NVIDIAが推論AIを低コスト・高効率で稼働するための高速化ライブラリ「NVIDIA Dynamo」を公開、DeepSeek-R1を30倍に高速化可能とアピール
半導体大手のNVIDIAがOpenAI o1やDeepSeek-R1といった推論AIを高速化するためのライブラリ「NVIDIA Dynamo」を公開しました。NVIDIA Dynamoはコストを削減しつつ推論パフォーマンスを向上させることが可能で、DeepSeek-R1のスループットが30倍に向上したとNVIDIAはアピールしています。 Scale and Serve Generative AI | NVIDIA Dynamo https://www.nvidia.com/en-us/ai/dynamo/ NVIDIA Dynamo Open-Source Library Accelerates and Scales AI Reasoning Models | NVIDIA Newsroom https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-dynamo-
Last Updated on 2025-03-24 11:23 by admin NVIDIAは2025年3月中旬に開催された同社のGPU Technology Conference（GTC）において、AI推論向けの新しいオープンソースソフトウェアフレームワーク「Dynamo」を発表した。このフレームワークは、大規模なAI推論の課題に対応するために設計されており、NVIDIAのCEOであるジェンセン・フアン氏は基調講演でこれを「AIファクトリーのオペレーティングシステム」と表現した。 Dynamoは、TensorRT LLM、SGLang、vLLMなどの推論エンジンを最適化し、大量のGPUで効率的に実行できるようにするためのものである。このフレームワークは、Triton Inference Serverの後継として位置づけられている。 主な機能として、Dynamoは以下を提供する プリフ
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Blender & AE で制作、映像作家＆VFXアーティスト Ian Hubert氏 の『Dynamo Dream』エピソード1「Salad Mug」 | 3dtotal 日本語オフィシャルサイト
やっと投稿できて嬉しいです! このエピソードを実現するために協力してくれた友人たち、そして Patreon でサポートいてくれた皆さんへの感謝の気持ちで一杯です。 このエピソードを作っている間に多くのことが変わりました（おそらくそれを感じることができるでしょう）。このエピソードにとても興奮していますが、次のエピソードに向けて すべてを動かし続けることにさらに興奮しています。 ご覧いただきありがとうございました。 楽しんでいただけたら幸いです。もし楽しんでいただけて、今後のエピソードのために少しでもお金を出したいと思っていただけたら、私の Patreon にプロセスの多くを記録しています（たくさんのアセットを共有しています）。主にVFX / Blender のチュートリアルなどですが、より一般的な内容も含まれているので参加をお待ちしています。https://www.patreon.com/I
CDK×Lambda×golang×Dynamoでアプリを作ってみる DynamoDB処理のLambda実装編GET&POST（第四回） - Qiita
さて、今回は以下のようにファイルを記述してAPIGatewayで用意したエンドポイントへアクセスし、DynamoDBのレコードを作成＆取得できるようにしていきます。長くなってしまうので今回はGETとPOSTをまずは作成し、次回更新と削除を実装していきたいと思います。 いつも通り詳しい解説をしていきます。 package main import ( "github.com/aws/aws-lambda-go/events" "github.com/aws/aws-lambda-go/lambda" "github.com/aws/aws-sdk-go/aws" "github.com/aws/aws-sdk-go/aws/session" "github.com/aws/aws-sdk-go/service/dynamodb" "github.com/aws/aws-sdk-go/servi
Dynamo DBによるセッション管理について
DynamoDBの日本語スレッドがなかったため、不適切かもしれませんがRDSのスレッドに投稿させて頂きました。 Dynamo DBでセッション管理をするにあたり、一点疑問が生じたため質問をさせてください。 Dynamo DBは結果整合性のDBであると認識しております。このため、もし、Dynamo DBでセッション管理を行った場合、たとえばユーザーがログイン処理を行ったのにログインされていないと判断されてしまうようなことはないでしょうか。 いくつかのサイトをみてまわり、セッション管理をDynamo DBで行っても問題なさそうな記述は見受けられますがDynamo DBが結果整合性のデータベースである以上、上記のような問題が発生するのではないかと考えております。 もし、このあたりの内容に関して知見のある方がいましたら教えて頂けますと幸いです。
NVIDIAが推論AIを低コスト・高効率で稼働するための高速化ライブラリ「NVIDIA Dynamo」を公開、DeepSeek-R1を30倍に高速化可能とアピール (GIGAZINE（ギガジン）)
NVIDIAが推論AIを低コスト・高効率で稼働するための高速化ライブラリ「NVIDIA Dynamo」を公開、DeepSeek-R1を30倍に高速化可能とアピール 半導体大手のNVIDIAがOpenAI o1やDeepSeek-R1といった推論AIを高速化するためのライブラリ「NVIDIA Dynamo」を公開しました。NVIDIA Dynamoはコストを削減しつつ推論パフォーマンスを向上させることが可能で、DeepSeek-R1のスループットが30倍に向上したとNVIDIAはアピールしています。 Scale and...
CDK×Lambda×golang×Dynamoでアプリを作ってみる DynamoDB編（第二回） - Qiita
package main import ( "log" "os" "github.com/aws/aws-cdk-go/awscdk/v2" "github.com/aws/aws-cdk-go/awscdk/v2/awsiam" "github.com/aws/aws-cdk-go/awscdk/v2/awslambda" "github.com/aws/constructs-go/constructs/v10" "github.com/aws/jsii-runtime-go" "github.com/joho/godotenv" "github.com/aws/aws-cdk-go/awscdk/v2/awsdynamodb" ) type LambdaStackProps struct { awscdk.StackProps } type DynamoDBStackProps str
[やってみた]Step FunctionsのみでDynamo DBテーブルからアイテム取得/登録をしてみた #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、坂巻です。 re:Invent 2018にて、Step Functionsが新たに8つのマネージドサービスと連携可能になりました！ [神アップデート]Step Functionsが新たに8つのマネージドサービスと連携可能になりました！ #reinvent 本エントリではStep Functionsから、Dynamo DBより既存アイテムの取得、新アイテムの登録をやってみたいと思います。 やってみた Dynamo DBテーブル作成 テーブル作成手順については割愛いたしますが、以下のようなテーブルを作成しました。 Step Functions（ステートマシン）作成 タスクステートが2つあるシンプルなステートマシンです。 ステートマシンの定義は以下となります。 { "StartAt": "GetItem", "States": { "GetItem": { "Type": "Task
![[やってみた]Step FunctionsのみでDynamo DBテーブルからアイテム取得/登録をしてみた #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/69d5e5df38c6d27d133baa3f894a2379a68db070/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F11%2Feyecatch_reinvent-2018-city_1200x630.jpeg)
NVIDIA、革新的な製品群を続々発表——次世代GPUアーキテクチャ「Blackwell Ultra」「Vera Rubin」「Rubin Ultra」、DeepSeek-R1を30倍に高速化可能な推論AI用ライブラリ「NVIDIA Dynamo」、ローカル環境でAI開発が可能な「DGX Spark」と「DGX Station」 (Ledge.ai)
NVIDIA、革新的な製品群を続々発表——次世代GPUアーキテクチャ「Blackwell Ultra」「Vera Rubin」「Rubin Ultra」、DeepSeek-R1を30倍に高速化可能な推論AI用ライブラリ「NVIDIA Dynamo」、ローカル環境でAI開発が可能な「DGX Spark」と「DGX Station」
【9/30まで 77％OFF】UJAM「Finisher Dynamo」音に命を吹き込むサウンドを絶え間なく変化させるプラグイン｜DTMプラグインセール
Finisher Dynamoのプリセットを活用する方法 Finisher Dynamoには、290種類のプリセットが用意されており、これを活用することで瞬時にサウンドに動きを加えることができます。 プリセットは、リズムパターンやエフェクトの組み合わせが事前に設定されているため、難しい設定を行わずに理想のサウンドを得ることが可能です。 初心者でもすぐに操作でき、音楽制作のインスピレーションを引き出すツールとして優れています。 目的に合ったプリセットの選択： リミックス、ボーカル、ドラムなど、用途別にプリセットが分かれているので、目的に合ったものを選びましょう。 微調整も簡単： プリセットをベースに、リズムやフィルターの調整も手軽に行えます。 プリセットの切り替え： ワンクリックで複数のプリセットを切り替え、サウンドの変化を即座に確認できます。 プリセットの選び方とリズムパターンの使い方 F
NVIDIA、革新的な製品群を続々発表——次世代GPUアーキテクチャ「Blackwell Ultra」「Vera Rubin」「Rubin Ultra」、DeepSeek-R1を30倍に高速化可能な推論AI用ライブラリ「NVIDIA Dynamo」、ローカル環境でAI開発が可能な「DGX Spark」と「DGX Station」 (Ledge.ai)
NVIDIA、革新的な製品群を続々発表——次世代GPUアーキテクチャ「Blackwell Ultra」「Vera Rubin」「Rubin Ultra」、DeepSeek-R1を30倍に高速化可能な推論AI用ライブラリ「NVIDIA Dynamo」、ローカル環境でAI開発が可能な「DGX Spark」と「DGX Station」
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NVIDIA Dynamo：AI推論を最大30倍高速化する「AIファクトリーOS」が登場 - イノベトピア
CDK×Lambda×golang×Dynamoでアプリを作ってみる CDK編（第一回） - Qiita