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NVIDIA、CUDA-X ライブラリに 60 以上のアップデートを導入、新たな科学や産業にアクセラレ―テッド コンピューティングをもたらす
[22/03/23]
提供元：PRTIMES
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新しい機能が、量子コンピューティングと 6G 研究、ロジスティクス最適化研究、ロボティクス、サイバーセキュリティ、ゲノミクスと創薬、データ分析などの作業を加速
[画像: https://prtimes.jp/i/12662/282/resize/d12662-282-3b5ee7bb2f3a9ac7bedf-0.png ]
カリフォルニア州サンタクララ—GTC— 2022年3月22日—NVIDIA は本日、CUDA(R) ソフトウェア コンピューティング プラットフォーム( https://developer.nvidia.com/cuda-zone )のパフォーマンスを劇的に向上させる、幅広い分野にわたるライブラリ、ツール、テクノロジの CUDA-X™ コレクションに対する 60 以上のアップデートを発表しました。
数十のアップデートがすぐに利用可能になり、開発者が 6G の研究、量子コンピューティング、ゲノミクス、創薬、ロジスティクスの最適化などハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) の分野、そしてロボティクス、サイバーセキュリティ、データ分析など先進的な作業における課題に対処する高速アプリケーションを構築する上で、業界で最も包括的なプラットフォームとしての CUDA の地位を強固にします。
CUDA プラットフォームは、2008 年の導入以来 3,300 万回以上ダウンロードされており、2021 年だけで 800 万回ダウンロードされ、3 年間で 3 倍に増加しています。
NVIDIA の開発者プログラム担当バイスプレジデント、グレッグ エステス (Greg Estes) は次のように述べています。「AI とアクセラレーテッド コンピューティングの革新は、すべての業界で主要な科学的進歩と、新しいアプリケーションとサービスの創出を推進しています。これらのアップデートにより、NVIDIA は、研究者や開発者が CUDA のパワーを活用し、プラットフォームから最高のパフォーマンスを得るのをこれまで以上に容易にします」
CUDA 上で構築された NVIDIA の AI、HPC、およびグラフィックス向けプラットフォームには、複数のアプリケーション領域でより高いパフォーマンスと高速化されたアルゴリズムを可能にするソフトウェア開発キットとツールが含まれています。 SDK を使用すると、開発者、研究者、データ サイエンティストは、NVIDIA の高度なプラットフォームの力を容易に用いて、コンピューティング、アルゴリズム、科学が交差する領域における複雑な問題に取り組むことができます。
これらのアップデートにより、開発者がすでに科学、AI、データ処理に使用している NVIDIA システムがさらに高速化されます。主要なアップデートには以下が含まれます：
·cuQuantum ( https://developer.nvidia.com/cuquantum-sdk ) は量子回路シミュレーションを高速化するために、現在一般提供されており、初めてcuQuantum DGX アプライアンスで利用可能になりました。これにより、HPC の研究者は、NVIDIA DGX™ プラットフォームでの展開に最適化された完全な量子シミュレーション スタックを利用できます。 急速に拡大するエコシステムの重要な要素である cuQuantum は、Google Quantum AI、Xanadu、Oak Ridge National Laboratory の人気のあるシミュレーターのバックエンドとして統合されています。 また、現在、Classiq および Zapata Computing の量子アプリケーション開発プラットフォームの一部として提供されており、化学から気候モデリングまでの分野で大規模な量子研究を推進するために、QC Ware、Xanadu などによって使用されています。
· Sionna™ ( https://developer.nvidia.com/sionna/ )は 6G 物理層研究用の、ニューラルネットワークと機械学習の統合をネイティブにサポートする新しい GPU アクセラレーションのオープンソース ライブラリです。 Sionna は、複雑な通信システム アーキテクチャの高速なプロトタイピングを可能にし、AI-on-5G を提供するための統合ソフトウェア デファインド プラットフォームである Aerial を含む、ワイヤレス領域への NVIDIA の投資を追加します。
「Sionna は、将来的に AI / ML ベースの通信システムの開発方法を変革します」と ETH チューリッヒの情報技術および電気工学科の教授であるクリストフ スチューダー (Christoph Studer) 氏は述べています。 「さらに良いことに、これは NVIDIA DGX Station で信じられないほど高速に動作します。」
· RAPIDS™ ( https://www.nvidia.com/ja-jp/deep-learning-ai/software/rapids/ )は創薬、ソーシャル コネクション、不正検出などを高速化するデータ サイエンス ライブラリであり、NVIDIA の最も人気のある SDK の 1 つです。これまで 200 万回ダウンロードされており、GitHub 上の 5,000 を超えるプロジェクトで活用されています。 Apache Spark 用の RAPIDS Accelerator ( https://www.nvidia.com/ja-jp/deep-learning-ai/solutions/data-science/apache-spark-3/ )は、コードを変更せずに処理を高速化します。Fortune 500 リストの企業の 80% が本番環境で Apache Spark を使用しており、データ エンジニアは Spark データ フレームと SQL 操作を透過的に高速化できます。
· cuOpt (旧名称 ReOpt) は車両ルーティングに焦点を当てたロジスティクス最適化研究のためのソフトウェアであり、ユーザーが数千の荷物を数千の場所にわずか数秒で記録的な精度でルーティングでき、リアルタイムの再ルーティングが可能になり、毎年数十億の配送コストを節約できます。
· Morpheus はサイバーセキュリティ アプリケーション用のフレームワークであり、最大100% のデータをリアルタイムで分析でき、脅威が発生したときに、より正確に検出して迅速に対処できます。 F5 は、わずか 136 行のコードでマルウェア検出モデルのパフォーマンスを 200 倍向上させ、毎秒 1,013 メッセージから毎秒 208,333 メッセージを達成しました。
· DGL コンテナーはグラフ ニューラルネットワークのトレーニング用で、創薬や不正検出などの分野で CPU よりも 4 倍高速なエンドツーエンドの ETL と、トレーニング ワークフローを提供するアルゴリズムの改善を追加します。
· Nsight™ Systems ( https://developer.nvidia.com/nsight-systems )はアプリケーションのパフォーマンスをシステム全体で可視化するためのもので、開発者は GPU で高速化されたライブラリがシステム リソースをどのように使用するかを確認し、アプリケーションと対話し、ボトルネックを減らすための最適化の機会を特定できます。
更新されている他のライブラリの中には、医用画像用の MONAI や、約 30 万回ダウンロードされている連合学習用の NVIDIA FLARE™ があります。他にも、コミュニケーションを再構築する Maxine、音声 AI 用 の Riva、レコメンダー システム用の Merlin、ロボティクス用の Isacc™ などがあります。
NVIDIA Developer プログラム ( https://developer.nvidia.com/developer-program?ncid=em-prom-480219#cid=dev03_em-prom_en-us )に登録して、NVIDIA Deep Learning Institute ( https://www.nvidia.com/ja-jp/training/online/ )を介したトレーニング コースや資料へのアクセス、テクニカル トークやツールなど、すでにメリットを享受している 300 万人の開発者の仲間入りをしてください。
CUDA-X ライブラリの詳細については、NVIDIA CEO ジェンスン フアン (Jensen Huang) による GTC 2022 基調講演 ( https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/keynote/ )をご覧ください。 GTC 2022 に無料で登録し ( https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/ )、CUDA: New Features and Beyond ( https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/?tab.scheduledorondemand=1583520458947001NJiE&search=cuda#/session/1637286764806001dtJj )などの、NVIDIAと業界リーダーとのセッションに参加してください。
NVIDIA について
1999 年における NVIDIA ( https://www.nvidia.com/ja-jp/ )(NASDAQ表示: NVDA) による GPU の発明は、PC ゲーミング市場の成長に爆発的な拍車をかけ、現代のコンピューター グラフィックス、ハイパフォーマンス コンピューティング、そして人工知能 (AI) を再定義しました。NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティングと AI における先駆的な取り組みは、輸送、ヘルスケア、製造業などの数兆ドル規模の産業を再構築し、その他のさまざまな産業の拡大も加速させています。
詳細は、こちらのリンクから： https://nvidianews.nvidia.com/
[画像: https://prtimes.jp/i/12662/282/resize/d12662-282-3b5ee7bb2f3a9ac7bedf-0.png ]
カリフォルニア州サンタクララ—GTC— 2022年3月22日—NVIDIA は本日、CUDA(R) ソフトウェア コンピューティング プラットフォーム( https://developer.nvidia.com/cuda-zone )のパフォーマンスを劇的に向上させる、幅広い分野にわたるライブラリ、ツール、テクノロジの CUDA-X™ コレクションに対する 60 以上のアップデートを発表しました。
数十のアップデートがすぐに利用可能になり、開発者が 6G の研究、量子コンピューティング、ゲノミクス、創薬、ロジスティクスの最適化などハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) の分野、そしてロボティクス、サイバーセキュリティ、データ分析など先進的な作業における課題に対処する高速アプリケーションを構築する上で、業界で最も包括的なプラットフォームとしての CUDA の地位を強固にします。
CUDA プラットフォームは、2008 年の導入以来 3,300 万回以上ダウンロードされており、2021 年だけで 800 万回ダウンロードされ、3 年間で 3 倍に増加しています。
NVIDIA の開発者プログラム担当バイスプレジデント、グレッグ エステス (Greg Estes) は次のように述べています。「AI とアクセラレーテッド コンピューティングの革新は、すべての業界で主要な科学的進歩と、新しいアプリケーションとサービスの創出を推進しています。これらのアップデートにより、NVIDIA は、研究者や開発者が CUDA のパワーを活用し、プラットフォームから最高のパフォーマンスを得るのをこれまで以上に容易にします」
CUDA 上で構築された NVIDIA の AI、HPC、およびグラフィックス向けプラットフォームには、複数のアプリケーション領域でより高いパフォーマンスと高速化されたアルゴリズムを可能にするソフトウェア開発キットとツールが含まれています。 SDK を使用すると、開発者、研究者、データ サイエンティストは、NVIDIA の高度なプラットフォームの力を容易に用いて、コンピューティング、アルゴリズム、科学が交差する領域における複雑な問題に取り組むことができます。
これらのアップデートにより、開発者がすでに科学、AI、データ処理に使用している NVIDIA システムがさらに高速化されます。主要なアップデートには以下が含まれます：
·cuQuantum ( https://developer.nvidia.com/cuquantum-sdk ) は量子回路シミュレーションを高速化するために、現在一般提供されており、初めてcuQuantum DGX アプライアンスで利用可能になりました。これにより、HPC の研究者は、NVIDIA DGX™ プラットフォームでの展開に最適化された完全な量子シミュレーション スタックを利用できます。 急速に拡大するエコシステムの重要な要素である cuQuantum は、Google Quantum AI、Xanadu、Oak Ridge National Laboratory の人気のあるシミュレーターのバックエンドとして統合されています。 また、現在、Classiq および Zapata Computing の量子アプリケーション開発プラットフォームの一部として提供されており、化学から気候モデリングまでの分野で大規模な量子研究を推進するために、QC Ware、Xanadu などによって使用されています。
· Sionna™ ( https://developer.nvidia.com/sionna/ )は 6G 物理層研究用の、ニューラルネットワークと機械学習の統合をネイティブにサポートする新しい GPU アクセラレーションのオープンソース ライブラリです。 Sionna は、複雑な通信システム アーキテクチャの高速なプロトタイピングを可能にし、AI-on-5G を提供するための統合ソフトウェア デファインド プラットフォームである Aerial を含む、ワイヤレス領域への NVIDIA の投資を追加します。
「Sionna は、将来的に AI / ML ベースの通信システムの開発方法を変革します」と ETH チューリッヒの情報技術および電気工学科の教授であるクリストフ スチューダー (Christoph Studer) 氏は述べています。 「さらに良いことに、これは NVIDIA DGX Station で信じられないほど高速に動作します。」
· RAPIDS™ ( https://www.nvidia.com/ja-jp/deep-learning-ai/software/rapids/ )は創薬、ソーシャル コネクション、不正検出などを高速化するデータ サイエンス ライブラリであり、NVIDIA の最も人気のある SDK の 1 つです。これまで 200 万回ダウンロードされており、GitHub 上の 5,000 を超えるプロジェクトで活用されています。 Apache Spark 用の RAPIDS Accelerator ( https://www.nvidia.com/ja-jp/deep-learning-ai/solutions/data-science/apache-spark-3/ )は、コードを変更せずに処理を高速化します。Fortune 500 リストの企業の 80% が本番環境で Apache Spark を使用しており、データ エンジニアは Spark データ フレームと SQL 操作を透過的に高速化できます。
· cuOpt (旧名称 ReOpt) は車両ルーティングに焦点を当てたロジスティクス最適化研究のためのソフトウェアであり、ユーザーが数千の荷物を数千の場所にわずか数秒で記録的な精度でルーティングでき、リアルタイムの再ルーティングが可能になり、毎年数十億の配送コストを節約できます。
· Morpheus はサイバーセキュリティ アプリケーション用のフレームワークであり、最大100% のデータをリアルタイムで分析でき、脅威が発生したときに、より正確に検出して迅速に対処できます。 F5 は、わずか 136 行のコードでマルウェア検出モデルのパフォーマンスを 200 倍向上させ、毎秒 1,013 メッセージから毎秒 208,333 メッセージを達成しました。
· DGL コンテナーはグラフ ニューラルネットワークのトレーニング用で、創薬や不正検出などの分野で CPU よりも 4 倍高速なエンドツーエンドの ETL と、トレーニング ワークフローを提供するアルゴリズムの改善を追加します。
· Nsight™ Systems ( https://developer.nvidia.com/nsight-systems )はアプリケーションのパフォーマンスをシステム全体で可視化するためのもので、開発者は GPU で高速化されたライブラリがシステム リソースをどのように使用するかを確認し、アプリケーションと対話し、ボトルネックを減らすための最適化の機会を特定できます。
更新されている他のライブラリの中には、医用画像用の MONAI や、約 30 万回ダウンロードされている連合学習用の NVIDIA FLARE™ があります。他にも、コミュニケーションを再構築する Maxine、音声 AI 用 の Riva、レコメンダー システム用の Merlin、ロボティクス用の Isacc™ などがあります。
NVIDIA Developer プログラム ( https://developer.nvidia.com/developer-program?ncid=em-prom-480219#cid=dev03_em-prom_en-us )に登録して、NVIDIA Deep Learning Institute ( https://www.nvidia.com/ja-jp/training/online/ )を介したトレーニング コースや資料へのアクセス、テクニカル トークやツールなど、すでにメリットを享受している 300 万人の開発者の仲間入りをしてください。
CUDA-X ライブラリの詳細については、NVIDIA CEO ジェンスン フアン (Jensen Huang) による GTC 2022 基調講演 ( https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/keynote/ )をご覧ください。 GTC 2022 に無料で登録し ( https://www.nvidia.com/ja-jp/gtc/ )、CUDA: New Features and Beyond ( https://www.nvidia.com/gtc/session-catalog/?tab.scheduledorondemand=1583520458947001NJiE&search=cuda#/session/1637286764806001dtJj )などの、NVIDIAと業界リーダーとのセッションに参加してください。
NVIDIA について
1999 年における NVIDIA ( https://www.nvidia.com/ja-jp/ )(NASDAQ表示: NVDA) による GPU の発明は、PC ゲーミング市場の成長に爆発的な拍車をかけ、現代のコンピューター グラフィックス、ハイパフォーマンス コンピューティング、そして人工知能 (AI) を再定義しました。NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティングと AI における先駆的な取り組みは、輸送、ヘルスケア、製造業などの数兆ドル規模の産業を再構築し、その他のさまざまな産業の拡大も加速させています。
詳細は、こちらのリンクから： https://nvidianews.nvidia.com/
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