GTC 2025 でエキスパートとつながる

NVIDIA テクノロジのエキスパートから、すぐに解決したいお悩みや疑問の答えが得られます。

「Connect With the Experts (エキスパートとつながる)」セッションは、サンノゼコンベンションセンターの交流エリアの一つで、NVIDIA 製品の開発や研究に携わる人々と直接会う絶好の機会です。

50 分間の各セッションでは、生成 AI、エージェント AI、データセンター、ロボティクス、データ処理、アクセラレーテッドコンピューティングなど、最新の NVIDIA テクノロジに関する質問にお答えし、その技術について学ぶ機会を提供します。

セッショントピックの抜粋

データから迅速かつ正確に洞察を引き出すことができる検索パイプラインとエージェントワークフローの構築に関する最新テクニックを紹介します。最も困難なデータ処理と検索の課題を持ち込み、NVIDIA のエキスパートと 1 対 1 で対話してプロジェクトの障害を排除する最新のテクニック、テクノロジ、ツールについて学びます。

NVIDIA Nsight™ ツールとデバッガーファミリについて概要を簡単に紹介します。最新のプラットフォーム上で NVIDIA® CUDA® コンピューティングおよびグラフィックスアプリケーションのデバッグ、プロファイリング、最適化に関する最新機能について学びます。ツール開発および経営チームのエキスパート数人が NVIDIA 開発者向けツールを使用したアプリケーションのデバッグと最適化の開始方法、ベストプラクティス、高度なテクニックについてお話しいたします。高度な概念から具体的なツールの詳細まで、あらゆる質問を尋ねることができます。また、今後のツール改善に向けた計画や提案について話し合うことも可能です。

CUDA-Q と cuQuantum を使用して、アルゴリズムとプロセッサのシミュレーションから、ハイブリッド量子コンピューティングのワークロードの実行まで、量子コンピューティングの研究を加速する方法を紹介します。このインタラクティブなセッションでは、NVIDIA の最もパワフルな GPU を最大限に活用して、量子コンピューティングのメリットを探求する方法について説明します。NVIDIA の量子ソフトウェアのエキスパートとのセッションに参加し、量子処理ユニット (QPU)、GPU、CPU をシームレスにプログラミングできる CUDA-Q オープンソースプラットフォーム、および CuQuantum と統合してアプリケーションシミュレーションを高速化する方法について学びましょう。チームとアイデアを話し合い、NVIDIA の量子コンピューティングソフトウェアを使用した体験についてご意見やご感想をお寄せください。

NVIDIA のエキスパートとともに、デジタルヘルスの分野を探索しましょう。NVIDIA NIM™ マイクロサービスと Blueprint が、開発者、研究者、企業が臨床ドキュメントとエージェント型ヘルスワークフローを組み込んだヘルスケアにおける生成 AI ソリューションを迅速に作成するうえでどのように役立つのかについてお話します。生成 AI の基盤モデルにおける最新の進歩について理解を深め、理解、要約における応用例や、現実の臨床アプリケーションにおいて、それがどのように交差するかについて学びます。また、NVIDIA の製品マネージャー、開発者リレーション、ソリューションアーキテクトと直接話し合って、自社で抱えている最大の課題について取り組むこともできます。

リアルタイムのエッジ AI とロボットシステムは、医療のワークフローを変革し、疾患の検出、診断、介入における標準的ケアを進歩させる画期的なデバイスを生み出しています。NVIDIA のプラットフォーム (MONAI、Holoscan、Isaac™、Omniverse™、Metropolis) は、モデルのトレーニング、デジタルツイン / シミュレーション、ランタイムのデプロイ等に及んでいます。これらを通じて開発者はエンドツーエンドのアクセラレーテッドフルスタックインフラストラクチャを利用できるので、リアルタイム AI アプリケーションの迅速なプロトタイピングとスケーラブルな開発が可能になります。スマート診断デバイスや革新的な画像診断システムから、デジタルツイン技術を使用してトレーニングした手術ロボットまで、AI 対応システムを市場に投入する際、NVIDIA のプラットフォームが時間とコストを削減する方法について、NVIDIA のエキスパートから学びます。

大規模言語モデルやその他の最先端ディープラーニングモデルの高速化を始める方法を学びたいとお考えの方は、このインタラクティブなサポートセッションに参加して、cuDNN のエンジニアリングスタッフから直接的にサポートを受け、自社のユースケースに特化した質問、問題、アイデアについて話しましょう。

ビジョン AI アプリケーションをサポートする NVIDIA ツールの導入方法や理解を深める方法については、本セッションに参加してご相談ください。NVIDIA のトピックに関するエキスパートが、各種のビジョン AI モデルのトレーニング、ファインチューニング、デプロイに関する話題について、個別にお話しいたします。NVIDIA Metropolis、VLM、基盤モデル、NIM マイクロサービス、リファレンスワークフロー、DeepStream、TAO、TensorRT™、Triton™ Inference Server、Jetson™ などについてお尋ねください。

NVIDIA のエキスパートとともに、デジタル生物学の分野を探索しましょう。バイオインフォマティクスツール、タンパク質構造予測、分子動力学、分子生成など、アクセラレーテッドコンピューティングと創薬およびゲノミクス向け基盤モデルの最新の進歩についてお話します。NVIDIA BioNeMo™ と Parabricks が NVIDIA NIM マイクロサービスと Blueprint を組み合わせることで、開発者、研究者、企業が化学、生物学、ゲノミクスの分野で生成 AI ソリューションを迅速に構築できるようになる仕組みについて学んでいただけます。NVIDIA の製品マネージャー、開発者リレーション、ソリューションアーキテクトと直接話し合って、自社の課題について相談し、疑問に対する答えを見つけましょう。

IDC は、2025 年までに全データの 80% が非構造化データになると予測しています。インタラクティブなセッションに参加し、非構造化データから作成された埋め込みで、GPU を使用してセマンティック検索とデータマイニングを大規模に実行する方法を学びましょう。cuVS ライブラリの詳細を掘り下げ、ベクトルインデックスの構築と検索で最先端のパフォーマンスを実現するために、このライブラリを統合したさまざまなデータベースとライブラリの概要について説明します。

GPU が、Apache Spark ワークロードのコストを削減できることをご存じでしょうか。このセッションに参加して、方法を確認してください。Apache Spark を初めて使用する方でも、長年使っている方でも、大規模データ処理、本番環境でのワークロード、最適な構成、GPU を環境に導入する方法などについてお話しいたします。また、仕事に必要な資格や GPU を使用したチューニングに関する質問にもお答えします。GPU で高速化された Spark を使用した、実現可能なパフォーマンスの向上、コスト削減、電力使用量の削減について、疑問点を解消してください。他の方がすでに経験した移行の過程について学びましょう。

AI モデルトレーニングのパフォーマンスと同様に、テールレイテンシはリアルタイムの AI 推論、金融取引、大規模データ分析に悪影響を及ぼす可能性があり、マイクロ秒の遅延でも結果に影響を与えることがあります。強化されたプログラマブル I/O を使用したゼロテールレイテンシとアクセラレーテッドネットワーキングへのアプローチは、現代のコンピューティングインフラストラクチャのパフォーマンスとスケーラビリティにおけるパラダイムシフトを象徴しています。このセッションでは、すべてのデータ転送が厳しいパフォーマンス要件を満たすように確保するうえで、ゼロテールレイテンシを実現するアクセラレーテッドネットワーキング技術の重要性について掘り下げます。