Nvidia GTC 2022: RTX 4090、DLSS 3、その他

Nvidia の GTC (GPU テクノロジー カンファレンス) イベントが終了し、基調講演はニュースでぎっしりと詰まっていました。 新しい RTX 40 シリーズ グラフィックス カードは明らかに傑出した発表であり、PC ゲーマー向けのまったく新世代のグラフィックス カードの幕開けとなりました。

しかし、いつものように、Nvidia の発表はコンシューマー ゲームをはるかに超え、新しいゲームからさまざまな業界に影響を与えました。 ロボット工学や自動運転車の世界の製品から、医療や科学の分野の進歩まで。

GeForce RTX 4090 および 4080

基調講演の始まりとなった重大な発表は、もちろん、 3 つの新しいグラフィックス カードでした. の RTX4090 はフラッグシップ モデルであり、Nvidia によれば、従来のラスタライズ ゲームでは前世代 (RTX 3090 Ti) よりも最大 2 倍高速です。 この巨大なカードはエイダ ラブレスをベースにしており、GTC で発表されたすべての基盤となっています。 16,384 個の CUDA コアと 24GB の GDDR6X メモリが搭載されています。 そして最も注目すべきは、 RTX 3090 Ti と同じ 450 ワットの電力.

の RTX4090 10月12日に発売され、価格は1,599ドルです。

RTX 4080 はそこから一歩下がって、2 つの異なる構成で提供されます。 16GBモデルの価格は1,199ドル、12GBモデルの価格は900ドルです。

これらの GPU は、それぞれ 320 w または 285 w で、もう少し管理しやすくなっています。 の RTX4090 の 2 倍をはるかに超える CUDA コアを搭載しています。 RTX4090 ただし、12GBモデルには大きなギャップがあります。 RTX 4080 のこれら 2 つのモデルの間にはスペックに大きな違いがあるため、パフォーマンスの点でどのように積み重なるかを見るのは興味深いでしょう。

DLSS3

新しい GPU とともに、Nvidia は次のものも発表しました。 DLSS 3 を含む第 3 世代の RTX. DLSS から第 2 世代へのステップアップと同様に、これはテクノロジーの大幅な進化であると思われます。 今回の機械学習では、ピクセルだけでなく実際のフレームを予測できるため、ゲームのフレーム レートがさらに大幅に向上します。

どのくらい速いのか？ Nvidia によれば、オプティカル フロー アクセラレータのおかげで最大 4 倍の速度が得られるそうです。 この技術は、実際には、DLSS 超解像度、DLSS フレーム生成、Nvidia Reflex を含む 3 つの異なる Nvidia イノベーションを 1 つにバンドルしています。

DLSS 3 のもう 1 つの大きな特徴は、CPU に制限のあるゲームを強化する機能です。 Nvidia がデモを披露 マイクロソフト フライト シミュレータ、これは極端な方法で法案に当てはまります。 DLSS 3 によってフレーム レートが 64 fps から 135 fps に向上するのは、特にこのタイプのゲームでは非常に印象的です。

Nvidia によれば、DLSS 3 は全体として従来のレンダリングよりも 4 倍高速になります。 DLSS 3 は 10 月にリリースされ、Nvidia によると、発売時には 35 以上のゲームとアプリケーションがサポートされる予定です。

最後に、Nvidia は、人気の PC ゲームの最新バージョンである Portal RTX を発表しました。DLSS 3 と レイトレーシング 効果。

Nvidia ドライブ トール

Nvidia は何年にもわたって自動運転車の将来に向けて足を踏み入れようとしてきましたが、その最新製品は正しい方向への重要な一歩のように感じられます。 Nvidia Drive Thor は、Nvidia Grace CPU と組み合わせた、Hopper GPU アーキテクチャに基づく次世代スーパーチップです。

Drive Thor は、推論トランス エンジンを備えた最初の自動車プラットフォームです。

Nvidiaによると、Drive Thorは現在生産中のDrive Orinの真の後継車として、自動車メーカーの2025年の車種で利用可能になるという。 Thor は、昨年発表されたばかりの Drive Atlan に代わって登場します。

Nvidia ドライブ コンシェルジュ

新しいチップに加えて、Nvidia も披露しました ドライブコンシェルジュ、完全な車載インフォテインメント システム。 これは、一般的な車のダッシュボードにある計器クラスターを、Nvidia が「デジタル コックピット」と呼ぶものに置き換えます。 システムがサポートする アンドロイド 自動車: 自動車メーカーによるシステムのカスタマイズが可能です。 注目すべきは、この発表がAppleの画期的な出来事からわずか数カ月後に行われたことである。 次世代CarPlayの発表、デジタル計器クラスタでも同様のことを行います。

もちろん、ドライブ コンシェルジュは車内の他の場所でも乗客に次のような機能を提供します。 ビデオ会議、ビデオ ストリーミング、デジタル アシスタント、GeForce Now によるクラウド ゲーム、およびフル機能 車の視覚化。

デザイン全体は Omniverse で作成されており、Nvidia によれば、Omniverse でデザインすることで、自動車メーカーは、車が物理的に現実になるずっと前に、車のこれらすべての側面を微調整できるようになります。

Omniverse クラウドと Nvidia のグラフィック配信ネットワーク

Omniverse Cloud は、未来の未来を築く人々のための Nvidia の完全なクラウド サービス スイートとして今年初めに発表されました。 メタバース — 実際のコンピューターでそのようなパフォーマンスをすべて実現する必要はありません。 一連のサービスに新たに追加されたのは、ロボット工学シミュレーション アプリケーションである Nvidia Isaac Sim と自動運転車シミュレーションである Nvidia Drive Sim です。

興味深いことに、Omniverse Cloud は、Omniverse Cloud を強化する分散型データセンターである Nvidia Graphics Delivery Network (GDN) と呼ばれるものと並んで言及されています。 GeForce Now と同じ機能に基づいて構築、同社のクラウド ゲーム サービスである GDN は、これらすべての高性能で低遅延のグラフィックスを必要とする人に提供するネットワークです。

Nvidia は、Omniverse とデジタル ツインが使用されているあらゆる方法について詳しく語り、次のようにも述べました。 ソフトウェアによって制御される将来のすべての製品には、テスト用のデジタルツインが必要です 目的。

ジェットソン オリン ナノ

エヌビディアが発表したのは、 Jetson Orin Nano モジュール、AI プロセスとロボティクスを加速するために構築された小型コンピューターの Jetson ファミリの最新製品です。 これらの新しい「システムオンモジュール」は、最大 40 兆オペレーション/秒 (TOPS) の AI パフォーマンスを実現すると主張しており、これは以前の Orin NX モジュールのパフォーマンスの 80 倍です。

Orin Nanoモジュールは1月から発売され、8GBモデルは199ドルから。

ほかのすべて

• Nvidia は、自然言語 AI アプリケーション用の NeMo API と、化学および生物学のアプリケーション用の BioNeMo という 2 つの新しい大規模言語モデルを発表しました。
• Lowe's は、600 を超えるフォトリアルな 3D 製品アセットのライブラリを他の Omniverse クリエイターに無料で公開すると発表しました。 同社はまた、インタラクティブなデジタル ツインと Magic Leap 2 AR ヘッドセットを使用して従業員に「スーパーパワー」を与えることの検討についても説明しました。
• ドイツのドイツ鉄道ネットワークは、将来の鉄道システムの開発にオムニバースのデジタルツインを使用していると発表しました。
• L40 GPU を搭載し、「複雑な産業用デジタル ツイン」の構築を目的とした第 2 世代の Nvidia OVX が発表されました。 L40の用途 これらの激しい Omniverse ワークロードに対応する第 3 世代 RT コアと第 4 世代 Tensor コアは、すでに BMW や ジャガーランドローバー。 これらの新しい OVX システムは、2023 年初頭までに Lenovo、Inspur、Supermicro から発売される予定です。
• Nvidia は、H100 Tensor コア GPU がフル生産に入り、10 月に最初の Hopper ベースの製品を展開する準備ができていると発表しました。
• 医療の世界では、Nvidia が、ロボット支援手術や患者モニタリングなどのユースケース向けに特別に設計されたハードウェアとソフトウェアを組み合わせたプラットフォームである IGX を発表しました。
• Nvidia はまた、IGX が産業界、特に人間と機械のコラボレーションが関与する安全な自律工場の構築にも応用できることを実証しました。
• Nvidia と MIT およびハーバード大学のブロード研究所とのパートナーシップにより、GPU で高速化された Clara Parabricks が実現します。 ソフトウェアを Terra 生物医学データ プラットフォームに統合することで、研究者はゲノム配列決定などのタスクを最大限に高速化できます。 24倍。 Nvidia は、「疾患に関連する遺伝的変異の特定を支援する」ために独自の深層学習モデルを提供していると述べています。
• Nvidia と Booz Allen は、Nvidia の Morpheus フレームワークに基づくサイバーセキュリティ プラットフォームの GPU アクセラレーションを通じて AI を使用するための「拡張協力」を発表しました。

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