最高のライフワークはここから始まります

困難なワークロードに挑む開発者を NVIDIA は最新 NVIDIA テクノロジで支援します。エキスパートと交流する機会、インサイト、トレーニングを提供します。テクニカル エキスパートによるセッションは、アクセラレーテッド コンピューティング、コンピューター ビジョン、自動運転、サイバーセキュリティ、デジタル ツイン、ロボティクスなど、トピックは多岐にわたります。

開発者向けの注目セッション

自律車両と自動運転車

より安全で、より効率的な輸送を開発するための実績のある技術をご紹介します。自律運転エンドツーエンド車両シミュレーションロボタクシートラック輸送マッピングなどの進化をご覧ください。

  • 自動車関連の注目のセッション

    CARIAD、Mercedes-Benz、Pony.ai、TuSimple などの OEM に加え、Tier 1 サプライヤーの Valeo と ZF が、ソフトウェア、アーキテクチャ、AI コンピューティング、感知など、さまざまなトピックにおける自律車両の最新イノベーションと進化をご紹介します。

  • 自律車両

    ETH Zürich、Ottonomy、Ouster などが、認識や高性能検知などの最新テクノロジを活用し、インテリジェントで安全性に優れた輸送を一から開発する方法をご紹介します。

  • AI インフラストラクチャ

    BMW、Cruise、Microsoft、Stellantis、Zoox などが、データ センターで自動運転車両を産み出す方法について語ります。ハイパフォーマンス コンピューティング ソリューションが自動運転ソフトウェアを開発し、トレーシングし、テストし、その有効性を検証します。

  • シミュレーション

    BMW Group、DeepScenario、dSPACE、Luminar、Renault などが、忠実度の高いクラウドベース シミュレーションによって現実世界の自動運転車両の展開をいかに加速しているかについて語ります。

  • 設計と製造

    ESI Group、Hexagon、Maya HTT、Volvo Trucks Group Technology などが、輸送、製造、自動車のハイパフォーマンス コンピューティングとグラフィックスに GPU を使用する革新的な方法をご紹介します。

コンピューター ビジョンとビデオ解析

NVIDIA GTC でビジョン AI アプリ開発を加速する 最新のイノベーション、開発者ツール、業界のベスト プラクティスなどをご覧ください。

画像提供: DataFromSky

ゲーム開発

GTC のゲーム開発トラックで RTX リアルタイム レイ トレーシング、DLSS、GeForce NOW の最新情報をご覧ください。

  • RTX SDK: ゲームの次世代照明の基礎

    > Alexey Panteleev | NVIDIA、名誉 DevTech エンジニア

    NVIDIA はリアルタイムの照明とノイズ除去のための SDK を 3 つ用意しています。RTXDI では、ベイキングなしでたくさんの光から (最大数百万単位) 直接の照明とレイ トレーシングされた陰影を計算するためのリサンプリング アルゴリズム セットを実装しています。RTXGI では、レイ トレーシングされた光のプローブからなるグリッドを動的に更新し、間接照明を概算します。最後に、リアルタイムのノイズ除去アルゴリズムのコレクションが NRD から統合が簡単なパッケージで提供されます。

  • 『サイバーパンク2077』の参照パス トレーシング

    > Evgeny Makarov | NVIDIA、Developer and Perf Technology Group プリンシパル エンジニア

     > Jakub Knapik 氏 | CD Projekt RED 照明/FX アート ディレクター

    美しい映像を作るためには通常、照明アーティストの多大な労力が必要です。既存のレンダリング パイプラインをベースにさまざまな照明効果を表現します。堅牢かつ表現力に優れ、アーティストは現行の制約もバイアスも見る必要がない参照レンダラーがあったらどうでしょうか。そこで参照パス トレーサーの登場です。これがあれば、最初に見たいゲーム コンテンツを自由に開発できるだけでなく、レンダー パスの検証と改善のためのグラウンドトゥルースとしても役立ちます。この講演では、DirectX レイ トレーシングを完全活用するパス トレーサーを参照イメージの生成のために『サイバーパンク2077』に統合した際の主な課題について取り上げ、それがさまざまなチームに与えた影響や開発パイプラインを変えたことなどについて語ります。

  • NVIDIA DLSS の概要とゲームの統合

    > Andrew Edelsten | NVIDIA

    NVIDIA Deep Learning Super Sampling (DLSS) では、ディープラーニングと AI の力を利用します。時空アップサンプルと NVIDIA Tensor コアを賢く利用し、ゲームのフレームレートを上げます。セッションで、講演者は DLSS を可能にする基礎テクノロジについて段階的に語り、DLSS を新しいゲーム エンジンに統合する方法についても説明します。DLSS のエンジン要件と統合時に注意するべき項目について説明します。このセッションでは最後に、一般的な DLSS デバッグ ツールと、最終フレームの画質に悪影響を与える可能性がある一般的な問題の修正方法について取り上げます。

  • 産業にとってのデジタル ヒューマンの重要性

    > Markus Gross 氏| Walt Disney Studios、研究部門 VP

    > Simon Yuen | NVIDIA、グラフィックスおよび AI 部門ディレクター

    > Matt Workman 氏 | Cine Tracer、開発者

    > Sarah Bacha 氏 | Cedrus AI、研究およびイノベーション部門リーダー

     > Vladimir Mastilovic 氏 | Epic Games、デジタル ヒューマン テクノロジ部門 VP

    このパネル ディスカッションでは、テクノロジとビジネスの権威と共に、デジタル ヒューマンがメディア/エンターテインメント以外の産業に与える大きな影響について考察します。現在、宇宙開発に最も貢献しているテクノロジ企業とそうした企業が見ている未来について模索します。

  • オープン ワールド ゲームでのスケーラブルなレイ トレーシング

    > Peter Morley | NVIDIA、シニア デベロッパ テクノロジ エンジニア

    ゲームでリアルかつ没入感があふれる環境を作り出す照明環境に強みがあることから、レイ トレーシングはラスター化に取って代わる段階にあります。レイ トレーシングされたオープンワールド ゲームでは通常、レイ トレーシングとラスター化のいいとこ取りをするハイブリッド グラフィックス レンダラーが利用されます。この講演では主に、ラスターベースのレンダラーをハイブリッド (ラスター化とレイ トレーシング) レンダラーに変換するときのレイ トレーシングのパフォーマンスと拡張性について取り上げます。 具体的には、高速化構造の構築手法、効率的にスケールするレイ トレーシング体制、NVIDIA RTX ハードウェアに対する投資を最大限に活用するためのレイ トレーシング ワークロード スケジューリングについて話します。

グラフィックス、デザイン コラボレーション、デジタル ツイン

NVIDIA Omniverse は、Pixar の Universal Scene Description と NVIDIA RTX テクノロジに基づく、3D シミュレーション/デザイン向けの拡張性に優れた、マルチ GPU リアルタイム リファレンス開発プラットフォームです。

  • Omniverse キットで拡張機能とアプリを開発する方法

    > Damien Fagnou | NVIDIA、ソフトウェア部門シニア ディレクター

    Omniverse Create や Machinima など、NVIDIA Omniverse キットベースのアプリの基本構成単位である拡張機能を開発することで Omniverse プラットフォームを簡単に拡張する方法について説明します。「開発者分科会: Omniverse キットで独自の拡張機能とアプリを開発する」に参加し、Omniverse 専門家と話す機会もお見逃しなく!

  • Omniverse 用のコネクタを作る

    > Lou Rohan | NVIDIA、Omniverse Connect エンジニア

    Omniverse プラットフォームに接続し、データをプラットフォームに送信できるようにする方法、ライブ同期セッションを確立する方法、USD 101 概要で Omniverse を始める方法を紹介します。

  • Omniverse でマイクロサービスを開発する方法

    > Gavriel State | NVIDIA、シミュレーション/AI 部門シニア ディレクター

    Omniverse でマイクロサービスを開発し、それを利用/実行する方法について説明します。「開発者分科会: Omniverse で独自のマイクロサービスを開発する」に参加し、Omniverse 専門家と話す機会もお見逃しなく!

  • 開発者分科会: 高度な物理演算シミュレーションの新時代

    > Michal Hapala | NVIDIA、シニア エンジニア 

    > Kier Storey | NVIDIA、名誉エンジニア 

    > Michelle Lu | NVIDIA、シミュレーション テクノロジ部門ディレクター 

    > Adam Moravanszky | NVIDIA、シミュレーション テクノロジ部門ディレクター 

    > Ales Borovicka | NVIDIA Omniverse Physics シニア マネージャー

    Omniverse でマイクロサービスを開発し、それを利用/実行する方法を説明します。

  • Warp: GPU シミュレーション/グラフィックスのための高性能 Python フレームワーク

    > Miles Macklin | NVIDIA、プリンシパル エンジニア

    CUDA で Python カーネル コードを実行できるランタイム フレームワーク Warp とその Omniverse との統合を紹介します。

ロボティクス

NVIDIA の Isaac プラットフォームと Jetson プラットフォームがロボティクス、シミュレーション、強化学習における最新テクノロジをリードしています。その仕組みをご覧ください。

  • 組み込みコンピューティングを活用し、人間環境における自律性を解き放つ

    > Andrea Thomaz 氏 | Diligent Robotics、創業者/CEO

    Andrea Thomaz 博士が忙しい病院など、ダイナミックな人間環境におけるロボットの自律性達成 (混雑したホールで物を操作する、要求された場所に移動する、組み込み GPU にデータを送信する複数のカメラ ストリームを統合するなど) に含まれるユニークな課題について説明します。ロボティクスの全プレイリストを見る。

  • 明示的なモデルのない物体操作

    > Dieter Fox | NVIDIA、ロボティクス研究シニア ディレクター

    このセッションでは、映像 (深度) データから直接、未知の物体を操作することを学習し、学習済みの言語とビジョン モデルを組み合わせ、操作作業をロボットに教える最近の研究について詳しく取り上げます。ロボティクスの全プレイリストを見る。

  • NVIDIA Omniverse を使用したディープラーニングによる合成 3D ポイント クラウド生成

    > Robert Banfield 氏 | Trimble、機械学習エンジニア

    > Nyla Worker | NVIDIA、ソリューション アーキテクト

    このセッションでは、ディープラーニング モデルを生成し、最先端の予測精度を達成する方法を模索します。一般に利用できるデータと、合成され、ラベルが付けられたポイント クラウドを組み合わせます。ロボティクスの全プレイリストを見る。

  • NVIDIA Isaac ROS GEM を使用した ROS ベースのモバイル ロボットの開発

    > Raffaello Bonghi | NVIDIA、デベロッパ リレーションズ

    NVIDIA ハードウェアで高速化するロボティクス ソフトウェア パッケージ (Isaac ROS GEM) はロボットの認識、位置特定、マッピングに役立っています。その技術を説明します。ロボティクスの全プレイリストを見る。

サイバーセキュリティ

提供開始になり次第、NVIDIA On-Demand で GTC セッションを視聴し、NVIDIA やパートナーのソリューションに関する情報を常に入手することができます。