NVIDIA Omniverse: 50兆ドル規模の物理AIオペレーティングシステム
NVIDIAのOmniverseが252以上の企業に30-70%の効率向上をもたらしています。50兆ドル規模の物理AIオペレーティングシステムが製造業、ロボティクス、自動運転車を変革しています。
AI/ML運用
オーケストレーション、スケジューリング、デプロイメント：Kubernetes、Slurm、Ray、そしてGPUクラスターの生産性を維持するプラットフォーム。
高価なGPUインフラストラクチャは、アイドル状態では価値がありません。MLOps—AIシステムを効率的に稼働させ続ける実践—は、ML エンジニアリング自体と同じくらい重要な分野となっています。
このハブでは、分散トレーニングジョブのスケジューリングから大規模でのモデル提供、そしてそれを管理可能にするインフラストラクチャ自動化まで、AIの運用面をカバーしています。
主要トピック
- オーケストレーションプラットフォーム — Kubernetes vs. Slurm vs. Ray: AIワークロードに適したスケジューラーの選択
- 分散トレーニング — データ並列化、モデル並列化、およびそれらを可能にするフレームワーク（DeepSpeed、FSDP、Megatron）
- モデル提供 — 推論最適化、バッチング戦略、本番MLのためのデプロイメントパターン
- GPU利用率 — 高価なアクセラレータの使用を最大化する監視、プロファイリング、最適化技術
- Infrastructure as Code — Terraform、Ansible、再現可能なAI環境のための自動化パターン
「AIデモ」と「本番のAI」の間のギャップは、運用によって埋められます。私たちのMLOpsカバレッジは、GPU投資をビジネス価値に変える実践とプラットフォームの構築を支援します。
Essential Reading
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Ryan PuckettがEntrepreneur of the Year最終候補者に選ばれたことを誇らしくお知らせいたします
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