG で業務プロセスを自動化し、データからインサイトを発掘する方法を探り始めています。ほとんどの企業が生成 AI のユースケースに合わせた複數のパイロットプロジェクトを始めていますが、そのほとんど (90%) は近い將來に評価フェーズから先に進むことはないと推定されています。人々を惹きつける RAG のデモを、真のビジネス価値を提供する本番環境サービスに変換することは、

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LLM テクニックの習得: LLMOps

Wed, 15 Nov 2023 07:22:37 +0000

Reading Time: 3 minutes 企業は、イノベーションを起こし、顧客に価値を提供し、競爭力を維持するために、これまで以上にデータと AI に依存しています。機械學習 (ML) の導入は、信頼性が高く、コストパフォーマンスがよく、スケーラブルなコード、データ、モデルを管理するためのツールやプロセス、組織原則の必要性を生じさせました。これは MLOps として広く知られています。世界は、特に基盤モデルと大規模言語モデル (LLM) を活用した新しい生成 AI 時代に急速に突入しています。ChatGPT のリリースにより、この変化はさらに加速されました。 GenAIOps と LLMOps の新しい専門領域は、本番環境での生成 AI および LLM を利用したアプリの開発と管理の課題に対処するための MLOps の進化として登場しました。

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実務で使える生成 AI を NVIDIA AI Enterprise 4.0 で実裝しビジネスを強化

Tue, 12 Sep 2023 07:10:38 +0000

Reading Time: < 1 minute 市場への普及に立ちはだかるキャズムを越え、iPhone モーメントを迎えつつある生成 AI は、飛躍的に増大する需要を満たすために拡張する必要があります。AI をビジネスの中核に據えた企業が生成 AI を構築するには、信頼性と連続稼働時間が非常に重要となります。NVIDIA は専門知識を投入して、AI でビジネスの飛躍を目指す企業向けのソリューションを開発しています。 NVIDIA AI Enterprise の最新バージョンは、生成 AI でイノベーションを起こそうとしている企業向けに、本番環境に対応したサポート、管理性、セキュリティ、信頼性を提供し、さまざまな側面から開発を加速します。生成 AI モデルは數十億個ものパラメーターを使用し、

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NVIDIA AI Enterprise 3.1 により、最先端 AI の利用を加速

Tue, 21 Mar 2023 04:36:47 +0000

Reading Time: 2 minutes ジェネレーティブ AI は、AI 革命における重要なマイルストーンとなりました。AI は重大な転換點を迎えており、企業は単に新しい取り組みを開始しているだけでなく、難しい取り組みにも積極的に挑戦しているのです。 50 を超えるフレームワーク、事前學習済みモデル、開発ツールを備えた NVIDIA AI プラットフォームのソフトウェアである NVIDIA AI Enterprise は、企業が最先端 AI の利用を加速できるように設計されています。AI を簡素化し、すべての企業がAIを容易に利用できるようにすることを目的としています。先日、AT&T Corp. と NVIDIA による協業が発表されました。今後 AT&T は、NVIDIA が提供する AI を活用しながら継続的に業務を変革し、

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5 大陸の通信事業者が、NVIDIA を活用したソブリン AI インフラを構築

NVIDIA NIM によるマルチモーダル ビジュアル AI エージェントの構築

通信會社に AI-RAN を提供

高速化された Llama 3.2 をエッジからクラウドへデプロイする

NVIDIA NIM Agent Blueprint で AI アプリ向けのデジタル ヒューマン インターフェイスを構築する

本番環境への AI モデルのデプロイを効率化する NVIDIA NIM

RAG アプリケーションを 4 つのステップでパイロットから本番環境に移行する方法

LLM テクニックの習得: LLMOps

実務で使える生成 AI を NVIDIA AI Enterprise 4.0 で実裝しビジネスを強化

NVIDIA AI Enterprise 3.1 により、最先端 AI の利用を加速

NVIDIA NIM によるマルチモーダルビジュアル AI エージェントの構築

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