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オープン ソースの基盤、設計によるセキュリティ、大規模な持続可能性、デジタル主権を基に構築された Mistral AI のアプローチは、ベアメタル GPU のパフォーマンスを向上させ、信頼性の高い将来を見据えた AI システムを構築し、イノベーターにモデルを支えているのと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推進します。

このセッションでは、専門家が、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解説します。

エージェントのタスクに基づいた適切なサイズのモデルの選択から、モデルを大規模にカスタマイズ、評価、デプロイするためのソフトウェアに至るまで、オープン モデルの実践的な意思決定ガイドについて説明します。

低遅延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深く議論します。トレーニング特有の課題、新しいモデル アーキテクチャ、推論とランタイムの最適化、低精度と NVFP4、トポロジの拡張がなどが含まれます。

AI と量子ハードウェアおよびシステムの完全な融合を通じて、あらゆる人々と場所での科学的発見を加速するというビジョンについて説明します。

拡張性と安全性が重視されるエッジ AI 導入の課題を浮き彫りにし、これらのグローバルなイノベーターが 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用して、どのように次世代ソリューションを構築しているかを明らかにします。

LLM が高品質な AI コードレビューを提供できるようにするための、適切なコンテキスト エンジニアリング アーキテクチャの構築方法について探ります。