#NVIDIA

7件の記事

Flash Attention-4を理解する: 1. 数式理解編

Flash Attention-4の理解に向けた4部作の第1章です。Attentionの順伝播・逆伝播を要素単位の数式で丁寧に導出します。行列表記ではなく成分レベルで具体的に展開することで、実装時に必要な基礎理解を深掘りできます。NVIDIA Blackwell最適化・CuTe DSL採用など最新トレンドをキャッチアップするために、フロンティア技術の核を学べる内容です。

#Flash Attention #注意機構 #GPU最適化

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Qiita3月22日· 2分で読める上級🔥 注目

「RAGの精度が出ない」を解決する — ドメイン特化型Embeddingモデルを1日でファインチューニングする実践ガイド【2026年春版】

RAGの精度が出ない根本原因は、汎用Embeddingモデルがドメイン特有のニュアンスを捉えられていないことです。NVIDIAとHugging Faceの最新レシピなら、LLMが自動生成した訓練データを使い、1台のGPUで1日以内にドメイン特化型Embeddingを作成できます。手動ラベリング不要で、医療・製造・法律など専門領域のRAG精度を劇的に改善する実装方法を解説しています。

#RAG #Embedding #ファインチューニング

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Qiita3月18日· 2分で読める中級🔥 注目

【GTC 2026】NVIDIAがGPU主義を脱却？Vera CPUとNemoClaw解説

GTC 2026でNVIDIAがGPU単独主義から脱却を宣言。新型CPU「Vera」とGroqとの提携、エージェント開発フレームワーク「NemoClaw」により、推論コスト削減とリアルタイム性の両立が実現します。NemoClawではハードウェア最適化が自動化され、従来数百行必要だったエージェント構築がわずか数行で可能に。エンジニアは今後、GPU以上にハードウェア最適設計とエージェント指向アーキテクチャの理解が必須スキルになります。

#NVIDIA #CPU #エージェント

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Qiita3月16日· 2分で読める中級🔥 注目

NVIDIAが「世界を驚かせるチップ」を予告 ― GTC 2026で見えたAIの次章

NVIDIA GTC 2026では推論性能3.3～5倍・コスト10分の1削減の「Vera Rubin」が発表され、AI投資が学習から推論へシフトする構造変化が鮮明になりました。同時にOpenAIはChatGPTに広告導入（コンバージョン率1.5倍）、AppleはGeminiベースの新Siriを年1,500億円でGoogleから調達。AIが研究段階から社会インフラへ完全移行し、大衆化が加速する局面を迎えています。

#モデル・基盤 #ビジネス・活用 #推論最適化

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HuggingFace10月29日· 1分で読める中級🔥 注目

On the Shifting Global Compute Landscape

米国の輸出規制により、中国の独自AI チップ開発が急速に加速しています。HuaweiやCambriconのチップがDeepSeekなどのオープンモデル推論を支える一方で、チップ不足がMLA、GRPOなど計算効率化の革新を生み出しました。NVIDIAの独占状態が崩れ、グローバルなAIエコシステムが多極化する転機を迎えています。

#AI業界動向 #チップ開発 #地政学

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OpenAI9月22日· 1分で読める中級🔥 注目

OpenAI and NVIDIA announce strategic partnership to deploy 10 gigawatts of NVIDIA systems

OpenAIとNVIDIAが10ギガワット規模の戦略的パートナーシップを発表しました。この提携は、次世代AIモデルの学習・推論に必要な大規模計算インフラの確保を意味します。業界全体のGPU供給競争が加速する中、両社の協力体制は今後のAI開発の速度と規模を左右する重要な動きとなります。

#モデル・基盤 #NVIDIA #OpenAI

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HuggingFace3月18日· 2分で読める中級🔥 注目

NVIDIA's GTC 2025 Announcement for Physical AI Developers: New Open Models and Datasets

NVIDIAがGTC 2025で物理AIの開発を加速させる3つのオープンソースを発表しました。7Bパラメータの世界基盤モデル「Cosmos Transfer」は、セグメンテーション・深度マップなど複数の制御信号で高忠実度の仮想シーンを生成。ロボティクスと自動運転向けの商用グレード「Physical AI Dataset」、汎用ヒューマノイド推論モデル「NVIDIA Isaac GR00T N1」も公開され、開発者が大規模で制御可能な合成データ生成を実現できます。

#モデル・基盤 #物理AI #NVIDIA

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