エキスパートとつながる

Omniverse のテクニカル製品マネージャー、エンジニア、ソリューション アーキテクトによるこちらのインタラクティブ サポート セッションにご参加ください。サポートを直接受けることや、参加者のユース ケースに特有の質問、問題、アイディアを取り上げてもらうことができます。

GPU で最新式の C++ を記述したいですか? C++ 標準並列処理に興味がありますか?

NVIDIA の C++ ライブラリ/標準チームによる質疑応答セッションにご参加ください。C++ 標準並列処理と NVC++、Thrust (CUDA C++ の高生産性汎用ライブラリと並列アルゴリズム実装)、CUB (CUDA C++ の高性能集合アルゴリズム ツールキット)、libcu++ (CUDA C++ 標準ライブラリ) を取り上げます。

使用に関する質問、機能リクエスト、バグ報告も喜んで受け付けます。

ロボット アプリケーションを開発されていますか? ロボティクスとシミュレーションのエキスパートのところにあなたの質問や課題をお持ち込みください。NVIDIA Isaac™ ロボティクス プラットフォームの活用について解説します。

CV-CUDA、NPP、nvJPEG、DALI™ など、NVIDIA の画像/信号処理ライブラリにおける最新の最適化についてご紹介します。これは、高速かつ柔軟にデータを読み込む増強ライブラリです。NPP の低レベルの画像および信号処理プリミティブから、使いやすい基本構成単位 CV-CUDA のライブラリまで、さまざまなデータ処理ソリューションを利用し、DALI で高レベルで高パフォーマンスのデータ処理を定義する方法について話し合います。

NVIDIA ポートフォリオの新しいライブラリ (CV-CUDA と nvTiff) と、既存のライブラリ (DALI、NPP、nvJPEG) の新しい機能について解説します。

解説の後、オープン フォーラムとエキスパートとの Q&A セッションを開催します。

このセッションでは、NVIDIA NVLink®、InfiniBand、その他のネットワークを介した GPU 間通信に関連するあらゆることを専門家と議論することができます。

このセッションでは、NCCL、MPI、UCX/UCC、NVSHMEM など、あらゆる通信ライブラリをトピックとして取り上げます。DL トレーニング ワークロードや HPC アプリケーションを高速化する、GPU Direct、NVLink、Infiniband、SHARP のパフォーマンス上の利点について話し合う場としても最適です。

こちらの質疑応答セッションにご参加ください。NVIDIA の専門家が Triton Inference Server™、TensorRT™、Omniverse™ など、 NVIDIA テクノロジによる生成アートの高速化についてお答えします。ジェネレーティブ AI はアーティストのワークフローに革命を起こしており、アーティストもアーティスト以外の人も魅了しています。クラウドとデスクトップの GPU にジェネレーティブ AI ワークフローを実装し、最適化する戦略について説明します。ソリューションを拡張し、ユーザーに高いパフォーマンスを提供できるようにするための機能、パフォーマンス、コンピューティング コストについて考察します。

NVIDIA のエキスパートたちは、AI 推論モデルを研究から運用環境に移行することに関しての豊富な経験と、ツール、テクニックを皆様と共有します。これには以下のようなトピックが含まれています。
- 研究から運用に移行する
- デバイスのメモリ使用を最小限に抑える
- パフォーマンス最適化
- 既存のコード ベースやエンドツーエンドの AI パイプラインとの統合

含まれるテクノロジ:
- TensorRT
- ONNX と DirectML
- Cuda と cuDNN
- Triton Inference Server

PyTorch、TensorFlow、または任意のフレームワークでモデルをトレーニングした結果、その精度に満足しており、サービスとして展開することを検討しているとします。考慮すべき 2 つの重要な目標があります。モデル パフォーマンスを最大化することと、サービスとして展開するために必要なインフラストラクチャを構築することです。この 2 つの目標に対処できる 2 つの主要な NVIDIA 製品について話し合います。高性能ディープラーニング推論の NVIDIA TensorRT と、1 つの標準化された推論プラットフォームを提供するオープンソースの推論サービス ソフトウェアである Triton Inference Server です。

いずれかの SDK をご存じない場合、次のリソースを参照することをお勧めします。

Triton Inference Server: https://www.youtube.com/watch?v=1kOaYiNVgFs

NVIDIA TensorRT: https://developer.nvidia.com/blog/speeding-up-deep-learning-inference-using-tensorrt-updated/

このセッションでは、NVIDIA 開発者ツール チームと、最新のツールや、そのツールを利用してレイ レーシング アプリケーションを最適化する方法について話す機会が与えられます。また。NVIDIA Nsight システムを利用し、GPU と CPU のいずれの制約を受けるか判断する方法をご覧いただけます。Nsight Graphics を利用し、GPU 制約のアプリケーションで GPU ワークロードをデバッグおよび最適化する方法についても学習します。最後に、Nsight Aftermath SDK と Nsight PerfSDK をアプリケーションに統合し、GPU クラッシュをデバッグし、パフォーマンスをリアルタイムで分析する方法をご覧いただけます

このセッションが終わる頃には、NVIDIA ツールに対する理解が深まっており、それまでの疑問点が解消されていることでしょう。

NVIDIA GPU は量子化学 (Gaussian、VASP、Quantum ESPRESSO、GAMESS、NWChem、CP2K など) と分子力学 (GROMACS、NAMD、LAMMPS、Amber など) における最も重要な応用を加速します。そのような応用は物質科学、生物物理学、創薬、その他の分野でも非常に人気があります。特定のワークロードに最適なパフォーマンスを得る方法や、アクセラレーテッド コンピューティングのメリットについてご質問にお答えします。