シェフラーはエヌビディアの「Omniverse」などを活用し、人型ロボットを含めた製造現場をデジタルツインで実現し、工場内の効率化に役立てている。（写真：アクセンチュア） 「HANNOVER MESSE 2025（ハノーバーメッセ2025）」で、生成AI（人工知能）に次いで注目度が高かったのが、工場の自動化に向けたデジタルツイン技術だ。人型ロボットの活用を前提とした生産ラインや、構内物流などを含む工場全体などをデジタルツイン化するといった、これまでよりも自動化の範囲を広げたシミュレーションの展示が目立った。 生産効率化のためのシミュレーションに欠かせないのが、工場をデジタルツイン化するプラットフォームだ。これを提供している米NVIDIA（エヌビディア）の存在感が製造業でも高まっている。同社が提供する「Omniverse（オムニバース）」をドイツSchaeffler（シェフラー）グループが採
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます NTTデータは3月19日、NVIDIAのGPUを用いた大規模機械学習向け基盤サービス（GPU as a Service）を10月から提供すると発表した。大規模言語モデル（LLM）や自動運転技術などの開発需要に対応する。 このGPU as a Serviceでは、NVIDIAの「Blackwell」アーキテクチャーを採用する「NVIDIA DGX B200」システムのクラスターで構築された「NVIDIA DGX SuperPOD」を提供基盤とする。提供可能なGPUリソースは日本最大級だといい、LLM構築、サプライチェーン最適化、大量データからのインテリジェンス抽出など、複雑かつ多様なAIワークロードに対応できるとしている。 このサービスは
機械学習エンジニアの吉田です。今回は機械学習モデルの推論サーバとして NVIDIA Triton Inference Server の性能を検証した話です。 (追記) 続編も書きました tech.layerx.co.jp 背景 バクラクでは請求書OCRをはじめとした機械学習モデルを開発していますが、これらの機械学習モデルは基本的にリアルタイムで推論結果を返す必要があります。 請求書OCRを例にとると、お客様が請求書をアップロードした際にその内容を解析し、請求書の金額や日付などを抽出します。 このような推論用のAPIサーバはNginx, Gunicorn/Uvicorn, FastAPIで実装し、PyTorchモデルをGPUで推論する構成となっており、SageMaker Endpointを使ってサービングしています。 バクラクの推論APIはこのような構成でリリース以降特に問題なく稼働してきて
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