NVIDIA Technical Blog
NVIDIA、連合学習フレームワーク「NVIDIA FLARE」でDocker・Kubernetes・Slurmの混在運用に対応――拠点ごとのインフラ差異を吸収する2層構成を実現
- NVIDIAは2026年9月15日、連合学習フレームワーク「NVIDIA FLARE」において、Docker、Kubernetes、Slurmを横断して実行できるアーキテクチャの詳細を発表した。
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- NVIDIAは2026年9月15日、連合学習フレームワーク「NVIDIA FLARE」において、Docker、Kubernetes、Slurmを横断して実行できるアーキテクチャの詳細を発表した。
- 米NVIDIAは並列コンピューティング向け開発プラットフォームの最新版「CUDA Toolkit 13.4」を公開した。
- 米NVIDIAはオープンソースの推論フレームワーク「Dynamo」を用い、画像エンコードとLLM処理を分割する「EPD分離」の検証結果を公表した。
- NVIDIAは、GPU上で生体分子の立体構造予測モデルを高速に実行する推論ランタイム「BioNeMo Inference Runtime（BioIR）」の技術詳細を公開した。
- NVIDIAは2026年9月10日、大規模言語モデル「Nemotron 3 Ultra」向け推論マイクロサービス「NIM」の最適化により、システムスループットが最大2.5倍に向上したと発表した。
- NVIDIAは、Palantir Foundry上に構築した司令センターと自社LLM「Nemotron」を活用し、AIインフラ製造における重要部品の配分判断を効率化する仕組みを構築した。
- 米NVIDIAは、GPUカーネルをRustで直接記述しPTXへコンパイル可能にする「CUDA Rust」を発表した。
- NVIDIAは、日常業務の文脈や意思決定を長期的に蓄積・活用するメモリ駆動型AIエージェントの構築手法を公開した。
- NVIDIAは2026年9月4日、最新世代の小型オープンモデルが、データセンターを介さずエッジデバイス「NVIDIA Jetson」上で直接推論可能になったと発表した。
- 米NVIDIAは、複数のKubernetesクラスタやマルチクラウド環境にまたがるAI・データ基盤で、ユーザーの認証情報を安全に共有・伝播させるアーキテクチャ設計を公開した。
- NVIDIAは、ローカルネットワーク上に存在する複数端末へAI推論処理を自動分散する仮想ルーター「Personal AI Router（PAIR）」のベータ版を発表した。
- 米NVIDIAが、大規模言語モデル（LLM）の推論処理を高速化する「投機的デコーディング」の最適化指針を公式技術ブログで公開した。
- 米NVIDIAは2026年9月2日、最新のCUDA開発ツールチェーンを活用した実践的なGPUコード最適化手順を技術ブログで公開した。
- 米NVIDIAは公式技術ブログで、AI推論ワークロードにおけるGPUインフラの規模選定（サイジング）とTCO（総所有コスト）削減に向けた実践的フレームワークを公開した。
- NVIDIAとCrowdStrikeが、攻撃と防御を機械の処理速度で自律的に循環させるセキュリティシステムの検証結果を発表した。
- NVIDIAは、実走行データから3D Gaussian splattingを用いてシーンを再構成し、新車種向けのカメラ映像を生成する技術「Omniverse NuRec」のワークフローを公開した。
- NVIDIAとAnthropicが連携し、科学研究向けAIワークベンチ「Claude Science」からNVIDIAの創薬・生命科学向けAI群「BioNeMo NIM」を直接呼び出せるようになった。
- NVIDIAは2026年8月28日、オープンソースのAIモデルをネイティブC++アプリケーションへ容易にデプロイできるリファレンス実装集「NVIDIA TensorRT Model Connect」を発表した。
- トロント大学の研究チームが、GDDR6メモリを搭載したNVIDIA製GPUに対する新たなRowhammer攻撃「GPUThor」を発表した。
- Alibabaは次期「Qwen4」アーキテクチャのプレビューとなるマルチモーダルMoEモデル「Qwen3.8-Flash-Next」のモデル重みを公開した。