急速に変化し競争が激化する製造業界において、組織は製品開発プロセスを加速および最適化するために、エンジニアリングシミュレーションなどの仮想エンジニアリングワークフローの採用を増やし続けています。性能、コスト、信頼性、製造性、組立性などの主要な性能指標を評価するための複雑な設計研究への需要が高まる中、シミュレーションプロセス・データ管理（SPDM）は、組織がシミュレーションデータを製品ライフサイクル管理（PLM）システムに管理および統合できるようにすると同時に、製品設計者、シミュレーションアナリスト、製造エ

さまざまな業界のお客様が AWS の生成 AI の力を活用して、従業員の生産性を高め、優れたカスタマーエクスペリエンスを提供し、ビジネスプロセスを合理化しています。しかし、GPU 容量に対する需要の拡大は業界全体の供給を上回っているため、GPU は希少なリソースとなり、その確保コストも増加しています。 Amazon Web Services (AWS) は成長するにつれ、コスト削減に努め、その節約分をお客様に還元できるようにしています。定期的な AWS サービスの料金引き下げ は、AWS がスケールから得

はじめに CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition Conference) は、コンピュータビジョンとパターン認識の分野における最前線の研究成果を集める国際会議です。今年の論文提出数は13,008件で、昨年のCVPR 2024から約13％の増加を記録しました。その中で採択されたのは2,878件、採択率は22.1％です。この採択率は CVPR 2010以降で最も低い数字 となっており、例年以上の競争の激しさが伺えます。厳しい競争を勝ち抜いた論文の中から特に優

地震波イメージングは、地球の内部構造の詳細な画像を作成するために使用される地球物理学的手法です。この手法は、地中に放射すると、さまざまな岩石層や構造に反射して地表に戻る地震波を生成することで機能します。戻った地震波は、ジオフォンやハイドロフォンと呼ばれる精密機器によって検出されます。収集された膨大なデータの量は 1 回の調査でペタバイトに達することが多く、保存、処理、管理に関する重大な課題を研究者やエネルギー企業にもたらします。 このような地震波イメージングのワークロードや、気象予報、先進運転支援システム

G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud のセキュリティサービスである Security Command Center の機能の1つ、Event Threat Detection の カスタムモジュール について解説します。また、あわせてミュートルールの作成方法についても触れます。 概要 Event Threat Detection とは カスタムモジュールとは 料金 カスタムモジュールの定義 テンプレート モジュールのレベル カスタムモジュールの実装 特定の API 呼び出しの検知

こんにちはAIチームの戸田です。 今回は Gemini Diffusion の登場をきっかけに最近話題になった拡散言語モデルの推論過程に興味を持ち、その一例として拡散言語モデルのLLaDAの推論を実際に手元で確認してみた結果を共有したいと思います。 拡散言語モデルに関しては、以前 Inception LabsのMercury Coderに関する記事 も書かせていただきましたので、こちらも合わせて見ていただけると嬉しいです。 拡散言語モデル ChatGPTをはじめとする現在のほとんどの大規模言語モデル（LL

こんにちは、イノベーションセンターの鈴ヶ嶺です。 本記事では、 NVIDIA Dynamo や vLLM などの LLM 推論フレームワーク向けに設計された高速・低遅延の抽象化転送ライブラリである NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) について解説します。 また、NVIDIA Dynamo に関してはこちらで解説していますので参考にしていただけると幸いです。 engineers.ntt.com まず、LLM 推論高速化(KV Cache)におけるメモリ転送の背景と課題を

こんにちは。NTTコミュニケーションズの露崎です。本ブログでは2025年3月のGTCで紹介されたNVIDIA社のOSS Dynamoについて紹介します。 はじめに 特徴 インストールと基本動作 Dynamo Run Dynamo Serve 推論グラフとコンポーネント dynamo serveの起動の流れ 1. nats/etcdの起動 2. dynamo serveの起動 3. 動作確認 4. 終了 分散処理の仕組み まとめ はじめに こんにちは。NTTコミュニケーションズの露崎です。本ブログでは202

概要 この記事は、Google NotebookLMの音声概要機能を他の音声合成ソフトで再現するプロジェクトの第一弾です。 音声ファイルの話者分離と文字起こしをローカル環境で実行するPythonプログラムを紹介します。 話者分離には、Hugging Faceで公開されている pyannote/speaker-diarization-3.1モデルを利用します。 https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization-3.1 文字起こしには、OpenAIの Wh

完全自動運転の実現を目指すTuringでは、Webスケールのデータセットで学習した大規模視覚言語モデル（VLM）の持つ「常識」を利用することで、幅広い状況に対応できる自動運転モデルの開発を実現できると考えています。 この目標のもと、基盤AIチームでは2023年から視覚言語モデル「Heron」の開発に取り組んできました。 https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1529946.html VLMを自動運転に活用していく上で重要な要件の一つが「軽量」であることです。T

はじめに チューリングの横井です。チューリングでは視覚と言語を統合的に理解できるAIを自動運転に応用するため、Vision Language モデル（VLM）「Heron」の開発に取り組んでいます。このたび、経済産業省およびNEDOが推進する日本の生成AIの開発力強化に向けたプロジェクト「GENIAC」第2期の支援のもと開発したVLM「Heron-NVILA」15B, 2B, 1B, 33Bを公開しました。 https://huggingface.co/turing-motors/Heron-NVILA-

G-gen の佐々木です。当記事では、Cloud Run における GPU 利用のユースケースとして、オープン LLM である Gemma 3 を Cloud Run のサービスにデプロイしてみます。 前提知識 Cloud Run サービスの概要 Cloud Run における GPU 利用 Gemma 3 Cloud Run にオープン LLM をデプロイするメリット 利用する Gemma 3 モデルのサイズと配置場所について 事前準備 GPU の割り当て増加 シェル変数の設定 Artifact Regi

エンジニアの横田です。 カケハシでは生成AIを活用し医療・薬局向けのプロダクトを開発しています。 今回は、プライベートの話で恐縮ですが生成AIのキャッチアップのために150万円のMac Studio M3 Ultraを購入した話をしたいと思います。 150万円のMacについて 2025/3/5 にMac Studio M3 Ultraが発表されました。 私はOSSのLLM(大規模言語モデル)を使って遊ぶのが好きなので、M3 Ultraが発売された時に脅威のメモリ単価の安さに驚きました。 LLMを現実的な速

こんにちは、東京大学の三輪敬太です。私は2024年度に未踏IT人材発掘・育成事業として「ニューラル言語モデルによる個人最適な日本語入力システムの開発」というテーマで採択され、早稲田大学の高橋直希さんとともにmacOS上の […]

Neuron Community – Day One 会場の様子 こんにちは、ソリューションアーキテクトの宇佐美です。2025年4月9日に開催された「Neuron Community – Day One」の様子をレポートします。このイベントは、2025年3月に立ち上げられた「Neuron Community」の協力のもと開催しました。記念すべきイベントの第1回目ということで、Day Oneと名付けられています。 Neuron Community とは AWS では、機械学習のトレーニングと推論のための高性