Nvidiaは、人工知能（AI）分野でのリードを拡大するために、新しいAIスーパーチップ「Blackwell」シリーズを発表しました。このシリーズには、データセンターで最先端のAIモデルを訓練するために使用されるチップが含まれています。例えば、GPT-4のような大規模AIモデルを訓練するのに現在約8,000個のH100チップと15メガワットの電力が必要ですが、新しいB200チップを使用すると、その訓練に必要なチップ数は2,000個、電力は4メガワットに削減されます。
さらに、NvidiaはGB200「スーパーチップ」も発表しました。これは、2つのB200チップとNvidiaのGrace CPUを1枚のボードに搭載し、サーバーファームの性能を「30倍」向上させるとしています。このシステムは、エネルギー消費を最大25倍削減することも約束しています。
Nvidiaはまた、人間型ロボットを制御するための新しい基盤モデル「Project GR00T」を開発しました。このモデルは、ロボットが自然言語を理解し、人間の行動を観察して動きを模倣することを可能にし、現実世界でのナビゲーション、適応、相互作用のスキルを迅速に学習します。
また、Nvidiaは量子クラウドコンピューティング分野にも進出し、AIチップを使用して量子コンピューターをシミュレートするサービスを提供します。これにより、研究者は実際の量子コンピューターへのアクセス費用をかけずに、自身のアイデアをテストできるようになります。将来的には、プラットフォームを通じて第三者の量子コンピューターへのアクセスも提供される予定です。
【ニュース解説】
Nvidiaは、人工知能（AI）技術の分野でのリーダーシップをさらに強化するため、新たなAIスーパーチップ「Blackwell」シリーズを発表しました。このシリーズは、データセンターで使用される最先端のAIモデルを訓練するためのチップを含んでおり、特に大規模AIモデルの訓練において、従来のチップと比較して大幅な効率化を実現します。
例えば、GPT-4のような大規模AIモデルを訓練する際、従来は約8,000個のH100チップと15メガワットの電力が必要でしたが、新しいB200チップを使用することで、必要なチップ数を2,000個、電力を4メガワットに削減できるとされています。これは、AI産業における電力使用量の削減に貢献するだけでなく、同じ電力でより大きなAIモデルを動かすことが可能になることを意味します。
さらに、NvidiaはGB200「スーパーチップ」も発表しました。これは、2つのB200チップとNvidiaのGrace CPUを1枚のボードに搭載し、サーバーファームの性能を「30倍」向上させるとしています。このシステムは、エネルギー消費を最大25倍削減することも約束しており、AI技術の持続可能性に大きく貢献する可能性があります。
また、Nvidiaは人間型ロボットを制御するための新しい基盤モデル「Project GR00T」を開発しました。このモデルは、ロボットが自然言語を理解し、人間の行動を観察して動きを模倣することを可能にし、現実世界でのナビゲーション、適応、相互作用のスキルを迅速に学習します。これにより、特定の訓練を受けていない一般的なタスクでも、人間の指示に基づいて行動できる自律型ロボットの開発が進むことが期待されます。
さらに、Nvidiaは量子クラウドコンピューティング分野にも進出し、AIチップを使用して量子コンピューターをシミュレートするサービスを提供します。これにより、研究者は実際の量子コンピューターへのアクセス費用をかけずに、自身のアイデアをテストできるようになります。将来的には、プラットフォームを通じて第三者の量子コンピューターへのアクセスも提供される予定です。
これらの技術革新は、AIの訓練と運用の効率化、ロボット工学の進展、さらには量子コンピューティングの研究推進に大きな影響を与えることが期待されます。しかし、これらの技術の進展には、エネルギー消費の削減、倫理的な問題、セキュリティの確保など、多くの課題も伴います。また、これらの技術が社会に広く普及するには、規制やガイドラインの整備、技術者の育成、一般の人々の理解促進など、さまざまな取り組みが必要になるでしょう。
from Nvidia: what’s so good about the tech firm’s new AI superchip?.
