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NVIDIAが生成AIと従来のAIの違いを解説!


生成AIと従来のAIの違い、そしてそのビジネスへの影響!

NVIDIAは、生成AI(ジェネレーティブAI)について、その魅力チャレンジ説明しました!「生成AIと従来のAIの違い」、「生成AIを利用する企業」、「生成AI開発の課題」などが主なテーマで、NVIDIAの生成AIソリューションやクラウドパートナー、導入事例の紹介もありました!

生成AIの位置づけとその意義!

生成AIの存在意義は、AIの全体的な枠組みの中でどのように位置づけられるかという問いに対する答えです!「人工知能」全体のカテゴリーでは、機械学習やディープラーニング主流となっていますが、その中で生成AIは、NVIDIAGPUを借りてAI進化加速させています!そして、その進化の中心には「Transformer」があります!

生成AIの課題と解決策!

生成AIは、ビジネスへの応用が急速に進展していますが、大きな課題もあります!しかし、それらの課題は、パラメーターが膨大になることにより引き起こされるもので、これは並列処理と膨大な計算資源を利用することにより解決できます!

生成AIとNVIDIA GPUの協力!

生成AIの一部である「大規模言語モデル」は、NVIDIA GPUスケーラビリティ活用することで、数週間でトレーニングが完了しました!また、最新モデルの「H100」テンソルコアGPUは、生成AIの膨大なパラメータに適応し、その性能を最大限に引き出すことが可能です!

「NVIDIA H100」導入事例とその性能!

NVIDIA H100」は、すでに多く組織採用されています!それは「H100」が、「A100」と比較して、所有コストは1/3サーバノード数は1/5エネルギー効率は3.5倍に達するという優れた性能を持っているからです!

「H100」のクラウド提供!

NVIDIA DGX Cloud」を通じて、「H100」の技術がクラウドから提供され、生成AIに必要なソフトウェアも同時に提供されます!これにより、複数のインスタンスを使用して、驚異的な速度で処理することが可能となります!

もしよかったら、linktr.ee/aisan0101を見てどこでもコメントを残して、ディスカッションしよ~!!全然動けてないけど!君が最初に行動すればシナジーは伝播するよね是非🙌😅

NVIDIA「生成AIと従来のAIとの違い、生成AIが影響を与えるビジネス分野とは」既に生成系AIのビジネス活用進む、導入事例も紹介

NVIDIA「生成AIと従来のAIとの違い、生成AIが影響を与えるビジネス分野とは」既に生成系AIのビジネス活用進む、導入事例も紹介 - ロボスタ (robotstart.info)

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