NVIDIAは、ユーザーが古いハードウェアをパーソナルAIクラスターに接続するのを支援するために設計されたツールであるPAIRを導入しました。このイニシアチブは、既存のデバイスを活用してローカルでAIワークロードを実行することを目指しています。
このプロジェクトにより、個人は蓄積したハードウェアリソースを人工知能タスクに利用することができます。
NVIDIAは、ユーザーが古いハードウェアをパーソナルAIクラスターに接続するのを支援するために設計されたツールであるPAIRを導入しました。このイニシアチブは、既存のデバイスを活用してローカルでAIワークロードを実行することを目指しています。
このプロジェクトにより、個人は蓄積したハードウェアリソースを人工知能タスクに利用することができます。
FlashAttention-4は、Blackwellの4ビット浮動小数点(FP4)テンソルコアのパフォーマンス制限に対処するため、非因果的推論と因果的学習のための新しいパスを導入しました。Direct-Pと呼ばれるこの手法は、行列積が縮小した際に支配的になるソフトマックス変換のオーバーヘッドを回避するために、スコアを直接FP4確率にマッピングします。
NVIDIAは、次世代のVera Rubin GPUのリリースを2027年半ばにスケジュールしました。同社は、今四半期に200億ドル相当のVera Rubinハードウェアを販売し、データセンター収益の20%を占めることを期待しています。
Perplexityは、エージェント基盤、オーケストレーター、プランナー、ツールルーティング、および後処理済みモデルをNVIDIA DGX Sparkハードウェア上で直接実行する、エージェントプラットフォームのローカルファーストビルドであるPortable Computerをリリースしました。このパッケージ化されたシステムにより、すべてのタスクがデバイス上で開始され、ローカルモデルで処理される作業にはトークンごとの課金がなく、ユーザーの承認を得た場合にのみ特定のステップが15以上のクラウドモデルにエスカレーションされます。
NVIDIAはPythonでのGPUコンピューティングのための統一された基盤を提供するCUDA Python 1.0をリリースしました。このリリースではプラットフォームに安定したAPIが導入されました。
OpenAIは、初の独自推論用チップであるJalapeñoの初期パフォーマンス結果を公開し、既存の商用システムと比較して速度と電力効率において大幅な向上を示した。同社は、新アーキテクチャによりスループットと低レイテンシを同時に実現可能とし、現在のハードウェアで一般的なトレードオフに対処できると述べている。
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