GPU UNITE 勉強会 #2「AI推論の将来を語る」
gdepAI推論の将来を語る
ソフトウェア × ハードウェア、現場の最前線から
AIの進化を支えるのは、アルゴリズムだけではありません。学習・推論・HPC、その全てを支える計算基盤が、いま大きく変わろうとしています。
この勉強会では、AI推論を中心に、最新チップ技術や活用事例について、各社からの話題提供を通じて広く共有します。
前半は、AI推論に不可欠な計算チップを手がける企業によるトークセッションで、最新の知見や将来展望をキャッチアップ。後半は、参加者同士の交流タイムとして、登壇者や他の参加者と自由に情報交換・議論できる時間をご用意します。
「AI推論の最前線を知りたい」「他のエンジニアや研究者と話したい」──
そんな方にぴったりのミートアップです。 聞くだけのご参加も大歓迎！お気軽にご参加ください。
開催概要
日 時：2025年7月22日(火) 18:50-21:00 (18:30受付開始）
会 場：株式会社マイベスト （東京都中央区築地7-17-1 住友不動産築地ビル 6階）
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※6階へお越しください。
参加費：無料
参加登録はこちら：
▶https://gpu-unite.connpass.com/event/360133/
こんな方にオススメ
- 異分野の技術者に関わりたい方
- GPUやハードウェアアクセラレーションに興味がある方
- 生成AIの最新動向やインフラについて知りたい方
- AIモデル(基盤モデル含む)の社会実装に関わっている方
- GPU関連の技術者コミュニティに参加したい方
- ハードウェア・ソフトウェアの両面から技術交流したい方
- 上記に該当しなくても熱くて面白いコミュニティにいたい方
タイムテーブル
| 時間 | 内容 |
|---|---|
| 18:30-18:50 | 開場 |
| 18:50-19:00 | オープニング・イベント趣旨説明 |
| 19:00-19:15 | 株式会社 Preferred Networks 的矢 知樹 氏 「Transformer推論時代のAI半導体」 |
| 19:15-19:30 | テンストレントジャパン株式会社 伊藤 康宏 氏 「誰もが使えるAIを目指して — Tenstorrentの低コスト・高性能AIエコシステム」 |
| 19:30-19:45 | 日本AMD株式会社 大原 久樹 氏 講演タイトル: (TBD) |
| 19:45-20:00 | エヌビディア合同会社 丹 愛彦 氏 「NVIDIA 推論プラットフォームの概要紹介」 |
| 20:00-20:05 | 会場スポンサー 株式会社マイベスト様ご紹介 |
| 20:05-20:50 | 懇親会（軽食をご用意します） |
| 20:50-21:00 | 完全撤収 |
講演概要
的矢 知樹 氏
株式会社Preferred Networks
AIコンピューティング事業部 プロダクトマーケティング部 部長
「Transformer推論時代のAI半導体」
生成AIモデルの爆発的な発展に伴いTransformerの推論需要が大幅に増加している。Transformer推論は既存のAIワークロードとも異なった特性を持ったワークロードであり、アクセレラレータに求められる性能も大幅に変化している。アクセラレータが効率的なTransformer推論を実現するために突破しなければいけない壁は何か、そしてそれらの壁を打ち破る方策について紹介します。
伊藤 康宏 氏
テンストレントジャパン株式会社
FAE Manager
「誰もが使えるAIを目指して — Tenstorrentの低コスト・高性能AIエコシステム」
AIが日常のあらゆる場面で活用される時代に向けて、Tenstorrentでは「誰もが使える」ことを前提にした、低コストかつオープンなAIエコシステムの構築に取り組んでいます。 ソフトウェアとハードウェアの両面から開発を進め、アクセシビリティとパフォーマンスの両立を実現することが私たちの目標です。 本セッションでは、Tenstorrentが提供するTensix AIアクセラレータのアーキテクチャに込められた設計思想を解説するとともに、実際にどれほど手軽にAIモデルのデプロイとチューニングが可能かをご紹介します。
大原 久樹 氏
日本AMD株式会社
準備中
丹 愛彦 氏
エヌビディア合同会社
HPCソリューションアーキテクト
「NVIDIA 推論プラットフォームの概要紹介」
近年、さまざまな分野でAIの活用が広がる中、推論処理の需要も急速に高まっており、様々な課題が浮き彫りになってきています。それらの課題を解決し、推論処理を効率的に行うためには、革新的なハードウェアに加え、低レイヤから高レイヤのソフトウェアまで含めたフルスタックのプラットフォームが不可欠です。本講演では、NVIDIA 推論プラットフォームの概要と、それらが提供する価値について紹介します。
