NVIDIA と Microsoft が RTX AI PC の開発を推進
2025年5月21日（水）11時48分 PR TIMES
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/12662/541/12662-541-a0e65883a86aa1048e2320979d8e5c7a-1280x680.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
生成 AI は、デジタル ヒューマンからライティング アシスタント、インテリジェント エージェント、クリエイティブ ツールに至るまで、PC ソフトウェアを革新的な体験へと変革しています。
NVIDIA RTX AI PC は、生成 AI の開発をより簡単に開始可能にし、Windows 11 でより優れたパフォーマンスを引き出すテクノロジによって、この変革を推進しています。
NVIDIA TensorRT(https://developer.nvidia.com/tensorrt) は RTX AI PC 向けに再設計されており、業界をリードする TensorRT のパフォーマンスと、ジャストインタイムのオンデバイス エンジン構築、そして 8 分の 1 のパッケージ サイズを組み合わせ、1 億台を超える RTX AI PC にシームレスな AI 展開を実現します。
Microsoft Build で発表された TensorRT for RTX(https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-tensorrt-for-rtx-introduces-an-optimized-inference-ai-library-on-windows/) は、アプリ開発者に幅広いハードウェア互換性と最先端のパフォーマンスの両方を提供する新しい推論スタックである Windows ML(https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/?p=57438) でネイティブにサポートされています。
すぐに統合できる AI 機能を求める開発者向けに、NVIDIA ソフトウェア開発キット (SDK) は、NVIDIA DLSS から NVIDIA RTX Video などのマルチメディア拡張機能まで、幅広いオプションを提供しています。今月は、Autodesk、Bilibili、Chaos、LM Studio、Topaz Labs などの主要ソフトウェア アプリケーションが、RTX AI 機能とアクセラレーションを利用できるアップデートをリリースしています。
AI 愛好家や開発者は、NVIDIA NIM(https://developer.nvidia.com/nim?sortBy=developer_learning_library%2Fsort%2Ffeatured_in.nim%3Adesc%2Ctitle%3Aasc&hitsPerPage=12) を使用することで簡単に AI を始めることができます。NVIDIA NIM は、AnythingLLM、Microsoft VS Code、ComfyUI などの人気アプリで実行できる、パッケージ化された最適化された AI モデルです。今週リリースされる FLUX.1-schnell 画像生成モデルは NIM マイクロサービスとして利用可能になり、人気の FLUX.1-dev NIM マイクロサービスもアップデートされ、より多くの RTX GPU をサポートします。
AI 開発をシンプルかつノーコードで始めたい方は、NVIDIA アプリの RTX PC AI アシスタントである Project G-Assist(https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/news/g-assist-ai-companion-for-rtx-ai-pcs/) を活用して、自然言語 AI を使って PC アプリや周辺機器を制御するプラグインを作成できます。Google Gemini ウェブ検索、Spotify、Twitch、IFTTT、SignalRGB など、新しいコミュニティ プラグインも利用可能になりました。
TensorRT for RTX による AI 推論の高速化
現在の AI PC ソフトウェア スタックでは、開発者はパフォーマンスを犠牲にするか、特定のハードウェア向けにカスタム最適化に投資する必要があります。
Windows ML は、これらの課題を解決するために構築されました。Windows ML は ONNX ランタイムを搭載し、各ハードウェア メーカーが提供、管理する最適化された AI 実行レイヤーにシームレスに接続します。
GeForce RTX GPU の場合、Windows ML は TensorRT for RTX 推論ライブラリを自動的に使用して、高いパフォーマンスと迅速な展開を実現します。DirectML と比較して、TensorRT は PC 上の AI ワークロードで 50% 以上高速なパフォーマンスを実現します。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/12662/541/12662-541-3c2b435f51b73c8d437ac139316dafb5-570x428.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]TensorRT は、PC上のAIワークロードにおいて DirectML よりも 50% 以上の高速なパフォーマンスを提供します。パフォーマンスは GeForce RTX 5090 上で測定されています。
Windows ML は開発者の作業効率向上にも貢献します。各 AI 機能を実行するために適切なハードウェア（GPU、CPU、NPU）を自動的に選択し、そのハードウェア用の実行プロバイダーをダウンロードするため、これらのファイルをアプリにパッケージ化する手間が省けます。これにより、最新の TensorRT パフォーマンス最適化の準備が整い次第、ユーザーに提供できるようになります。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/12662/541/12662-541-187f28ab2a43adc4a6597dccf58c07d0-440x513.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]TensorRT のパフォーマンス最適化は、準備が整い次第、ユーザーに提供されます。
元々データセンター向けに構築されたライブラリである TensorRT は、RTX AI PC 向けに再設計されました。TensorRT エンジンを事前に生成してアプリにパッケージ化するのではなく、TensorRT for RTX は、ジャストインタイムのオンデバイス エンジン構築を使用して、ユーザーの特定の RTX GPU 向けに AI モデルの実行方法をわずか数秒で最適化します。さらに、ライブラリのパッケージングが効率化され、ファイルサイズが 8 分の 1 に大幅に削減されました。
開発者の方は、TensorRT for RTX リリース ブログ(https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-tensorrt-for-rtx-introduces-an-optimized-inference-ai-library-on-windows/) また Microsoftの Windows ML ブログ(https://blogs.windows.com/windowsdeveloper/?p=57438)で詳細をご確認ください。
Windows 11 PC における AI エコシステムの拡大
AI 機能の追加やアプリのパフォーマンス向上を目指す開発者は、幅広い NVIDIA SDK を活用できます。GPU アクセラレーションには NVIDIA CUDA と TensorRT、3D グラフィックスには NVIDIA DLSS と Optix、マルチメディアには NVIDIA RTX Video と Maxine、生成 AI には NVIDIA Riva と ACE などが含まれます。
今月、主要アプリケーションがこれらの NVIDIA SDK を活用した独自の機能を有効にするアップデートをリリースし、それらには以下が含まれます。
- LM Studioは、CUDA を最新バージョンにアップグレードするアプリのアップデートをリリースし、パフォーマンスを 30% 以上向上させました。
- Topaz Labsは、CUDA で高速化されたビデオ品質を向上させる生成 AI ビデオ モデルをリリースしました。
- Chaos Enscape と Autodesk VRED は、DLSS 4 を追加し、パフォーマンスの向上と画質の向上を実現しています。
- BiliBili は、バーチャル背景などの NVIDIA Broadcast 機能を統合し、ライブストリームの品質を向上させています。
NVIDIA は引き続き Microsoft や主要な AI アプリ開発者と協力し、Windows ML と TensorRT の統合を通じて、RTX 搭載マシン上での AI 機能の高速化を支援していくことを目指しています。
NIM マイクロサービスと AI Blueprint でローカル AI を簡単に
PC 上で AI 開発を始めるのは、時に大変な作業です。AI 開発者や愛好家は、Hugging Face にある 120 万以上の AI モデルから選択し、PC で適切に動作する形式に量子化し、実行に必要なすべての依存関係を見つけてインストールするなど、さまざまな作業を行う必要があります。
NVIDIA NIM は、厳選された AI モデルのリストを提供することで、簡単に使い始めることができます。これらのモデルは実行に必要なすべてのファイルがパッケージ化されており、RTX GPU で最大限のパフォーマンスを発揮できるように最適化されています。また、コンテナ化されているため、同じ NIM マイクロサービスを PC やクラウド間でシームレスに実行できます。
NVIDIA NIM マイクロサービスは、build.nvidia.com(https://build.nvidia.com/) からダウンロードするか、Anything LLM、ComfyUI、AI Toolkit for Visual Studio Code などの主要な AI アプリからダウンロードできます。
COMPUTEX 会期中、NVIDIA は高速な画像生成を実現する Black Forest Labs の画像生成モデルである FLUX.1-schnell NIM マイクロサービスをリリースするとともに、FLUX.1-dev NIM マイクロサービスをアップデートして、幅広い GeForce RTX 50 および 40 シリーズ GPU との互換性を追加します。
これらの NIM マイクロサービスは、TensorRT と量子化モデルによりパフォーマンス向上を実現しています。NVIDIA Blackwell GPU では、FP4 および RTX 向けの最適化により、ネイティブで実行するよりも 2 倍以上の速度で実行されます。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/12662/541/12662-541-57db355bce882e813b8fadc6c1ae0194-1280x779.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]FLUX.1-schnell NIM マイクロサービスは、NVIDIA Blackwell GPU 上で FP4 および RTX 最適化を適用した場合と比べて、2 倍以上の速度で実行されます。
AI 開発者は、NVIDIA AI Blueprint（NIM マイクロサービスを用いたサンプル ワークフローとプロジェクト）を活用して、開発を迅速に開始できます。
NVIDIA は先月、3D ガイド付き生成 AI 向けの NVIDIA AI Blueprint(https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ai-garage-3d-guided-generative-ai-blueprint/) をリリースしました。これは、3D シーンを参照することで、生成された画像の構図やカメラ アングルを制御できる強力な方法です。開発者は、このオープンソースのブループリントをニーズに合わせて変更したり、追加機能で拡張したりすることができます。
Project G-Assist の新しいプラグインとサンプル プロジェクトが利用可能に
NVIDIA は先日、NVIDIA アプリに統合された実験的な AI アシスタントとして Project G-Assist(https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/news/g-assist-ai-companion-for-rtx-ai-pcs/) をリリースしました。G-Assist を使用すると、ユーザーはシンプルな音声コマンドとテキスト コマンドで GeForce RTX システム(https://www.nvidia.com/ja-jp/geforce/rtx/)を制御でき、従来の多数のコントロールパネルに分散した手動操作に比べて、より便利なインターフェースを提供します。
開発者は Project G-Assist を使用することで、プラグインを簡単に構築し、アシスタントのユースケースをテストし、NVIDIA の Discord(https://discord.gg/C8FKNVMnhq) と GitHub(https://github.com/NVIDIA/g-assist) を通じて公開することもできます。
Project G-Assist Plug-in Builder(https://blogs.nvidia.com/blog/rtx-ai-garage-g-assist-plugin-builder/) は、ChatGPT ベースのアプリで、自然言語コマンドを使用したノーコードまたはローコード開発を可能にし、プラグインの作成を容易に開始できます。これらの軽量でコミュニティ主導のアドオンは、わかりやすい JSON 定義と Python ロジックを使用しています。
新しいオープンソース プラグイン サンプルが GitHub で公開され、デバイス上の AI が PC やゲームのワークフローを強化できる、以下のような多様な方法を示しています。
- Gemini: Google のクラウドベースの無料の大規模言語モデルを使用する既存の Gemini プラグインがアップデートされ、リアルタイム ウェブ検索機能が追加されました。
- IFTTT: 数百もの互換性のあるエンドポイントに自動化機能を作成し、IoT ルーチン（室内照明やスマートシェードの調整、モバイル デバイスへの最新のゲーム ニュースのプッシュ配信など）をトリガーできるプラグインです。
- Discord: ゲームプレイを中断することなく、ゲームのハイライトやメッセージを Discord サーバーに直接簡単に共有できるプラグインです。
Spotify によるハンズフリー音楽コントロール、Twitch でのライブストリームのステータス確認など、その他の例については、GitHub リポジトリ(https://github.com/NVIDIA/g-assist) をご覧ください。
[動画: https://www.youtube.com/watch?v=oKMh3ft2TI0 ]
動画: Project G-Assist | AI Assistant For Your RTX PC - New Plugins(https://www.youtube.com/watch?v=oKMh3ft2TI0)
企業は AI を新たな PC インターフェースとして採用しつつあります。例えば、SignalRGB は、複数のメーカー間で統一された照明制御を可能にする G-Assist プラグインを開発中です。ユーザーはまもなく、SignalRGB アプリから直接このプラグインをインストールできるようになります。
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/12662/541/12662-541-0c47186e452699b45a9b2f2cdf7c1dbe-1276x511.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]SignalRGBのG-Assistプラグインは、まもなく複数のメーカーの照明システム間で統一された照明制御を可能にします。
今週から、AI コミュニティは Langflow のカスタム コンポーネントとして G-Assist も使用できるようになり、ユーザーはローコードまたはノーコードのワークフロー、AI アプリケーション、エージェント フローに関数呼び出し機能を統合可能となります。
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/12662/541/12662-541-154d3cf749f7665f7d3fb19567d88514-1280x858.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]Langflow の G-Assist カスタムコンポーネントは、まもなくユーザーが関数呼び出し機能の統合を可能にする予定です。
Project G-Assist プラグインの開発と実験にご興味のある方は、NVIDIA Developer Discord チャンネル(https://discord.gg/C8FKNVMnhq) にご参加ください。共同作業や作品の共有、サポートの獲得にご利用いただけます。
毎週配信される RTX AI Garage(https://blogs.nvidia.com/blog/tag/rtx-ai-garage/) ブログ シリーズでは、コミュニティ主導の AI イノベーションやコンテンツを特集しています。NIM マイクロサービスや AI Blueprint について学びたい方、AI PC やワークステーションで AI エージェント(https://www.nvidia.com/ja-jp/glossary/ai-agents/)、クリエイティブ ワークフロー、デジタル ヒューマン、生産性向上アプリなどを構築したい方など、様々な方々にご活用いただけます。
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