NVIDIA CUDA-X

GPU で高速化する AI 向けのマイクロサービスとライブラリ。

幅広い分野の開発者、研究者、発明家が、GPU プログラミングでアプリケーションを高速化しています。そうしたアプリケーションの開発には、大いに最適化されたドメイン固有のマイクロサービスとライブラリを備えた、堅牢なプログラミング環境が必要です。CUDA® を基盤として開発された NVIDIA CUDA-X は、アプリケーションを構築するためのライブラリ、ツール、テクノロジの集合であり、データ処理、AI、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) で他のソリューションよりもはるかに高いパフォーマンスを提供します。

CUDA-X マイクロサービス

NVIDIA の CUDA エキスパートによって構築された CUDA-X マイクロサービスは、開発者ツールであり、GPU で高速化するライブラリであり、クラウド API としてパッケージ化されたテクノロジです。データ処理、AI、HPC アプリケーションで簡単に統合、カスタマイズ、デプロイすることができます。

CUDA-X マイクロサービスには、カスタマイズ可能な発話および翻訳 AI のための NVIDIA® Riva、高解像度の気候/天候シミュレーションのための NVIDIA Earth-2、ルート最適化のための NVIDIA cuOpt™、企業向けの応答性に優れた検索拡張生成 (RAG) のための NVIDIA NeMo™ Retriever が含まれています。

CUDA-X ライブラリ


CUDA-X ライブラリは、CUDA 上で開発されており、データ処理、AI、HPC に渡り NVIDIA の高速化プラットフォームの採用を簡単にします。400 を超えるライブラリにより、開発者は CUDA プラットフォームを利用することで、PC、ワークステーション、クラウド、スーパーコンピューターでアプリケーションを簡単に構築、最適化、展開、拡張することができます。

 

革新的な AI アプリケーションを開発するために、企業は、データセットが毎年、ゼタバイト単位で増加している時代において、企業独自のデータでモデルをトレーニングする必要があります。そのため、膨大な量の計算処理という問題に直面しますが、それを解決するために設計されたのが CUDA-X データ処理プラットフォームです。アクセラレーテッド ライブラリ群を利用し、画像、テキスト、表形式データの処理をスピードアップかつスケールアウトします。

現代の AI は、多くの業界にとって革新的なイノベーションとなる可能性を秘めていますが、そのパワーの活用は困難です。AI アプリケーションの開発には、データ処理、特徴エンジニアリング、機械学習、検証、展開といったさまざまな段階があります。そして各段階には、大量のデータ処理と膨大な計算処理を実行する必要があります。CUDA-X AI は、この課題を克服するために必要なツールとテクノロジを提供します。

HPC は、流体力学から気象シミュレーションまで、さまざまな領域で利用されています。CUDA-X HPC は、世界の難題を開発者が解決する上で役立つライブラリ、ツール、コンパイラ、API を集めたコレクションです。CUDA-X HPC には、ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) に不可欠な、高度にチューニングされたカーネルが含まれています。線形代数、並列アルゴリズム、信号処理、画像処理のための GPU 高速化ライブラリは、計算物理学、化学、分子動力学、地震探査などの分野で膨大な計算処理を必要とするアプリケーションの土台となります。

どこでも利用可能

CUDA-X は広く利用可能です。そのソフトウェア高速化ライブラリは、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud など、主要なクラウド プラットフォームの一部となっています。これらは NGC から個別にダウンロードするか、コンテナー化されたソフトウェア スタックとして無料で提供されています。CUDA-X ライブラリは、デスクトップ、ワークステーション、サーバー、スーパーコンピューター、クラウド コンピューティング、モノのインターネット (IoT) デバイスなど、NVIDIA GPU のあらゆる場所に展開できます。

100 万人を超える開発者が CUDA-X を使用しており、継続的なアプリケーション パフォーマンスの恩恵を受けながら、生産性を向上させるパワーを提供しています。CUDA-X を利用すれば、新規アプリケーションの作成でも既存のアプリケーションの高速化でも、場合に応じて最も効率的かつ効果的にプロセスを実施できます。

アプリケーションのための GPU パワーを解放する

NVIDIA CUDA-X で変革されつつある領域と、それらの領域で利用可能な GPU 高速化ライブラリをご覧ください。