NVIDIA GTC 2025 : outils d'accélération de l'IA

NVIDIA a profité du GTC 2025 pour annoncer un nouveau logiciel faisant progresser l'innovation et l'optimisation de l'IA.

Lors de la GTC 2025, NVIDIA a annoncé des avancées significatives en matière d'IA et d'optimisation décisionnelle, en dévoilant les dernières bibliothèques CUDA-X et en rendant open source son puissant moteur d'optimisation cuOpt. Ces innovations accélèrent considérablement les workflows de science des données et la prise de décision en temps réel dans tous les secteurs.

À mesure que l'intelligence artificielle et la science des données évoluent, la capacité à traiter et analyser rapidement des ensembles de données volumineux est devenue un facteur de différenciation essentiel. Les bibliothèques CUDA-X de NVIDIA, basées sur la plateforme CUDA, offrent un ensemble de bibliothèques accélérées par GPU offrant des performances nettement supérieures à celles des solutions traditionnelles basées uniquement sur le CPU.

La dernière version, cuML 25.02, désormais disponible en bêta ouverte, permet aux data scientists et aux chercheurs d'accélérer les algorithmes d'apprentissage automatique courants tels que scikit-learn, UMAP et HDBSCAN sans modification de code. Ce paradigme d'accélération sans modification de code, initialement établi par cuDF-pandas pour les opérations DataFrame, s'étend désormais aux tâches d'apprentissage automatique, réduisant les temps de calcul de plusieurs heures à quelques secondes.

cuOpt devient open source

NVIDIA a également annoncé qu'il allait rendre le code source de cuOpt open source, son moteur d'optimisation des décisions alimenté par l'IACette décision rend ce puissant logiciel librement accessible aux développeurs, aux chercheurs et aux entreprises, inaugurant une nouvelle ère d’optimisation en temps réel à une échelle sans précédent.

L'optimisation des décisions est essentielle pour les entreprises du monde entier, qu'il s'agisse des entreprises de logistique qui déterminent les itinéraires optimaux pour leurs camions ou des compagnies aériennes qui réorientent leurs vols en cas de perturbation. Les méthodes d'optimisation traditionnelles peinent souvent à gérer la complexité exponentielle de ces problèmes, nécessitant des heures, voire des jours, pour trouver des solutions. cuOpt, optimisé par les GPU NVIDIA, répond à ce problème en évaluant dynamiquement des milliards de variables simultanément : niveaux de stock, productions d'usine, retards d'expédition, coûts de carburant, facteurs de risque et réglementations, pour fournir des solutions optimales en temps quasi réel.

Des entreprises d'optimisation de premier plan, dont Gurobi Optimization, IBM, l'équipe Xpress de FICO, HiGHS, SimpleRose et COPT, intègrent ou évaluent déjà cuOpt pour améliorer leurs capacités décisionnelles. Gurobi Optimization, par exemple, teste activement les solveurs cuOpt afin d'affiner les algorithmes de premier ordre et d'atteindre des performances de niveau supérieur.

Les premiers benchmarks démontrent les performances remarquables de cuOpt :

Accélération de la programmation linéaire : 70 fois plus rapide en moyenne que les solveurs basés sur le processeur, avec des accélérations allant de 10 à 3,000 XNUMX fois.
Programmation en nombres entiers mixtes : résolutions 60 fois plus rapides, comme le démontre SimpleRose.
Routage de véhicule : accélération de 240x dans le routage dynamique, permettant des ajustements d'itinéraire quasi instantanés.

Plateforme de données IA pour un stockage d'entreprise accéléré

De plus, NVIDIA a dévoilé le Plateforme de données NVIDIA AI, une architecture de référence personnalisable conçue pour accélérer les charges de travail d'inférence IA au sein des systèmes de stockage d'entreprise. Cette nouvelle plateforme permet aux fournisseurs de stockage d'intégrer des agents de requête IA spécialisés, optimisés par les technologies de calcul, de réseau et de logiciels accélérés de NVIDIA.

Grâce aux logiciels NVIDIA AI Enterprise, notamment les microservices NVIDIA NIM pour les nouveaux modèles de raisonnement NVIDIA Llama Nemotron et NVIDIA AI-Q Blueprint, ces agents de requête IA peuvent générer rapidement des informations à partir de sources de données structurées, semi-structurées et non structurées. Ces données incluent du texte, des PDF, des images et des vidéos.

La plateforme utilise les GPU NVIDIA Blackwell, les DPU BlueField, le réseau Spectrum-X et la bibliothèque d'inférence open source NVIDIA Dynamo pour améliorer considérablement les performances. Les DPU BlueField offrent des performances jusqu'à 1.6 fois supérieures à celles des solutions de stockage traditionnelles basées sur CPU, tout en réduisant la consommation d'énergie jusqu'à 50 %. Le réseau Spectrum-X accélère encore le trafic de stockage IA jusqu'à 48 % par rapport à l'Ethernet classique.

Des fournisseurs de stockage de premier plan, dont DDN, Dell Technologies, VAST Data, HPE, Hitachi Vantara, IBM, NetApp, Nutanix, Pure Storage et WEKA, collaborent avec NVIDIA pour intégrer ces fonctionnalités à leurs offres de stockage d'entreprise. Les fournisseurs de stockage certifiés NVIDIA prévoient de lancer des solutions basées sur la plateforme de données NVIDIA AI dès ce mois-ci.

Modèles de raisonnement NVIDIA Llama Nemotron

NVIDIA a également annoncé de nouveaux modèles dans le Lama Nemotron La famille Llama, une série de modèles de raisonnement d'IA ouverts et opérationnels, conçus spécifiquement pour créer des agents avancés capables de résoudre des tâches complexes. Basés sur LLAMA, l'un des modèles ouverts les plus largement adoptés, les modèles Llama Nemotron ont été optimisés algorithmiquement pour réduire leur taille, optimisant ainsi l'efficacité des calculs tout en préservant leur précision.

Ces modèles ont été ultérieurement formés afin d'induire des capacités de raisonnement sur des tests critiques pour les mathématiques, l'appel d'outils, le suivi d'instructions et les tâches conversationnelles. NVIDIA met ces modèles à disposition et publie les jeux de données et les techniques d'entraînement utilisés pour atteindre leur haute précision. Ces jeux de données comprennent 60 milliards de jetons de données synthétiques générées par NVIDIA, représentant environ 360,000 100 heures d'inférence H45,000 et XNUMX XNUMX heures d'annotation humaine, tous librement accessibles aux développeurs.

Une caractéristique unique des modèles Llama Nemotron est la possibilité d'activer ou de désactiver les capacités de raisonnement, offrant ainsi aux développeurs une flexibilité sans précédent. Les modèles sont disponibles en trois variantes : Nano, Super et Ultra. Nano offre la précision de raisonnement la plus élevée de sa catégorie. Super offre une précision optimale associée au débit le plus élevé sur un seul GPU de centre de données, tandis qu'Ultra offre une précision agentique maximale, optimisée pour les serveurs multi-GPU à l'échelle du centre de données.

Les modèles Nano et Super sont disponibles immédiatement sous forme de microservices NIM, accessibles et téléchargeables sur ai.nvidia.com, et Ultra devrait sortir prochainement.

NVIDIA Omniverse Blueprint fait progresser la conception et la simulation d'usines d'IA

Reconnaissant la demande croissante d'usines d'IA, NVIDIA a dévoilé le NVIDIA Omniverse Blueprint pour la conception et l'exploitation des usines d'IA.

Lors de son discours d'ouverture, Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a montré comment l'équipe d'ingénierie des centres de données de NVIDIA a exploité Omniverse Blueprint pour planifier, optimiser et simuler une usine d'IA d'un gigawatt. Connectés à des outils de simulation de pointe tels que Cadence Reality Digital Twin Platform et ETAP, les ingénieurs peuvent tester et optimiser l'alimentation, le refroidissement et le réseau bien avant le début des travaux.

L' Plan directeur de l'Omniverse Intègre les bibliothèques OpenUSD, permettant aux développeurs d'agréger des données 3D provenant de sources diverses, notamment les systèmes de calcul accéléré NVIDIA et les unités d'alimentation ou de refroidissement de Schneider Electric et Vertiv. Ce plan directeur aide les ingénieurs à relever les défis liés à l'intégration des composants, à l'efficacité du refroidissement, à la fiabilité de l'alimentation et à l'optimisation du réseau.

En brisant les cloisonnements techniques traditionnels, Omniverse Blueprint permet aux équipes multidisciplinaires de collaborer en temps réel, d'optimiser la consommation énergétique, d'éliminer les points de défaillance potentiels et de modéliser les conditions réelles. Les simulations en temps réel accélèrent la prise de décision et réduisent considérablement le risque d'interruptions de service coûteuses.

Avec 1 XNUMX milliards de dollars prévus pour les mises à niveau des centres de données pilotées par l'IA, Omniverse Blueprint de NVIDIA est sur le point de mener la transformation, en aidant les opérateurs d'usines d'IA à garder une longueur d'avance sur l'évolution des charges de travail, à minimiser les temps d'arrêt et à maximiser l'efficacité.

Le nouveau Isaac GROOT N1 accélère la robotique humanoïde

NVIDIA a présenté de nouvelles technologies lors de la GTC 2025 pour accélérer le développement de la robotique humanoïde. Au cœur de cette annonce se trouve NVIDIA Isaac GR00T N1, le premier modèle de fondation ouvert et entièrement personnalisable au monde conçu pour le raisonnement et les compétences humanoïdes généralisées.

GR00T N1 s'appuie sur une architecture bi-système inspirée de la cognition humaine. Le Système 1 fonctionne comme un module à action rapide, analogue aux réflexes humains, générant des mouvements robotiques précis, entraînés à partir d'un mélange de démonstrations humaines et de données synthétiques issues de NVIDIA Omniverse. Le Système 2, un module à réflexion plus lente, alimenté par un modèle de langage visuel, interprète l'environnement et les instructions pour une prise de décision réfléchie et méthodique. Ces capacités permettent à GR00T N1 de généraliser des tâches complexes en plusieurs étapes à des applications telles que la manutention, l'emballage et l'inspection.

« La robotique généraliste entre dans une ère de transformation », a déclaré Jensen Huang, PDG de NVIDIA. Il a démontré ce potentiel avec un robot humanoïde de 1X Technologies effectuant des tâches ménagères de manière autonome, démontrant ainsi les capacités réalisables avec un minimum de formation supplémentaire.

Bernt Børnich, PDG de 1X Technologies, a mis l'accent sur l'adaptabilité et l'apprentissage en robotique, soulignant comment le GR00T N1 de NVIDIA a considérablement simplifié le déploiement de son robot NEO Gamma, favorisant les humanoïdes qui servent de compagnons et d'assistants pratiques.

Les principaux innovateurs en robotique Agility Robotics, Boston Dynamics, Mentee Robotics et NEURA Robotics ont bénéficié d'un accès anticipé à GR00T N1, les positionnant ainsi à l'avant-garde de cette évolution robotique.

Newton : moteur physique open source

NVIDIA a également annoncé Newton, un moteur physique open source développé avec Google DeepMind et Disney Research. Newton est optimisé spécifiquement pour la robotique et compatible avec des plateformes de simulation reconnues telles que MuJoCo et NVIDIA Isaac Lab. MuJoCo-Warp, un autre effort de collaboration entre Google DeepMind et NVIDIA promet une accélération de 70 fois des charges de travail d'apprentissage automatique en robotique.

Disney Research intégrera Newton à sa plateforme de personnages robotiques, alimentant ainsi des robots de divertissement expressifs de nouvelle génération, tels que les droïdes BDX inspirés de Star Wars, présentés lors de la conférence de Huang. Kyle Laughlin, vice-président principal chez Recherche et développement de Walt Disney Imagineering, a souligné le rôle de Newton dans la création de personnages robotiques plus interactifs et émotionnellement engageants pour les futures expériences Disney.

Le plan d’Isaac GROOT dévoilé

GR00T N1 utilise une architecture à double système inspirée de la cognition humaine. Le système 1 représente un modèle d'action rapide, reflétant les réflexes et l'intuition humains. Le système 2 sert de modèle de réflexion lente pour une prise de décision réfléchie et méthodique.

S'appuyant sur un modèle de langage visuel, le Système 2 analyse son environnement et les instructions reçues pour planifier ses actions. Le Système 1 traduit ensuite ces plans en mouvements précis et continus pour le robot. Le Système 1 est entraîné à l'aide de données de démonstration humaines et d'une grande quantité de données synthétiques générées par la plateforme NVIDIA Omniverse.

Pour répondre au besoin perpétuel des développeurs de robotique en matière de données de formation complètes et de haute qualité, NVIDIA a dévoilé le Plan Isaac GR00T Pour la génération de mouvements synthétiques. Ce modèle produit rapidement des ensembles de données synthétiques massifs : 780,000 11 trajectoires synthétiques (équivalent à neuf mois de données humaines continues) ont été générées en 00 heures. L’intégration de ces données synthétiques a amélioré les performances du GR1T N40 de XNUMX % par rapport aux seules données réelles.

Afin de soutenir davantage la communauté robotique, NVIDIA a publié les jeux de données et les scénarios d'évaluation du GR00T N1 via Hugging Face et GitHub. De plus, les développeurs peuvent accéder à la démo Isaac GR00T Blueprint sur build.nvidia.com et GitHub. Le prochain moteur physique Newton, attendu plus tard cette année, viendra compléter ces ressources. Le supercalculateur d'IA personnel DGX Spark de NVIDIA offre une solution clé en main aux développeurs pour étendre les capacités du GR00T N1 à diverses applications robotiques.

Modèles avancés de la Fondation Cosmos World pour le développement de l'IA physique

Lors de la GTC 2025, NVIDIA a annoncé une extension significative de sa Fondation Cosmos World Modèles (WFM), offrant aux développeurs des modèles de raisonnement ouverts et entièrement personnalisables pour optimiser considérablement le développement de l'IA physique. Ces innovations offrent un contrôle et une efficacité sans précédent dans la génération de données d'entraînement synthétiques pour la robotique et les véhicules autonomes.

Parmi les lancements phares figurent deux nouveaux modèles optimisés par les plateformes Omniverse et Cosmos de NVIDIA, qui accélèrent la génération de données synthétiques et les processus post-formation. Parmi les premiers utilisateurs de ces plateformes figurent des leaders du secteur tels que 1X, Agility Robotics, Figure AI, Foretellix, Skild AI et Uber, qui exploitent déjà Cosmos pour améliorer la richesse et l'évolutivité des données.

Cosmos Transfer, une avancée majeure dans la génération de données synthétiques, convertit des données vidéo structurées (cartes de segmentation, analyses lidar et estimations de poses) en sorties vidéo photoréalistes et contrôlables. L'apprentissage de l'IA perceptive est ainsi simplifié grâce à la transformation efficace des simulations 3D générées par Omniverse en jeux de données vidéo réalistes. Agility Robotics est parmi les premiers à intégrer Cosmos Transfer et l'utilise largement pour améliorer ses processus de formation robotique.

Omniverse Blueprint utilise Cosmos Transfer

Pour les simulations de véhicules autonomes, NVIDIA a lancé le Blueprint Omniverse, qui utilise Cosmos Transfer pour faire varier les conditions des données des capteurs, telles que la météo ou l'éclairage, enrichissant ainsi considérablement les jeux de données. Foretellix et Parallel Domain ont adopté ce Blueprint, permettant des simulations de scénarios comportementaux améliorées et plus diversifiées.

De plus, le NVIDIA GR00T Blueprint utilise les plates-formes Omniverse et Cosmos Transfer pour générer rapidement des ensembles de données de mouvement de manipulation synthétique à grande échelle, réduisant considérablement le temps nécessaire à la collecte de données de plusieurs jours à quelques heures.

Cosmos Predict et Cosmos Reason

Cosmos Predict, présenté pour la première fois au CES en janvier, facilite la génération de mondes virtuels intelligents à partir d'entrées multimodales, notamment de texte, d'images et de vidéos. Les derniers modèles Cosmos Predict sont optimisés pour prendre en charge la génération multi-images et prédire les actions intermédiaires à partir des états visuels initiaux et finaux. Grace Blackwell NVL72 de NVIDIA Grâce aux systèmes, les développeurs parviennent à générer des mondes virtuels personnalisables et en temps réel. Des organisations telles que 1X, Skild AI, Nexar et Oxa utilisent Cosmos Predict pour leurs avancées en robotique et en conduite autonome.

NVIDIA a également présenté Cosmos Raison, un WFM ouvert et personnalisable, capable de raisonnement spatio-temporel. Ce modèle utilise des méthodes de chaîne de pensée pour analyser et interpréter les données vidéo, prédisant ainsi les résultats des interactions clairement décrits en langage naturel. Cosmos Reason simplifie l'annotation des données, améliore les WFM existants et favorise la création de planificateurs d'actions de haut niveau pour les systèmes d'IA physiques.

NVIDIA offre des capacités post-formation robustes utilisant des scripts PyTorch ou NVIDIA NeMo sur DGX Cloud Pour accélérer la conservation des données et l'affinement des modèles. NeMo Curator accélère encore le traitement des données vidéo à grande échelle, grâce à l'adoption de ces solutions par Linker Vision, Milestone Systems, Virtual Incision, Uber et Waabi pour des applications d'IA avancées.

Conformément à l'engagement responsable de NVIDIA en matière d'IA, les WFM Cosmos intègrent des garde-fous transparents et une identification de contenu grâce à une collaboration avec la technologie de filigrane SynthID de Google DeepMind.

Les WFM Cosmos sont disponibles dans le catalogue d'API NVIDIA et dans le Vertex AI Model Garden sur Google Cloud. Cosmos Predict et Cosmos Transfer sont accessibles en accès libre sur Hugging Face et GitHub, tandis que Cosmos Reason est disponible en accès anticipé.

Oracle et NVIDIA s'associent pour accélérer l'innovation en matière d'IA en entreprise

Oracle et NVIDIA ont annoncé une intégration révolutionnaire des logiciels de calcul et d'inférence accélérés de NVIDIA avec l'infrastructure d'IA et les services d'IA générative d'Oracle. Ce partenariat vise à accélérer le déploiement mondial d'applications d'IA agentique, améliorant ainsi considérablement les capacités des entreprises en matière de charges de travail pilotées par l'IA.

L'intégration permet Infrastructure Oracle Cloud Les clients OCI bénéficient d'un accès direct à plus de 160 outils d'IA et à plus de 100 microservices NVIDIA NIM via la console OCI. Oracle et NVIDIA collaborent sur des solutions de déploiement sans code via Oracle et NVIDIA AI Blueprints et optimisent les capacités de recherche vectorielle IA dans Oracle Database 23ai grâce à la bibliothèque cuVS de NVIDIA.

Solutions sur mesure pour l'IA d'entreprise

L'intégration du logiciel NVIDIA AI Enterprise à la console OCI réduit considérablement les délais de déploiement des modèles de raisonnement. Les clients bénéficient d'un accès immédiat aux microservices NVIDIA NIM optimisés et cloud-natifs, prenant en charge les modèles d'IA avancés tels que Llama Nemotron de NVIDIA. NVIDIA AI Enterprise sera disponible sous forme d'images de déploiement pour les instances bare-metal OCI et les clusters Kubernetes via OCI Kubernetes Engine. Oracle assure une facturation directe et un support client transparents.

Des clients comme Soley Therapeutics exploitent l'infrastructure OCI AI combinée aux GPU NVIDIA AI Enterprise et Blackwell pour réaliser des avancées majeures dans la découverte de médicaments basée sur l'IA. Cette offre intégrée répond à de nombreux besoins des entreprises, de la confidentialité et de la souveraineté des données aux applications à faible latence.

Déploiement accéléré de l'IA grâce aux plans directeurs

Les Blueprints OCI AI offrent aux clients des solutions de déploiement automatisées et sans code, simplifiant considérablement la configuration des charges de travail d'IA. Les Blueprints NVIDIA complètent ces solutions par des workflows de référence unifiés, permettant aux entreprises d'adapter et de mettre en œuvre rapidement des applications d'IA personnalisées optimisées par NVIDIA AI Enterprise et NVIDIA Omniverse.

Afin de simplifier davantage le développement d'applications d'IA, la plateforme NVIDIA Omniverse, les stations de travail Isaac Sim et le kit Omniverse App Streaming seront disponibles sur la Marketplace OCI plus tard cette année. Ces offres exploiteront les instances de calcul bare metal accélérées par GPU NVIDIA L40S. Pipefy, plateforme d'automatisation métier basée sur l'IA, illustre le succès de ces solutions, les utilisant pour des tâches de traitement de documents et d'images efficaces.

Inférence d'IA en temps réel avec NVIDIA NIM sur OCI Data Science

L'environnement OCI Data Science inclut désormais des microservices NVIDIA NIM pré-optimisés, permettant un déploiement rapide de solutions d'inférence d'IA en temps réel avec une gestion d'infrastructure minimale. Les clients préservent la sécurité et la conformité des données grâce à ces modèles fonctionnant au sein de leur environnement OCI, disponibles via des modèles de tarification flexibles, incluant la facturation horaire ou les crédits Oracle Universal.

Base de données Oracle 23ai améliorée

Oracle et NVIDIA améliorent Recherche vectorielle IA d'Oracle Database 23ai Fonctionnalités optimisées grâce aux GPU NVIDIA et à cuVS. Cette collaboration accélère considérablement la création et la maintenance des intégrations et index vectoriels, optimisant ainsi les performances des recherches vectorielles intensives basées sur l'IA. Des entreprises comme DeweyVision utilisent déjà cette intégration pour l'analyse et la recherche avancées de médias basées sur l'IA, transformant ainsi les flux de production et la découverte de contenu.

Ce partenariat introduit également les GPU NVIDIA Blackwell de nouvelle génération dans l'infrastructure mondiale d'OCI, notamment les clouds publics, les clouds souverains, les régions dédiées, Oracle Alloy, Compute Cloud@Customer et Roving Edge Devices. OCI intégrera bientôt les systèmes NVIDIA GB200 NVL72, offrant d'immenses capacités de calcul avec une efficacité et une rentabilité considérablement améliorées. OCI est parmi les premiers à proposer la puissante plateforme de calcul accéléré NVIDIA Blackwell, faisant progresser encore davantage le raisonnement et les capacités d'IA physique.

SoundHound utilise l'infrastructure accélérée par GPU NVIDIA d'OCI pour alimenter des milliards de requêtes conversationnelles chaque année, démontrant ainsi l'efficacité et l'évolutivité concrètes de cette collaboration dans les solutions d'IA vocale et conversationnelle.

Plan directeur Omniverse pour l'analyse météorologique de la Terre-2

NVIDIA a présenté le Plan directeur de l'Omnivers pour la Terre-2 Analyse météorologique, conçue pour accélérer le développement et le déploiement de solutions de prévision météorologique de haute précision. Ce cadre innovant équipe les entreprises de technologies avancées pour améliorer la gestion des risques, la préparation aux catastrophes et la résilience climatique, des domaines cruciaux, sachant que les événements météorologiques liés au climat ont eu des répercussions économiques mondiales totalisant environ 2 XNUMX milliards de dollars au cours de la dernière décennie.

Le Blueprint Omniverse pour Earth-2 fournit des workflows de référence complets, intégrant des bibliothèques d'accélération GPU NVIDIA, des frameworks d'IA physique, des outils de développement et des microservices NVIDIA NIM accessibles. Ces microservices incluent CorrDiff pour la prévision numérique météorologique haute résolution et FourCastNet pour la prévision de la dynamique atmosphérique mondiale. Les entreprises, les chercheurs et les agences gouvernementales exploitent déjà ces microservices pour obtenir des informations et atténuer les risques liés aux phénomènes météorologiques extrêmes.

Adoption et soutien de l'écosystème

D'éminentes entreprises de technologies climatiques, telles que G42, spécialisée dans l'IA, JBA Risk Management et Spire Global, exploitent la plateforme Earth-2 de NVIDIA pour créer des solutions météorologiques innovantes optimisées par l'IA. Ces entreprises fournissent des prévisions météorologiques considérablement accélérées grâce à l'intégration de données d'entreprise propriétaires, réduisant ainsi les délais de prévision traditionnels de quelques heures à quelques secondes.

G42 déploie des éléments du Blueprint Omniverse avec ses modèles de prévision basés sur l'IA afin d'améliorer les capacités de prévision météorologique et de gestion des catastrophes du Centre national de météorologie des Émirats arabes unis. Spire Global utilise des composants d'IA dérivés du Blueprint et des données satellites propriétaires pour fournir des prévisions à moyen terme et sous-saisonnières, affichant une rapidité considérablement supérieure à celle des modèles physiques traditionnels, d'un facteur 1,000 XNUMX.

Parmi les autres premiers utilisateurs et explorateurs figurent l'Administration météorologique centrale de Taïwan, The Weather Company, Ecopia AI, ESRI, GCL Power, OroraTech et Tomorrow.io, élargissant encore davantage l'écosystème et la diversité des applications d'Earth-2.

Capacités avancées d’IA générative

Le plan Omniverse comprend CorrDiff, Disponible sous forme de microservice NVIDIA NIM, il offre des performances jusqu'à 500 fois supérieures et une efficacité énergétique 10,000 XNUMX fois supérieure à celles des méthodes traditionnelles basées sur le processeur. Les éditeurs de logiciels indépendants (ISV) peuvent exploiter ce modèle pour développer rapidement des solutions d'analyse météorologique basées sur l'IA, bénéficiant d'un traitement amélioré des données d'observation pour une précision et une réactivité accrues.

Esri, principal fournisseur de logiciels géospatiaux, s'associe à NVIDIA pour connecter sa plateforme ArcGIS à Earth-2. OroraTech et Tomorrow.io intègrent des jeux de données propriétaires au jumeau numérique Earth-2 de NVIDIA afin d'améliorer la prochaine génération de modèles d'IA.

Propulsé par NVIDIA DGX Cloud

Le Blueprint Omniverse pour Earth-2 s'appuie sur l'infrastructure cloud NVIDIA DGX, notamment les supercalculateurs DGX GB200, HGX B200 et OVX, pour une simulation et une visualisation haute performance des scénarios climatiques mondiaux. Cette solution cloud complète améliore considérablement les capacités de prévision météorologique basées sur l'IA, permettant aux organisations d'atteindre une vitesse, une évolutivité et une précision de prévision sans précédent.

Halos : système de sécurité pour véhicules autonomes

NVIDIA a présenté Halos, un framework de sécurité complet qui regroupe ses nombreuses solutions matérielles et logicielles automobiles, ainsi que ses recherches de pointe en IA, afin d'accélérer le développement sécurisé des véhicules autonomes (VA). Conçu pour couvrir l'ensemble du cycle de développement des VA, des environnements de formation cloud au déploiement des véhicules, Halos permet aux développeurs d'intégrer des technologies de pointe qui améliorent la sécurité des conducteurs, des passagers et des piétons.

Riccardo Mariani, vice-président de la sécurité industrielle chez NVIDIA, a souligné que Halos améliore les mesures de sécurité existantes et pourrait accélérer les efforts de conformité réglementaire et de normalisation, permettant aux partenaires de sélectionner des solutions technologiques sur mesure qui répondent à leurs besoins de sécurité AV.

Trois piliers de halos

Halos propose une approche globale de la sécurité structurée autour de trois niveaux clés : technologie, développement et sécurité informatique. Sur le plan technologique, Halos aborde la sécurité des plateformes, la sécurité algorithmique et la sécurité de l'écosystème. Durant le développement, il fournit des garde-fous robustes tout au long des étapes de conception, de déploiement et de validation. Sur le plan informatique, Halos couvre l'entraînement de l'IA jusqu'au déploiement des véhicules autonomes, grâce aux systèmes DGX de NVIDIA pour l'entraînement des modèles d'IA, aux plateformes Omniverse et Cosmos fonctionnant sur NVIDIA OVX pour la simulation, et à NVIDIA DRIVE AGX pour le déploiement des véhicules.

Marco Pavone, chercheur principal en audiovisuel chez NVIDIA, a souligné l'importance de l'approche intégrée de Halos dans les environnements qui exploitent l'IA générative pour des systèmes audiovisuels de plus en plus sophistiqués, des domaines que les méthodes traditionnelles de conception et de vérification de composition ont du mal à traiter efficacement.

Laboratoire d'inspection des systèmes d'IA

Le laboratoire d'inspection des systèmes d'IA de NVIDIA, élément essentiel de Halos, est le premier programme au monde accrédité par le Conseil national d'accréditation de l'ANSI. Ce laboratoire garantit que les constructeurs et développeurs automobiles intègrent en toute sécurité les technologies NVIDIA à leurs solutions, intégrant la sécurité fonctionnelle, la cybersécurité, la sécurité de l'IA et la conformité dans un protocole de sécurité unifié. Parmi les premiers membres figurent les leaders du secteur Ficosa, OMNIVISION, Onsemi et Continental.

Sécurité des plateformes, des algorithmes et des écosystèmes

Halos met l'accent sur la sécurité de la plateforme grâce à un système sur puce (SoC) évalué en termes de sécurité, au logiciel NVIDIA DriveOS certifié en termes de sécurité, qui couvre le CPU et le GPU, et à DRIVE AGX Hyperion, qui intègre le SoC, le logiciel et les capteurs dans une architecture unifiée. Pour la sécurité algorithmique, Halos propose des bibliothèques et des API pour la gestion des données de sécurité, ainsi que des environnements de simulation et de validation avancés, optimisés par NVIDIA Omniverse Blueprint et les modèles de base Cosmos. La sécurité de l'écosystème comprend des ensembles de données de sécurité complets, des évaluations de sécurité automatisées et des processus d'amélioration continue.

Accréditations de sécurité

Halos s'appuie sur l'engagement profond de NVIDIA en matière de sécurité AV, souligné par :

Plus de 15,000 XNUMX années d’ingénierie consacrées à la sécurité des véhicules.
Plus de 10,000 XNUMX heures consacrées aux comités internationaux de normalisation.
Plus de 1,000 XNUMX brevets déposés dans le domaine de la sécurité des véhicules autonomes.
Plus de 240 articles de recherche sur la sécurité des véhicules utilitaires ont été publiés.
Plus de 30 certifications en sécurité et cybersécurité.

Les principales certifications récentes pour les produits automobiles de NVIDIA incluent la conformité de NVIDIA DriveOS 6.0 à la norme ISO 26262 ASIL D, la certification du processus de cybersécurité ISO/SAE 21434 de TÜV SÜD et l'évaluation de sécurité indépendante de TÜV Rheinland pour la plate-forme NVIDIA DRIVE AV.

Annonce d'un centre de recherche quantique accéléré pour faire progresser l'informatique quantique

NVIDIA a annoncé la création d'un nouveau centre de recherche à Boston, le Centre de recherche quantique accélérée NVIDIA (NVAQC), dédié au développement des technologies de calcul quantique. Ce centre combinera du matériel quantique de pointe avec les ressources de supercalcul pilotées par l'IA de NVIDIA, accélérant ainsi considérablement les capacités de calcul quantique.

NVAQC vise à relever les défis majeurs de l'informatique quantique, notamment la réduction du bruit des qubits et la transformation de processeurs quantiques expérimentaux en dispositifs pratiques et déployables. Les principaux leaders du secteur de l'informatique quantique, tels que Quantinuum, Quantum Machines et QuEra Computing, exploiteront les ressources de NVAQC en collaborant étroitement avec des institutions universitaires de premier plan, notamment la Harvard Quantum Initiative in Science and Engineering (HQI) et le groupe Engineering Quantum Systems (EQuS) du MIT.

Le centre utilisera les systèmes rackables GB200 NVL72 de NVIDIA, le matériel le plus puissant optimisé pour les applications d'informatique quantique. Cette infrastructure avancée prendra en charge des simulations de systèmes quantiques sophistiqués et facilitera le déploiement d'algorithmes de contrôle matériel quantique à faible latence, nécessaires à la correction des erreurs quantiques. De plus, la puissante plateforme GB200 NVL72 favorisera l'intégration d'algorithmes d'IA dans la recherche quantique, améliorant ainsi l'efficacité globale des calculs.

Pour résoudre les complexités d'intégration entre le GPU et le matériel de l'unité de traitement quantique (QPU), les chercheurs du NVAQC utiliseront la plateforme de développement quantique CUDA-Q de NVIDIA. CUDA-Q facilite la création d'algorithmes et d'applications quantiques hybrides avancés, permettant une intégration plus fluide et des résultats de recherche plus efficaces.

Les collaborations avec l'Initiative Quantique de Harvard porteront sur les technologies d'informatique quantique de nouvelle génération. Parallèlement, le groupe EQuS du MIT s'appuiera sur l'infrastructure avancée du NVAQC pour améliorer les techniques, notamment les méthodes de correction d'erreurs quantiques, essentielles aux mises en œuvre pratiques de l'informatique quantique.

Le NVAQC devrait commencer ses opérations plus tard cette année, marquant ainsi une étape importante dans la recherche et le développement en informatique quantique.

S'engager avec StorageReview