GTC 2026 のハイライトを体験する

オープンソースの基盤、設計に基づくセキュリティ、大規模な持続可能性、独立したデジタル主権の上に構築された Mistral AI のアプローチは、イノベーターに　NVIDIA のモデルを支えるインフラストラクチャへのアクセスを提供することで、ベアメタル GPU パフォーマンスの解放、信頼性の高い将来に対応した AI システムの構築、そしてコラボレーションの推進を支援します。

このセッションでは、NVIDIA Isaac™ および Omniverse™ テクノロジを使用したフィジカル AI 開発向けの実用的なエンドツーエンドのワークフローについて、専門家が説明します。

エージェント型タスクに基づく適切なサイズのモデルの選択から、大規模なモデルのカスタマイズ、評価、デプロイのためのソフトウェアまで、オープン モデルに関する実践的な意思決定ガイドについて解説します。

低遅延と高スループットの実現に必要な、具体的なアーキテクチャのトレードオフについて議論を掘り下げていきます。 これには、独自のトレーニングの課題、新たなモデル アーキテクチャ、推論とランタイムの最適化、低精度と NVFP4、スケーリング トポロジが含まれます。

このセッションでは、AI と量子ハードウェアおよびシステムの完全なコンバージェンスを通じて、あらゆるユーザー向けに科学的発見を高速化するビジョンの概要を説明します。

このセッションでは、スケーラブルで安全性が重視されるエッジ AI を導入する際の課題に焦点を当て、グローバル イノベーターが NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティングとエンドツーエンドのエッジ プラットフォームを使い、次世代ソリューションをどのように構築しているかを明らかにします。

このセッションでは、LLM が質の高い AI コード レビューを提供するために役立つ適切なコンテキスト エンジニアリング アーキテクチャを構築する方法について説明します。