NVIDIA Technical Blog
NVIDIA、生物学的基盤モデル向けMoE学習を効率化する技術を公開——Blackwell環境で最大2.21倍のスループットを達成
- 米NVIDIAは2026年9月24日、生物学的基盤モデルに向けたMoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャの効率的な学習手法およびレシピを公開した。
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- 米NVIDIAは2026年9月24日、生物学的基盤モデルに向けたMoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャの効率的な学習手法およびレシピを公開した。
- NVIDIAは、3D CT画像の解析と放射線科医の思考プロセス再現に特化した視覚言語モデル「NV-Reason-CT」を発表した。
- NVIDIAは2026年9月22日、ロボット用ミドルウェア「ROS 2」においてGPUメモリ上のデータをゼロコピーでノード間転送可能にする「CUDA buffer backend」の技術詳細を発表した。
- NVIDIAが最新の画像処理技術「DLSS 5」を発表し、ゲームエンジンの描画データを土台に光や質感を高める「3D誘導型ニューラルレンダリング」を導入した。
- NVIDIAは、AIクラスタのネットワーク接続構造（トポロジ）を自動検出し、スケジューラに提供するオープンソースツールキット「NVIDIA Topograph」を発表した。
- 米NVIDIAは、機密コンピューティング環境下で高性能なAI推論を実行するための最適化手法と検証結果を公開した。
- NVIDIAは、LLM推論エンジン「SGLang」を対象に、AIコーディングエージェントの実装能力を測定するベンチマーク「SWE-Serve」を発表した。
- NVIDIAは、Kubernetes環境におけるノードのホストOSを宣言的に管理・更新できるオープンソースツール「NodeWright」を発表した。
- NVIDIAは、Kubernetes環境のGPUクラスタが本番ワークロードに耐えうるかを事前に検証するオープンソースコントローラー「NVIDIA Cluster Readiness Engine（NVCRE）」を発表した。
- 米NVIDIAは、推論サーバー「NVIDIA Dynamo-Triton 26.07」において、TensorRTバックエンドのマルチデバイス推論機能を有効化したと発表した。
- 米NVIDIAは2026年9月21日、気象予測基盤「NVIDIA Earth-2」において、最新の観測データをAIモデルへ統合するデータ同化ツールの技術解説を公開した。
- 米NVIDIAは、AIエージェントの評価基準を個別のツール呼び出し精度から、実行環境を通じたタスク全体の完了度へ移行すべきとする技術解説を公開した。
- NVIDIAは2026年9月18日、大規模言語モデル（LLM）の推論性能を高精度に測定できる新ツール「AIPerf」を発表した。
NVIDIAは、Blenderで制作された3Dシーンをロボティクスシミュレーション向けデータへ自動で整備・変換するAIエージェントワークフローを解説した。
- NVIDIAは、GPU向けカーネルを「cuTile Python」や「Triton-TileIR」から安全性の高い「cuTile Rust」へ自動変換するAIエージェントのワークフローを発表した。
- NVIDIAは、エッジ向け推論フレームワーク「TensorRT Edge-LLM」を用いた「MLPerf Inference v6.1 Edge Agentic」ベンチマークの測定結果を公開した。
- NVIDIAは2026年9月15日、次世代スケールアップインターコネクト「NVLink 6」に搭載される多層的な耐障害性フレームワークの技術詳細を発表した。
- 米NVIDIAは、次世代AIプラットフォーム「Vera Rubin」および低遅延アクセラレーター「Groq 3 LPX」に搭載された電力効率化技術の詳細を公表した。
- 米NVIDIAは公式技術ブログにて、AIモデルにおけるDense（高密度）構成とMoE（Mixture-of-Experts）構成の動作原理や性能差に関する技術解説を公開した。
- NVIDIAは、機械学習フレームワーク「JAX」環境において、Transformer Engineを活用してMoEモデルの学習を大幅に高速化する技術を発表した。