CorrDiffは年1回のモデル再トレーニングと1000件の予測統計を用いても、コストを50分の1、エネルギー使用量を25分の1に削減できる。エネルギーを削減できることにより、300万ドル近くかかっていた作業がNVIDIA H100 Tensor Core GPUを搭載した単一システムで約6万ドルで実行可能になった。

台湾の国立科学技術防災センター所長Hongey Chen氏は、CorrDiffにより台湾が台風に対してより適切に備えられるようになったと述べている。台湾の気象予報士は年間約1ギガワット時の節約が見込まれ、世界の200の地域気象データセンターが採用すればさらなる省エネが期待できる。

生成AIとアクセラレーテッドコンピューティングが幅広い分野に効率化をもたらす

CorrDiffに代表される生成AIとアクセラレーテッドコンピューティングは、気象予測以外の多くの分野でもパフォーマンスとエネルギー効率の向上に貢献している。NVIDIA Earth-2はAIや物理シミュレーション、観測データを融合し、気候変動などの地球規模の問題への対応を支援する。

2050年までに100万人の命と年間1.7兆ドルの損害が予想される異常気象災害の影響に対処するためにも、この技術の活用が期待される。グリーンコンピューティングとGPUがAIに最適である理由について、より詳しい背景と事例を知りたい方はこちらの記事を読んでみてほしい。

NVIDIA提供の計算機を使えば、一般的なワークロードをx86 CPUベースのサーバーとNVIDIA GPUサーバーで実行した場合のコストとエネルギー消費の比較が可能だ。ジェンスンフアン氏のCOMPUTEX基調講演では、この分野の全体像が語られている。

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trends編集部「K」の一言

CorrDiffに代表されるNVIDIAの生成AIとアクセラレーテッドコンピューティングの取り組みは、気象予測の精度向上とエネルギー効率化という喫緊の課題解決に大きく貢献するものだ。従来のCPUベースのシステムでは膨大なコストと電力を要していた複雑な計算を、GPUの並列処理能力とAIの学習能力を活かすことで大幅に効率化できる。

今回の事例は台風予測に限ったものだが、同様のアプローチは防災・減災、環境モニタリング、都市計画など幅広い分野に応用可能だろう。シミュレーションの高速化と精緻化は、リアルタイムの意思決定や長期的な戦略立案に不可欠な要素となる。省電力化への貢献も、SDGsの文脈で重要な意味を持っている。

一方、こうした先進技術をより多くの組織や地域で活用していくためには、アルゴリズムやモデルの適切な選定、大規模データの効率的な処理、必要とされる計算リソースの確保など、まだ多くの課題が残されている。NVIDIAを含む業界のリーディングカンパニーがナレッジやノウハウを共有し、オープンなエコシステムを形成していくことが求められるだろう。

生成AIとアクセラレーテッドコンピューティングは気象予測にとどまらず、科学・技術計算や創薬、金融リスク管理など、社会の様々な課題解決のための強力なツールになると期待される。その真価が問われるのは、いかに現場の問題意識に即して使いこなせるかだ。技術の進歩に人間の想像力と倫理観が追いつくことが、持続可能な未来を拓くカギとなるだろう。