GPU インフラ

Artificial Analysis が業界初のエージェンティックAIベンチマーク「AgentPerf」を公開。初回結果ではNVIDIA Blackwell Ultra NVL72プラットフォームがエージェンティックAIワークロードでトップの性能を示し、NVIDIA Hopperと比較して1メガワットあたり20倍のエージェントを実行。ベンチマークは実際のコーディングエージェントの軌跡に基づき、応答性と出力トークンレートの閾値を満たした状態で同時にサポート可能なエージェントタスク数を測定する。

記事はAIインフラをローマ軍団の野営地に例え、MetaのようなAI企業がチップの急速な陳腐化に合わせて迅速に展開可能な仮設構造物を採用し、永続性よりも市場投入までの時間を優先していると論じる。この戦略は歴史的なフロンティアブームを反映し、永久資産から時限的投資への転換を示している。

本記事は、AIエージェントを手動でプロンプトするのではなく、自動ループを設計するという新たなトレンドを探ります。AnthropicのFable 5リリースとその論争、自動化されたAI研究システム、データインフラのボトルネック、推論速度の最適化、そしてエージェントツールの最近の進展をカバーしています。

本論文は、GPUを用いた世界モデリングとベクトル場ベースの計画を高速化し、最大5倍の高速化を実現するフレームワークG-MAPPを提案する。動的環境でのリアルタイム知覚-行動ループ結合を可能にし、7自由度Franka Emikaロボットで検証した。

本論文では、AMD Kria K26 SOM上で動作する低消費電力・携帯可能なビジョンベース転倒予測・検出システムを提案する。Intel RealSense D455カメラと3段階パイプライン（量子化YOLOX、A2J、CNN）を用い、エッジデバイス上でリアルタイムかつプライバシー保護された転倒検出を実現。マルチスレッド最適化によりフレームレートは4.5 FPS、分類精度は75.85%を達成した。

Prometheus Inc.は、アマゾンの創業者ジェフ・ベゾスが共同経営するAIスタートアップで、シリーズBラウンドで120億ドルを調達し、評価額は410億ドルに達しました。同社はハードウェア開発を加速するAIツールを開発しており、プロトタイピングと量産前製造に重点を置いています。資金の大部分はコンピューティングインフラの購入に充てられます。

生成AIからエージェンティックAIへの移行に伴い、欧州企業はデータ主権、コスト管理、インフラの新たな課題に直面している。本記事では、Vultrのようなリージョナルクラウドプロバイダーが、従来のハイパースケーラーよりもエージェンティックワークロードに適したコンプライアンス、性能、コスト効率を提供すると論じる。

Nvidia、Amazon、Qualcommなどの投資家からの資金は、人型ロボットと物理AIの開発を支援する。

NVIDIA GeForce NOWのサマーセールが本日開始。12ヶ月Ultimateメンバーシップが70ドル引き、Performanceメンバーシップが35ドル引きの期間限定セールを実施。クラウドゲーミングサービスがハードウェアの壁を取り除き、高パフォーマンスのRTXゲームをさまざまなデバイスで即座にプレイ可能に。さらに、『Guild Wars 3』がプラットフォームに登場予定で、現行の『Guild Wars』タイトル向けの独占報酬も提供。

Cohereは初の開発者向けコーディングモデル「North Mini Code」を公開しました。総パラメータ30B、トークンあたり3Bのアクティブパラメータを持つMixture-of-Expertsモデルで、1枚のH100 GPUで動作し、256Kのコンテキスト長をサポートします。コード生成、エージェンティックソフトウェアエンジニアリング、ターミナルタスクに最適化され、ウェイトはApache 2.0で公開されています。

本記事は PyTorch プロファイリングシリーズの第2部であり、nn.Linear レイヤーの内部機構（転置操作、バイアス融合エピローグ技術、torch.compile の影響）を掘り下げます。その後、GeGLU 活性化関数を含む多層パーセプトロン (MLP) のパフォーマンス特性を解析し、GPU カーネルのスケジューリングと実行を示します。

Googleは、Apache 2ライセンスのオープンウェイトモデルDiffusionGemmaを公開しました。NVIDIAのNIMクラウドAPIで無料利用可能で、500トークン/秒以上の高速生成を実現します。

Googleは260億パラメータのDiffusionGemmaを公開。拡散方式でテキストを生成し、H100 GPUで毎秒1,000トークンと従来の4倍の速度だが、品質は低く実験的。

ロボタクシーサービスが世界中で拡大する中、NVIDIAはHalos OSを発表。これは、認定済みOS、標準化されたインターフェース、AIガードレール、検証フレームワークを統合した包括的な安全システムで、自動運転車の基盤に安全性を組み込むことを目指します。

DiffusionGemmaはGoogle DeepMindが開発した実験的なオープンテキスト生成モデルで、標準的な自己回帰デコードの代わりにテキスト拡散を採用し、専用GPU上で最大4倍の生成速度を実現します。26BパラメータのMoEモデル（推論時は3.8Bのみ活性化）で、Gemma 4をベースに構築され、マルチモーダル入力（テキスト、画像、動画）をサポートし、256Kのコンテキストウィンドウ、140以上の言語に対応、Apache 2.0ライセンスで公開されています。

Google DeepMindが、高速テキスト生成のための実験的なオープンモデルDiffusionGemmaをリリース。NVIDIAはこれを最適化し、GeForce RTX、RTX PRO、DGX Spark上でさらに高速に動作し、ローカルで最大1000 tokens/secを達成。

オランダのトゥウェンテ大学の研究者たちは、GPUカーネルごとにクロック周波数を調整することで、速度をほとんど犠牲にせずに大規模言語モデルのトレーニングエネルギーを最大14%削減できることを示しました。

Easybilling は、AI SaaS、API、エージェント、GPUプラットフォーム向けに設計されたAIネイティブの課金・マネタイズプラットフォームです。サブスクリプション、従量課金、クレジット駆動型の料金設定に対応し、リアルタイムのAPI/トークン使用量追跡、プリペイドウォレット、自動請求書発行、グローバル決済を提供し、AI企業が複雑な課金インフラを構築することなく収益化を拡大できるようにします。

Anthropicは、Claude Fable 5とMythos 5にサイレントな介入を導入し、ユーザーに知られることなく、フロンティアLLM開発に関するリクエスト（事前学習パイプライン、分散学習インフラ、MLアクセラレータ設計など）の有効性を制限する。影響を受けるのは推定0.03%のトラフィック。しかし、研究コミュニティからの激しい反発を受け、Anthropicはこのポリシーを撤回した。

NVIDIAは、機密コンピューティングを搭載したGPUがAppleのプライベートクラウドコンピュート（PCC）で機密推論に使用され、同サービスがAppleのデータセンターからGoogle Cloudに拡大したことを発表した。この技術は、処理中のデータをハードウェアベースのセキュリティ層で保護し、システム構築者を含む誰もユーザーのデータやチャット、会話を閲覧できないようにする。

この記事では、Amazon SageMaker AI 上の NVIDIA Isaac Lab を使用して Unitree H1 ヒューマノイドのロボットポリシーをトレーニングする方法を示します。2つのコンピュートオプション（SageMaker HyperPod（永続的で回復力のあるクラスター）と SageMaker Training Jobs（一時的なオンデマンドトレーニング））をカバーします。ソリューションは、統一された Docker イメージ、MLflow による実験追跡、詳細な手順を提供します。

SpaceXはIPOを前にデータセンターを宇宙に打ち上げる計画を発表。イーロン・マスク氏はこれをほぼ自明の工学問題と説明する。初のAI衛星はNvidia GB300ラック1台分の処理能力を持つが、Googleの研究では本格的なAI訓練には約1万台の密結合衛星が必要とされる。

アマゾンはデータセンター拡大のためコーニングと契約を結んだ。コーニングは以前にエヌビディアやメタとAIインフラ契約を結んでいる。

AppleはWWDCでAI機能を発表し、プライバシーを強調しましたが、競合他社に遅れをとったためGoogleやNvidiaのサーバーに依存することになり、その約束が守られるかどうかに疑問が生じています。

WWDC 2026で、Appleは再構築されたSiriを披露した。このアシスタントはGoogleと共同開発した基盤モデル上で動作し、複雑なクエリにはNvidia GPUを利用する。

T4Tは、GPUプロバイダーがプロンプトに入札し、クライアントがxBZZで支払い、Gnosisで決済し、Swarmを経由する、仲介者やAPIキーを必要としない分散型AI推論マーケットプレイスです。

このチュートリアルでは、NVIDIA cuTile Pythonを使用してColab環境でタイル化GPUカーネルを構築する実践的なワークフローを紹介します。環境設定、ベクトル加算、行列加算、行列乗算の実装、PyTorchへのフォールバック、正しさの検証とベンチマークを含みます。

WWDC 2026では新たなシリコンは発表されず、代わりにAppleシリコン上でAIが動作する方法の構造的な再構築が行われました。新しい推論フレームワークCore AI、新しいモデル形式.aimodel、次世代オンデバイスモデルAFM 3、そしてクラウドに対する明確な姿勢の変化が示されました。最も驚くべき点は、AppleのフラッグシップクラウドモデルがGoogle Cloud上のNVIDIA GPUで動作することです。

MuJoCo-Drones-Gymは、MuJoCo物理エンジンに基づくオープンソースのマルチドローン環境です。任意数のCrazyflie 2.xナノクアッドコプターをサポートし、物理モデル、アクションインターフェース、観測空間を選択できるモジュラーAPIを備え、PettingZooラッパーによるマルチエージェント強化学習と7つのタスク環境を提供します。

この記事では、GitHub Actions の CI を Hugging Face Jobs に移行する方法を詳しく説明します。GitHub ホストのランナーは速度が遅く、GPU を利用できないといった制限がありますが、ディスパッチャー Space、GitHub App、runs-on ラベルの変更により、CI ジョブを Hugging Face のインフラ上で CPU または GPU ハードウェアを使って実行し、ログをリアルタイムにストリーミングできます。Trackio の実践では、CPU ジョブの時間が約 30% 短縮されました。

Appleは、初回App Storeダウンロード数が200万未満の開発者に対し、Foundation ModelsをPrivate Cloud Compute上で無料で利用できるようにすると発表。AIインフラコストを下げて小規模開発者を引きつける狙い。

HPEはCOMPUTEX 2026で、NVIDIA Vera CPUをベースとした次世代2Uサーバー「ProLiant Compute DL394 Gen12」を発表した。エージェンティックAIとデータ集約型ワークロード向けに設計され、HPEのエンタープライズ管理およびセキュリティスタックを統合。NVIDIAおよびRedpandaとの協業により、ニューヨーク証券取引所が自社のエージェンティックAIインフラへの採用を検討している。モノリシックアーキテクチャを採用し、LPDDR5Xメモリで最大1.2TB/sの帯域幅を実現。耐量子暗号もサポートする。2026年秋に出荷予定。

エヌビディアは韓国での事業拡大を進めており、ロボティクス、チップ設計、AIインフラにわたる取引を成立させた。

Googleは2028年までにインテルから300万個以上のAIチップを発注した。NVIDIAは次世代Feynmanアーキテクチャ向けにインテルの製造技術をテストしている。両社の動きは、TSMCがAIチップ需要に追いつけない中で起きており、長年苦戦してきたインテルのファウンドリ部門に稀な再起のチャンスが訪れている。

XiaomiのMiMoチームはTileRTと協力し、MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeedをリリース。1兆パラメータモデルを8基の汎用GPUノードで毎秒1000トークン以上でデコードします。FP4量子化、DFlash投機的デコード、TileRT実行時の3つの技術による高速化。APIトライアルは2026年6月9日～23日。

ハードウェアアテステーションを独立して検証するゼロトラストアテステーションダッシュボード。Intel TDXおよびAMD SNPを使用したTEE検証、チャネルセキュリティ、プロベナンスを含む合計107のチェックを実施。結果は57検証済み、22部分的、9失敗、19利用不可。

1年前のロンドンテックウィークでNVIDIAのジェンスン・フアンCEOと英国首相スター氏が英国をAIメーカーと宣言。今年のイベントでNVIDIAとパートナーは、インフラ、スタートアップ、企業におけるAIの進展を披露。主権AI展開、Isambard-AIスーパーコンピュータ、複数の革新的アプリケーションを含む。

この新しい格言は、古典的なプログラマーの皮肉「クラウドは他人のコンピュータ」を現代的にアレンジしたもので、AI時代の技術依存の現実を反映している。

本論文では、連続局所探索（CLS）に基づくGPU加速疑似ブール充足可能性ソルバーAccelerated Fourier SAT (AFSAT)を紹介する。AFSATは概念実証アプローチFastFourierSATを完全にエンジニアリングされたソルバーへと発展させ、単一の問題インスタンス内で任意の異種対称制約タイプと長さの混合をサポートする。JAXコンパイラを利用し、純関数合成、自動ベクトル化、自動微分、ジャストインタイム（JIT）コンパイルにより、候補割り当てのバッチにわたって大規模並列CLSを実行する。概念実証と比較して、数値安定性、実行時性能、メモリ効率が大幅に向上したことを示す。これは、メモリレイテンシと浮動小数点表現から生じる様々な制限を特定し対処するとともに、自動並列化とコンパクト表現を活用することで達成される。浮動小数点の本質的な表現と安定性の制限は、カスタマイズされた離散フーリエ変換実装によって部分的に対処される。JAX配列シャーディングにより、複数のアクセラレータへのスケーリングでほぼ線形のスループットを達成する。

NVIDIAとLGグループは、ロボティクス、自動運転、データセンター技術、GPUクラウドサービスにわたるLGのAI駆動ビジネスを加速するため、AIファクトリーを建設する。両社はNVIDIAのフルスタックAIファクトリープラットフォームとLGの家電、ロボティクス、モビリティ部品における世界的リーダーシップを統合し、物理AIシステムのための統一ワークフローを構築する。

OpenEnvは、ターミナル、ブラウザ、またはエージェントが操作できる環境を作成するためのツールです。本日、OpenEnvがさらにオープンになり、エージェントのトレーニングの未来をオープンソースにすることを発表します。本日より、OpenEnvはMeta-PyTorch、Reflection、Unsloth、Modal、Prime Intellect、Nvidia、Mercor、Fleet AI、Hugging Faceを含む委員会によって調整されます。このプロジェクトは、報酬フレームワークやトレーナーではなく、RL環境のための相互運用性レイヤーに焦点を当てています。

NVIDIAと斗山グループは、ロボティクス、建設機械、エネルギー、材料などにわたり、物理AIとAIファクトリーインフラの新たな機会を推進するため協業を拡大しています。

AIの未来は、チップ製造、データセンター、エネルギー供給などの重要な物理インフラを掌握する企業によって形作られる。

AIインフラ市場では、大手企業が互いに投資・サービス購入・収益を生み出す構造が出現し、ドットコムバブル期を連想させる。SpaceXのIPO前のGoogle・Anthropicとの大規模AI計算リース契約は、収益の真正性への疑問を呼ぶ。投資の視点はGPU販売から電力・冷却などのボトルネックへシフトすべき。

Nyxclaw は、AI エージェントにリアルタイムの顔と音声を提供するオープンソースプロジェクトです。ローカルで実行され、GPU は不要。セルフホスト型サーバー、エンドツーエンド暗号化、2つの音声パイプライン（OpenAI Realtime とローカル CPU スタック）、ARKit ブレンドシェイプをサポートします。

MicrosoftはComputex 2026で、Nvidiaの新チップ「RTX Spark」を搭載したフラッグシップノートPC「Surface Laptop Ultra」を発表しました。最大128GBのユニファイドメモリ、20コアCPU、RTX 5070相当のGPUを備え、AIワークロードやクリエイティブ作業に特化。本記事では、台北で行われたハンズオンレポートをお届けします。

Her は Claude Code のセッショントレースを解析し、プレーンな英語で出来事を再構築し、リスクのある操作（デプロイ、設定変更、シークレットなど）をフラグ付けし、トークン使用状況を表示するツールです。すべてローカル GPU 上で実行され、サードパーティの AI API は一切呼び出されず、トレースから質問に答える「Ask Her」アシスタントも備えています。

この記事では、llama.cpp の TurboQuant フォークと YaRN スケーリングを使用して、単一の 32GB VRAM GPU（NVIDIA RTX 5090）上で Qwen 3.6 35B MoE モデルを 450,000 トークンのコンテキストウィンドウで実行するための構成とメモリキャリブレーションについて詳しく説明します。モデルの選択、量子化のトレードオフ、KV キャッシュ量子化、RoPE スケーリング、マルチモーダル設定、複製ガイド、VRAM ライフサイクル管理、パフォーマンス評価をカバーしています。

先週台北COMPUTEXのGTCで、NVIDIAは個人用AIエージェント時代に向けてWindows PCを再発明する超小型チップ「RTX Spark」を発表しました。この発表を受けて、NVIDIAの創業者兼CEOであるジェンスン・フアンは韓国に向かい、同国の熱心なゲーマーコミュニティにRTX Sparkを紹介しました。韓国の主要ゲーム開発者であるKRAFTONやNCは、すでにRTX Spark搭載システム向けにタイトルを移植する作業を進めています。

このチュートリアルでは、防御的LLMレッドチーミングのためのエンドツーエンドフレームワークであるNVIDIA garakを詳しく解説します。セットアップ、プラグインの発見、ドライラン、実モデルスキャン、マルチプローブ評価、レポート分析、カスタムプローブと検出器の作成、AVIDエクスポートまでをカバーします。