明日のリーダーは大量のデータセットと複雑なワークフローを活用し、社会と世界の主要な課題に取り組んでいます。高等教育は最前線にあり、AI、ロボット工学、アクセラレーテッド コンピューティング、データ サイエンスの革新的な未来の技術者たちをトレーニングしています。NVIDIA では、人類の進歩をさらに進めるべく、重要な分野で新しい知識や発見を得るために必要なツールを大学に提供しています。
卓越した計算処理は、大きなワークロードを処理し、効率性を上げ、運用コストを下げることで確立されます。
探索、実験、展開を加速するツールで発見までの道を開きます。
キャリア開発を促進するために、重要な AI および HPC (ハイ パフォーマンス コンピューティング) のスキルを学生に授けます。
GPU を活用した HPC (ハイ パフォーマンス コンピューティング) と AI の組み合わせは、化学、生物学、物理学、工学、コンピューター サイエンスなどの分野で、画期的な科学的発見の柱となることが明らかとなっています。 NVIDIA DGX POD™ は、そのような大きな計算負荷を処理できる統合インフラストラクチャを提供します。
「教育キットは、GPU プログラミングを教えるための非常に効果的に構築された方法を提供してくれました。当校の生徒は出身や経歴がさまざまですから、なおさらです。」
– カリフォルニア大学リバーサイド校、電気/コンピューター エンジニアリング助教授、Daniel Wong 氏
DLI NVIDIA 教育キット では、ディープラーニング、アクセラレーテッド コンピューティング、ロボット工学における最新の流行に合わせたトレーニングを受けることができます。学んだ専門知識を実践し、画期的な研究を行ってください。
今日の研究には、膨大なデータから高速かつ正確な分析情報を引き出すために、複雑な AI ワークロードを処理可能なデータ センター インフラストラクチャが必要です。
NVIDIA DGX Systems は、世界初の AI システム専用ポートフォリオで、さまざまな HPC および AI アプリケーションで革新的なパフォーマンスと高速な分析情報をもたらすよう設計されています。
AI、データ サイエンス、アクセラレーテッド コンピューティングのハンズオン トレーニングに参加して、実社会の課題を解決しましょう。クラウドの GPU を利用したオンライン コースやインストラクタによるワークショップを通じて、学生は CUDA® と OpenACC でニューラル ネットワークの設計と導入や、アプリケーションを高速化する最新技術を学習できます。
「ダートマス カレッジの Hassanpour Lab が TITAN RTX でニューラル ネットワークのペアをトレーニングし、骨粗鬆症の脊椎破損検出で 80% のパフォーマンス向上を達成しました。」
– 「TITAN RTX が骨粗鬆症の発見にかかる時間を大幅に短縮」、NVIDIA 開発者ニュース
世界の最重要研究の中には、データ サイエンスをその中心に据えているものがあります。現代のワークフローでは、学生や研究者がイテレーションを速く行い、結果を短時間で得ることができるシステムが必要です。TITAN RTX があれば、データの準備とモデルのトレーニングが GPU で加速し、エンドツーエンドの高速データ サイエンスが可能になります。
AI モデルの構築は複雑になることがあり、時間がかかる可能性があります。 NGC は、トレーニング済みの AI モデル、モデル トレーニング スクリプト、業界固有のソフトウェア スタックと共に、ディープラーニング、機械学習、HPC のための基本的なソフトウェア ハブを提供します。
アプリケーションとデータを一元化することで、NGC はアプリケーションを最適化し、最新の AI と HPC ソフトウェアを学生に提供します。
「ソフトウェアのインストールにかかる時間が短縮されたことで、その分、優先度の高い作業に対処できます。ワークフローを改善したり、コードを並列化したりするなど、実際の問題で研究者を支援できます。」
認可大学の有効なメール アドレスがあれば、学生、研究者、教職員は NVIDIA ハードウェアの割引を受けることができます。
このウェビナーを開始して、より多くの洞察を得るために、高速なコンピューティングを可能にするツールを使用して、研究機関のインフラストラクチャを最適化する方法を学習しましょう。
専門家が案内するビデオ チュートリアル シリーズから GitHub の使い方ガイドまで、データ サイエンスに関する一連のリソースをご利用ください。
フロリダ大学とノース カロライナ大学が ANAKIN-ME ニューラル ネットワーク エンジンを開発しました。このエンジンは、非常に低コストながら高い精度で高速量子計算を機械的にシミュレーションします。
トカマク核融合反応を予測して運転し、崩壊を回避し、安全に発電を継続するために、プリンストン大学の研究者は、高度な機械学習核融合ニューラルネットワーク（FRNN）予測コードを開発しました。
教授、学生、研究者は人工知能 (AI) を活用し、発見を加速する新しい方法を開発しています。カリフォルニア州サンノゼで開催された GTC 2019 から、核物理学や放射線医学などのトピックから人気の講演を 5 つご覧ください。
高等教育/研究向けに用意されている一連の NVIDIA プログラムの中から、追加コンテンツをご覧ください。卒業生向けの奨学金や教育機関だけの割引もあります。
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