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オープンソースの基盤、設計段階でのセキュリティ、大規模な持続可能性、デジタル主権という 4 つの主要な柱を基盤に構築された Mistral AI。そのアプローチがベアメタル GPU の性能をどのように引き出すか、それが信頼された欧州でホストされ、将来に備えた AI システムを構築する上でなぜ重要なのか、そしてイノベーターにモデルを支える同じインフラへのアクセスを提供することで、コラボレーションを次の段階へと進化させる方法について説明します。

このセッションでは、NVIDIA Isaac と Omniverse テクノロジを使用したフィジカル AI 開発のための実用的なエンドツーエンドのワークフローについて、専門家が解説します。

このセッションでは、オープン モデルを大規模にデプロイするための実践的な意思決定ガイドについて説明します。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、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、あらゆる側面を網羅します。

このセッションでは、ハイレベルな概念を省略し、低レイテンシと高スループット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します。具体的には、トレーニング特有の課題、今後のモデル 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 トポロジなどを扱います。

この講演では、2028 年までに科学的に有用な高速量子スーパーコンピューターを提供するために必要な唯一のミッション、すなわち、AI と量子ハードウェア、システム、アルゴリズムの完全な融合について概説します。

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、これらのグローバル 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活用して、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 が高シグナル 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を解説します。