要約:
- Generative AIは、PCやワークステーションでAIモデルを構築、トレーニング、最適化する新しい方法を提供している。
- RTX GPUはTensor Coresを搭載し、最新で最も要求の厳しいAIモデルを実行するための計算性能を提供している。
- 大規模言語モデル(LLM)は、多様なタスクに対応できるが、特定のタスクには適していない場合がある。
- 小規模言語モデルは、必要性とサイズをバランスよく保ちつつ、ローカルで実行できる。
- WindowsベースのワークステーションでAI推論とモデル実行を最適化するには、戦略的なソフトウェアとハードウェアの調整が必要である。
- NVIDIAの開発者向けツールや技術を使用して、AIモデルをローカル基盤で構築、テスト、展開することで、セキュリティとパフォーマンスを確保できる。
感想:
Generative AIの進化により、AIモデルの構築や最適化がより効率的に行えるようになっています。特にRTX GPUのTensor Coresは、最新かつ要求の高いAIモデルを実行するのに必要な計算性能を提供している点が注目されます。大規模言語モデルと小規模言語モデルの違いや、ローカル基盤でのAIモデルの開発に対するセキュリティとパフォーマンスの重要性について示唆されています。
元記事: https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ai-garage-gtc-2025-sessions/