NVIDIAはAI Day Seoulで、韓国の3つのメーカーとの物理的なAI開発について発表した。サムスン電子はチップシミュレーション、カカオモビリティはレベル4の自動運転システム、LGエレクトロニクスは工場ロボットの開発に取り組んでいる。中でも注目すべきはサムスンで、AIで予測した材料特性と粗いグリッド、そしてGPUアクセラレーションを組み合わせることで、チップ規模の熱・機械解析を32コアCPUで約18時間かかっていたところをGPUで41秒に短縮し、約1,600倍の高速化を実現した。
サムスンが半導体シミュレーションを加速
サムスンは、材料研究、プロセス開発、デバイスエンジニアリングの分野でNVIDIAとの協業を拡大しています。技術コンピュータ支援設計（TCAD）においては、デバイスシミュレーションの中核となる疎行列線形システムの高速化にNVIDIA cuISSとcuDSSを使用しており、GPUアクセラレーションはプロセスシミュレーションや光学シミュレーションにも適用されています。材料研究においては、サムスンのsMOLプラットフォームはNVIDIA cuESTを使用することで、一部の量子化学計算をエンドツーエンドで最大5倍高速化しており、原子レベルのAIモデルのトレーニングと実行に使用されるテンソル演算の高速化のためにcuEquivarianceの活用も検討しています。
1,600倍という結果は、SamsungがNVIDIA PhysicsNeMo上で構築しているチップスケールの熱および機械解析ワークフローによるものです。あるAI均質化のケースでは、Samsungは細かいグリッドでの解析を、より粗いグリッド上でAIが予測した有効材料特性に置き換え、GPU上で実行しました。これにより、32コアCPUでの約18時間かかっていた解析時間が41秒に短縮されました。この比較は、これら2つの構成のみを対象としており、NVIDIAはGPUを特定していません。また、この高速化は、ハードウェアだけでなく、より粗いグリッドとAIによる代替手法も反映しています。
NVIDIAは、同社のエージェントツールキットが将来的にはこれらのシミュレーションツールとAIモデルを接続し、エンジニアリングエージェントが分析を実行したり設計を比較したりできるようになる可能性があると付け加えているが、NVIDIAはこれは可能性の一つであり、Samsungが既に導入しているものではないとしている。
カカオモビリティプラン レベル4運転システム
カカオモビリティは、NVIDIAの車両コンピューティングおよび安全技術を活用し、レベル4の自動運転システムの開発を進める計画だ。同社独自の運転ソフトウェアとソウル江南地区での運用経験を、NVIDIAの車両コンピューティングプラットフォームと組み合わせる。この計画では、NVIDIA DRIVE AGX Thorをベースとした車両センサーおよびコンピューティングのリファレンスプラットフォームであるNVIDIA Hyperionを使用し、開発および検証段階における安全性をNVIDIA Halosがサポートする。
初期開発は起亜自動車の専用車両を中心に計画されており、この取り組みは韓国における将来のレベル4モビリティサービスを支援することを目的としている。NVIDIAは展開時期や車両台数については明らかにしていない。
LGが製造業におけるロボット学習を実証
LGエレクトロニクスとNVIDIAは、実際の製造環境において、 NVIDIA Isaac GR00Tを搭載したLGのCLOiDロボットを用いたロボット操作および製造作業のデモンストレーションを実施しました。この取り組みは、NVIDIAが「物理AIデータフライホイール」と呼ぶ、実世界データの収集、Cosmosベースのデータ拡張、GR00Tモデルのトレーニング、NVIDIA Jetson AGX Thor上でのオンボードコンピューティング、シミュレーションベースの評価といったプロセスを実装しており、その結果はCLOiDの継続的な開発と検証のための再利用可能なワークフローとしてパッケージ化されています。
LGとNVIDIAは、今回のデモンストレーションを通じて、製造用ロボットのトレーニング、評価、改良のための再現可能なプロセスを確立しようとしている。NVIDIAは、デモンストレーションは完了し、開発は継続中だが、量産展開の時期は未定だと述べている。
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