NVIDIA 開発者プログラムが、アプリケーションの構築に役立つ開発者向け SDK およびトレーニング資料を新たに加え、提供コンテンツを拡充
開発者の技能向上を支援するため、NVIDIA はこのたびあらゆるデータ サイエンティスト、研究者、学生、開発者に役立つ 50 以上の新規およびアップデートされたツールおよびトレーニング資料を発表しました。
対話型 AI やレイトレーシング用のソフトウェア開発キットから、NVIDIA Deep Learning Institute (DLI) によるハンズオン コースまで多岐にわたります。
アクセラレーテッド コンピューティングによって業界に変革をもたらしている 250 万人のテクノロジ イノベーターが参加する登録無料のグローバル コミュニティである NVIDIA 開発者プログラムのメンバーであれば、誰でもご利用になれます。
成功に向けたトレーニング
競争の激しい労働市場で常に先を行くには、ソフトウェア開発における新たなスキルやより高度なスキルを習得することが不可欠です。DLI では、AI、データ サイエンス、アクセラレーテッド コンピューティングの重要なトピックを幅広く扱った包括的な学習体験を提供しています。コースには実践的な演習が含まれ、各自のペースで進められる自習型コースとインストラクターが指導するコースが用意されています。
5 つのコースでは、ディープラーニングやデータ サイエンス、自律走行、対話型 AI といったトピックが取り上げられています。すべてのコースには、学習と教材の習得を促進するための実践的な演習が含まれています。DLI のワークショップは NVIDIA 認定インストラクターによって指導され、各参加者にはクラウド上に完全に構成された GPU アクセラレーテッド サーバーへのアクセスが提供されます。
現在提供されている新しい自習型コースは以下のとおりです。
- Getting Started with Deep Learning (ディープラーニングの基礎)
- Accelerating End-to-End Data Science Workflows (エンドツーエンドのデータ サイエンス ワークフローの加速)
- Integrating Sensors with NVIDIA DRIVE (センサーと NVIDIA DRIVE の統合)
オンライン クラスでライブ配信される新しいインストラクター指導型の全日ワークショップ (近日公開予定):
- Accelerating Data Engineering Pipelines (データ エンジニアリング パイプラインの高速化)
- Building Conversational AI Applications (対話型 AI アプリケーションの構築)
これらのインストラクターが指導するワークショップは、企業顧客と一般の方に提供されます。DLI では最近、開発者、データ サイエンティスト、研究者、学生など一般の方に容易にアクセスしていただけるよう、人気の高いインストラクター指導型コースのパブリック ワークショップを立ち上げました。
またトレーニングを充実させるために、DLI はディープラーニングの理論と実用的な応用に関する完全なガイドを提供する書籍『Learning Deep Learning』を新たに発行します。NVIDIA のエンジニアであるマグヌス エクマン (Magnus Ekman) が執筆した本書では、いかにディープ ニューラルネットワークを応用して複雑で困難な問題を解決するかについて考察しています。現在、Amazon にて予約を受付中です。
新しい高速化 SDK とアップデートされた技術ツール
SDK は、アプリケーションのパフォーマンスを左右する重要な要素です。開発者がほぼすべての課題に対応できるように、ハイパフォーマンス コンピューティング、コンピューター ビジョン、データ サイエンス、対話型 AI、レコメンダー システム、リアルタイム グラフィックスなどに向けた数十種類の新規およびアップデートされたキットを用意しています。さらに、開発者がアプリケーション開発を加速させるのに役立つ最新のツールも用意しています。
現在利用可能なアップデートされたツールは以下のとおりです。
- NGC: AI および HPC 向けの GPU 最適化ソフトウェア ハブであり、エンドツーエンドでワークフローを簡素化し加速する何百もの SDK や、AI、機械学習、HPC のコンテナー、事前トレーニング済みモデル、Helm チャートのカタログを備えています。事前トレーニング済みモデルを利用することで、開発者は、コンピューター ビジョンや音声をはじめさまざまなユース ケースに対応する AI プロジェクトに速やかに取り掛かることができます。
新しい SDK (近日公開予定):
- TAO (Train, Adapt, Optimize): GUI ベースのワークフローに基づくフレームワークで、企業の AI アプリケーションやサービスの開発を簡素化し、加速します。企業は、転移学習や連合学習を利用して事前トレーニング済みモデルをファインチューニングすることで、各分野に特化したモデルの生成に要する時間を数か月から数時間にまで短縮できます。これにより、大規模なトレーニングの実行や深い AI の専門知識が不要になります。TAO の詳細をご覧ください。
現在提供されている新規あるいはアップデートされた SDK とフレームワーク:
- Jarvis: マルチモーダルな対話型 AI サービスを構築するための、完全に高速化されたアプリケーション フレームワークです。このフレームワークには、NVIDIA DGX システム上で何千時間もの事前トレーニングが行われた最先端のモデルや、それらのモデルをコーディングを必要とせずに各分野に適応させるための Transfer Learning Toolkit、リアルタイムで実行される最適化されたエンドツーエンドの音声、ビジョン、言語パイプラインが含まれます。詳細をご覧ください。
- Maxine: ビデオ会議やライブ ストリーミングなどのバーチャル コラボレーションやコンテンツ制作アプリケーションの構築に役立つ開発者向けの最先端 AI 機能を搭載した、GPU アクセラレーテッド SDK です。Maxine の AI SDK (ビデオ エフェクト、オーディオ エフェクト、拡張現実) は高度に最適化されており、エンドツーエンドのパイプラインに連結できるモジュラー形式の機能を備えているため、PC およびデータセンターの GPU で最大限のパフォーマンスを発揮します。詳細をご覧ください。
- Merlin: 現在オープン ベータ版のアプリケーション フレームワークです。データの前処理からモデルのトレーニングや推論まで、すべて NVIDIA GPU 上で加速されたディープラーニング レコメンダー システムの開発を可能にします。Merlin の詳細をご覧ください。
- DeepStream: 高パフォーマンス、低レイテンシの複雑なビデオ分析アプリやサービスの構築に役立つ、AI ストリーミング分析ツールキットです。
- Triton Inference Server: チームがトレーニング済みの AI モデルを、あらゆるフレームワークで、ローカル ストレージまたはクラウド プラットフォームから、あらゆる GPU または CPU ベースのインフラストラクチャ上に展開できます。
- TensorRT: ディープラーニング推論アプリケーションのレイテンシを抑え、スループットを高める、ディープラーニング推論オプティマイザーとランタイムを備え、高パフォーマンスのディープラーニング推論を実現します。TensorRT 8 は、Transformer ベースのモデルを2 倍に高速化し、高パフォーマンスの INT8 の精度を使用しながら FP32 と同様の正確さを実現する新たな手法を搭載しています。
- RTX テクノロジ: 開発者が利用してリアルなゲームを生み出すのに役立ちます。
- DLSS: グラフィックス開発者がフレームレートを高めるのに役立つディープラーニング ニューラルネットワークで、プロジェクトのために美しくシャープな画像を生成します。レイトレーシング設定を最大化し、出力解像度を向上させるための、パフォーマンスの余地を得られます。Unity は、DLSS を Unity Engine 2021.2 でネイティブにサポートすることを発表しています。
- RTX Direct Illumination (RTXDI): パフォーマンスやリソースの制約を気にせず、何百万もの動的な光でシーンをリアルタイムにレンダリングできるようになります。
- RTX Global Illumination (RTXGI): レイトレーシングの力を利用して、複数バウンスの間接光を、ベイク時間や光漏れ、フレームあたりの多大な負荷を防ぎながら、スケーラブルに計算できます。
- Real-Time Denoiser (NRD): 時空間的 API に依存しないノイズ除去ライブラリであり、ピクセルあたりのレイ数が少ないシグナルで動作するよう設計されています。
NVIDIA 開発者プログラムへは簡単にご参加になれます。ぜひ今すぐチェックしてみてください。
※NVIDIA Jarvis の名称は 2021 年 7 月に NVIDIA Riva に変更されました。
※Transfer Learning Toolkit の名称は 2021 年 8 月に TAO Toolkit に変更されました。