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NVIDIA TensorRT LLM AutoDeployによる推論最適化の自動化

NVIDIAがTensorRT LLM AutoDeployを発表し、大規模言語モデルの推論最適化とデプロイを自動化するツールを提供。AI開発の効率化を目指す。

NVIDIAのNVFP4技術が、AIモデルの学習速度向上、推論処理の効率化、エネルギー消費削減の3点でAI開発を革新する内容。

Kimiが最新のオープンソース視覚言語モデル「Kimi K2.5」を発表した。このモデルは汎用マルチモーダルモデルであり、NVIDIA GPUアクセラレーションエンドポイントを活用して構築できる。

NVIDIAが、複雑なPDFの解析、ネストされた表の抽出、チャート内データの認識を可能にする、RAG（検索拡張生成）向け文書処理パイプラインの構築方法を紹介している。

NVIDIAが、大規模言語モデルの長文脈学習をJAXとXLAで高速化する技術を発表した。128Kトークン以上の長文脈処理を効率化する手法を開発した。

NVIDIAが、大規模MoEモデルのトレーニングにおけるエキスパート並列通信の課題を解決するハイブリッド手法を提案した。

NVIDIAがCUDA Tileを発表した。これはNVIDIA Tensor Core向けの移植性を目指すGPUベースのプログラミングモデルであり、GPUのピーク性能を引き出すことを可能にする。

NVIDIAがCES 2026で新AIチップ「Alpamayo」と自動運転車向けAIプラットフォーム「Vera Rubin」を発表し、メルセデスとの自動運転車プロジェクトを詳細に説明した。

NvidiaがAIチップスタートアップのGroqの資産を約200億ドルで買収し、同社最大の取引となった。