あらゆる規模のエンタープライズ AI、フィジカル AI、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) アプリケーション を解放します。
概要
NVIDIA は、AI、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC)、産業のデジタル化、ロボティクス、データ分析、グラフィックスにおいて次世代機能を加速し、可能性の限界を押し広げています。 すべての主要なクラウドプラットフォームで利用可能なフルスタックの NVIDIA ソリューションにより、世界中の企業や開発者は革新的なアプリケーションを簡単に構築し、パフォーマンスを向上させ、コストを削減し、エネルギー効率を改善できます。
利点
NVIDIA のフルスタックアクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームは、クラウドで比類のないパフォーマンスと効率を提供します。
NVIDIA プラットフォームは、クラウドの俊敏性や簡素化された管理と組み合わせることで、適切なサイズのアクセラレーテッド コンピューティング資源を安全に提供し、需要に応じて自動的にスケールを上げたり下げたりできます。 NVIDIA の最新のアクセラレーテッド コンピューティング プラットフォーム、ソフトウェア ライブラリ、ネットワーキング ソリューションは、クラウドにおける次世代のエージェント型 AI とフィジカル AI を推進するために必要なパフォーマンス、セキュリティ、スケールを実現します。
NVIDIA のフルスタック技術革新により、世界で最も複雑な AI、HPC、データ分析ワークロード向けのプラットフォームを提供します。 NVIDIA AI Enterprise を通じて利用できるエンタープライズグレードの GPU 最適化ソフトウェアと、すべての主要なクラウドで利用できる NVIDIA DGX™ Cloud などの完全管理型 AI プラットフォームを利用することで、NVIDIA のサポートによりパフォーマンスを向上させ、解決までの時間を短縮し、TCO を削減することができます。 開発者は NVIDIA ソフトウェアをクラウド上のファーストパーティ管理サービスや、セルフホスティングサービスにシームレスに統合し、エンドツーエンドのワークフローを加速する柔軟性も得ることができます。
クラウドの NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームは、最高のパフォーマンスとエネルギー効率を提供し、GPU の世代ごとに効率を向上させます。
AI と機械学習、HPC、グラフィックス ワークロード向けにクラス最高のパフォーマンスでイノベーションを実現し、運用コストを最小化し、ROI を最大化します。
NVIDIA のフルスタック プラットフォームは、比類のないパフォーマンスを提供し、開発を簡素化し、クラウド環境全体での移植性を保証します。 あらゆるクラウドで統合された NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティング プラットフォームを利用できるため、開発者は一貫したパフォーマンスと拡張性を提供する豊富なエコシステムにアクセスでき、どこでもアプリケーションを開発し、デプロイできます。 これにより、企業はクラウド全体を標準化し、マルチクラウドまたはハイブリッドクラウド戦略をコスト効率よく簡単に導入できるようになります。
NVIDIA Cloud Accelerator ソフトウェアは、オープンソースのモジュール式で構成可能な設計ソフトウェアのポートフォリオであり、強靭で効率性に優れ、かつ安全な大規模 AI ファクトリーをパートナーが構築・運用できるように支援します。
パートナー
NVIDIA パートナー ネットワークに属する NVIDIA Cloud パートナーは、AI エージェント、生成 AI、データ分析など、多様なワークロードと要求の厳しいアプリケーションを処理するために特別に構築された高性能インフラストラクチャ上でコンピューティングとサービスを提供します。
ソリューション
次世代のエージェント型 AI を加速するために構築された NVIDIA Blackwell Ultra は、画期的な推論パフォーマンスを提供しながら、劇的なコスト削減を実現します。Microsoft、CoreWeave、Oracle Cloud Infrastructure などのクラウド プロバイダーは、エージェント型コーディングやコーディング アシスタントなどの低レイテンシおよびロング コンテキストのユースケース向けに、NVIDIA GB300 NVL72 システムを大規模に導入しています。
これは、NVIDIA Blackwell、NVLink™、NVLink Switch のスケールアウトを目指した緊密な協調設計、正確な低精度推論のための NVFP4、スピードと柔軟性を実現する NVIDIA Dynamo と TensorRT™ LLM、さらに SGLang や vLLM などのコミュニティ フレームワークを活用した開発によって実現されます。
関連情報
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