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株：３月１９日　NVIDIAのGTC開幕、Blackwell、NIM、ロボット工学

コボリノコフ

このnoteは素人の妄想の垂れ流しであり、特定の商品の勧誘や売買の推奨等を目的としたものではなく、特定銘柄および株式市場全般の推奨や株価動向の上昇または下落を示唆するものでもなく、将来の運用成果または投資収益を示唆あるいは保証するものでもない。
最終的な投資決定は読者ご自身で判断するざんす。
この記事にそそのかされて売買しないざんす、しるぶぷれ


NVIDIAの株価は調整期

スーパーマイクロ共々調整期に入っていますね。
FOMC待ちの上に高値警戒感がありましたからね。
GTCに期待しすぎる雰囲気が強すぎて引いてしまった感じ。
１月のCESの前の雰囲気はもっと自然体だった。
今回は１～３月の間に投資家達がちょっと前のめりになり過ぎた印象。
利確をする人が信じてガチホする人よりも多くなっている。
こんなバブル今更乗れるかと言う人、AIに懐疑的な人もいる。

こういう時に重要なのが妄信する事なく、目をそらすことなく、NVIDIAがどのような活動をしているのか、それを人々がどうとらえるのかを知る事。

GTCの内容は専門的な内容が多く、理解しづらい面もある。
投資家の生成AIに関しての理解度もピンキリ。
細かい技術的な事は後回しで、まずはニュース記事になった事をまとめていきます。

新しいGPUBlackwell

まとめ
Hopperでは 8,000 個の GPU、15 メガワットの電力を要した作業をBlackwell を使えば、わずか 2,000 個の GPU で 25% の電力を消費するだけで済みます。

「コンピュータグラフィックス、物理学、人工知能の交差点にある、NVIDIAの魂、企業の魂をお見せしたいと思います。これら全てがコンピュータの中で交わります。」

そう言って始まった基調講演は技術用語が満載の開発者向けカンファレンスであることを隠そうとしませんでした。

今回発表されたのは、絶対的なモンスターマシンである全く新しい Blackwell プラットフォームです。
プロセッサのコア部分について、チップの大きさを物理的限界まで押し上げたBlackwell は 2 つのチップの性能を組み合わせ、10 Tbps の速度を実現します。

「今、私の手には 100 億ドル相当の装置を持っています」と黄氏は言い、Blackwell のプロトタイプを掲げました。
「次のものは 50 億ドルかかりますが、幸いなことにそこから先は安くなっていくでしょう」
これらのチップを複数組み合わせることで、本当に驚異的なパワーを引き出すことができます。

前回の世代の人工知能向けに最適化された GPU は Hopperと呼ばれていました。
Blackwell は測定方法にもよりますが、2 倍から 30 倍高速です。
GPT-MoE-1.8T モデル（GPT-4の事、16*111+55B　パラメーターMoE1.831Tモデル ）を作成するのにHopperでは 8,000 個の GPU、15 メガワットの電力、そして 90 日を要した。
Blackwell を使えば、わずか 2,000 個の GPU で 25% の電力を消費するだけで済みます。

新しいソフトウェアプラットフォーム「NVIDIA NIM」

まとめ
NVIDIA NIM は、AI モデルの導入を効率化する強力なプラットフォームです。
NVIDIA NIM を使用することで、開発者は AI モデルを迅速かつ簡単に本番環境に導入できます。

NVIDIA NIM は、AI モデルの導入を効率化するソフトウェアプラットフォームです。
従来、AI モデルを本番環境に導入するには、モデルの推論と最適化に多くの時間と労力が必要でした。NVIDIA NIM は、この作業を自動化することで、AI モデルの導入を迅速化します。

主な機能

  • 事前構築済みのコンテナ: NVIDIA NIM は、NVIDIA、Google、Hugging Face などのモデルを含む、事前構築済みのコンテナを提供します。これらのコンテナは、すぐに使用できるため、開発者はモデルを本番環境に導入するためにコードを書く必要はありません。

  • 自動最適化: NVIDIA NIM は、モデルを自動的に最適化し、パフォーマンスと効率を向上させます。

  • 拡張性: NVIDIA NIM は、スケーラブルなアーキテクチャを採用しており、さまざまな規模のワークロードに対応できます。

  • 使いやすさ: NVIDIA NIM は、使いやすいインターフェースを提供しており、AI の専門知識がない開発者でも使用できます。

利点

  • 導入時間の短縮: NVIDIA NIM は、AI モデルの導入時間を大幅に短縮できます。

  • コストの削減: NVIDIA NIM は、AI モデルの開発と運用コストを削減できます。

  • パフォーマンスの向上: NVIDIA NIM は、AI モデルのパフォーマンスと効率を向上させます。

  • 使いやすさ: NVIDIA NIM は、使いやすく、AI の専門知識がない開発者でも使用できます。

使い道

  • 画像認識: NVIDIA NIM は、画像認識アプリケーションの開発に使用できます。

  • 自然言語処理: NVIDIA NIM は、自然言語処理アプリケーションの開発に使用できます。

  • 音声認識: NVIDIA NIM は、音声認識アプリケーションの開発に使用できます。

  • レコメンデーションシステム: NVIDIA NIM は、レコメンデーションシステムの開発に使用できます。

ロボット工学分野　Project GR00T

NVIDIAは、AI技術を活用してロボット工学分野を大きく前進させるべく、様々な取り組みを行っています。

Project GR00T はヒューマノイドロボットが「自然言語を理解し、人間の動作を観察することで動きを模倣するようにすることで、迅速に協調性、器用さ、その他のスキルを習得し、現実世界をナビゲート、適応、そして人間とインタラクトできるようにする」としています。

主な取り組み
Isaac Roboticsプラットフォーム: 　ロボット開発を簡素化するためのオープンソースプラットフォーム。シミュレーション、SDK、ツールなど、ロボット開発に必要なものがすべて揃っています。

Jetson Thor:　 複雑なタスクを実行し、人と機械との安全で自然なインタラクションを実現する、新しいコンピューティングプラットフォームとして開発されました。パフォーマンス、電力、サイズを最適化したモジュラーアーキテクチャを採用しています

DRIVE: 　自動運転車向けソフトウェア開発プラットフォーム。自動運転車の開発に必要なすべての機能を提供します。

DGX:　 AIワークロード向けの高性能サーバー。ロボット開発に必要なAIモデルの学習やトレーニングに最適です。

Isaac Sim: 　ロボット開発のためのシミュレーションプラットフォーム。現実世界の環境を再現し、安全かつ効率的にロボット開発を行うことができます。

NVIDIAの強み
NVIDIAは、AI技術、GPU、ソフトウェア開発プラットフォームなど、ロボット開発に必要なすべての要素を独自に提供することができます。これは、他のロボット開発企業にはない大きな強みです。

今後の展望
NVIDIAは、今後もロボット工学分野への投資を継続し、ロボット開発をさらに加速させると表明しています。NVIDIAの技術を活用することで、ロボットはより賢く、より使いやすく、より安全になるでしょう。

NVIDIAのロボットへの取り組みは、以下のようなメリットをもたらします。

ロボット開発の効率化: 　NVIDIAのプラットフォームとツールを使用することで、ロボット開発者は開発時間を短縮し、コストを削減することができます。

ロボットの性能向上: 　NVIDIAのAI技術を使用することで、ロボットはより賢く、より正確に動作することができます。

ロボットの安全性向上: 　NVIDIAのシミュレーションプラットフォームを使用することで、ロボット開発者は安全な環境でロボット開発を行うことができます。

NVIDIAのロボットへの取り組みは、ロボット工学分野の未来を大きく変革する可能性を秘めています。

具体的な事例

安川電機　：　NVIDIA社製のGPUをロボットコントローラ内にデフォルトで搭載したシリーズ「MOTOMAN NEXT」を2023年12月に発売。
カメラ画像を基にして自律的に判断する機能を搭載する。対象物の形状や位置が不定な用途に向ける。これまで人が担っていた作業を代替することを目的に、可搬質量が4kg～35kgの5品種を用意した

Boston Dynamics: 　NVIDIAの技術を使用して、Spotロボットなどの高度なヒューマノイドロボットを開発しています。

Agility Robotics: 　NVIDIAの技術を使用して、Digitと呼ばれる倉庫向けロボットを開発しています。

Apptronik: 　NVIDIAの技術を使用して、AI駆動の義手や義足を開発しています。

Figure AIは最近注目を集めており、先週公開された動画では、人間型ロボットが指示に応じてまるで人間のように話し、皿を拾って乾燥ラックに並べるなどの一連のタスクをこなす様子が披露されました。

一見するとさほど難しいことのようには思えませんが、ロボットがそれぞれの物体認識と正確な移動を行うためには、非常に高度な技術が必要です。

2月にNVIDIAをはじめMicrosoft、OpenAI、ジェフ・ベゾス氏、Parkway Capital、Intel Capitalなどが出資を行い、Figure AIの企業価値は26億ドルに達しました。

ヒューマノイドロボットは、人間にとって危険だったり単純作業を代行してくれる可能性を秘めていますが、他のAI技術と同様に、人間の仕事を奪うのではないかという懸念も生んでいます。
しかし、当分の間、ヒューマノイドロボットが街を闊歩するようになることはないでしょう。


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