韓国がNVIDIAとソブリンAI構築を加速、国産NPUからAI人材、ロボットまで協業拡大

この半導体ニュースのまとめ

・NVIDIAと韓国政府がAI半導体から人材育成までソブリンAI協業を拡大
・Rebellionsの次世代NPUをNVLink Fusionで接続しSK Telecomが導入へ
・韓国語AIモデル、AIエージェント、ロボット、自動運転、半導体開発も支援

NVIDIAと韓国科学技術情報通信部(MSIT)は11月9日、韓国のソブリンAIエコシステム構築に向け、AI半導体、データセンターインフラ、基盤モデル、AIエージェント、セキュリティ、人材育成、スタートアップなどにまたがる協業を拡大すると発表した。

ソブリンAIは、自国のデータ、インフラ、人材、産業基盤を活用し、言語や文化、社会、産業の要件を反映したAIを開発、運用する考え方となる。

今回の取り組みでは、NVIDIAのGPUやネットワーク、ソフトウェアを導入するだけでなく、韓国企業が開発するNPUやXPU、基盤モデル、AIサービスをNVIDIAのAIプラットフォームと接続する。併せて、NVIDIAの研修や認定プログラム、ハッカソン、技術セミナーを通じ、AIインフラを活用できる人材の育成にも取り組む。

NVIDIAは、韓国との関係がゲームやeスポーツ分野から始まり、現在はAIインフラ、ソブリンモデル、エージェント型AI、フィジカルAIまで広がったと説明する。韓国が持つ半導体、通信、自動車、製造、ロボティクスの産業基盤と、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングを組み合わせ、AI経済の構築を支援する考えだ。

韓国製NPUをNVIDIAのAIインフラへ接続

AIインフラ分野では、NVIDIA、Rebellions、SK Telecomが、韓国のソブリンAI向けコンピューティング基盤の構築に向けて協業する。

Rebellionsは、次世代NPU「Rebel R200」に「NVIDIA NVLink Fusion」を採用し、NVIDIAのAIプラットフォームへ接続する。SK Telecomは、RebellionsのNPUを搭載するシステムを、NVIDIA GPUを搭載するシステムとともに自社のAIデータセンターへ導入する計画となる。

NVLink Fusionは、NVIDIA以外の企業が開発するカスタムXPUやNPUを、NVIDIA NVLinkによる高帯域、低レイテンシのスケールアップネットワークへ接続するための基盤となる。

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  NVIDIA NVLink Fusionのイメージ。NVIDIA以外の企業が開発するカスタムXPUやNPUを、NVIDIAの高帯域・低レイテンシなスケールアップネットワークとAIインフラへ接続する (出所:NVIDIA)

NPUのパッケージへNVLink Fusionチップレットを統合し、NVIDIA MGXのコンピュートトレイやラックアーキテクチャと組み合わせることで、独自のアクセラレータをラックスケールのAIシステムへ組み込めるようにする。

カスタムAI半導体をデータセンターへ導入する場合、チップの設計だけでなく、サーバ、ネットワーク、電力、冷却、管理ソフトウェア、ラック構成、サプライチェーンまでを整備する必要がある。

RebellionsはNVLink FusionとMGXを利用することで、これらを一から構築するのではなく、NVIDIAが整備したラックスケール基盤へ自社のNPUを接続できる。データセンター側も共通のMGXアーキテクチャを採用することで、NVIDIA GPUとRebellionsのNPUを同じAIファクトリー内へ配置しやすくなる。

GPUとNPUでAI推論処理を分担

大規模言語モデルの推論は、入力されたプロンプトを一括して処理する「プレフィル」と、回答となるトークンを順次生成する「デコード」に大別される。

プレフィルは演算性能への依存度が高い一方、デコードでは過去の計算結果を保持するKVキャッシュへのアクセスが増え、メモリ容量や帯域幅、データ移動効率が性能を左右する。

SK Telecomが構築するシステムでは、NVIDIA GPUがプレフィルを処理し、RebellionsのNPUがデコードを担う構成を想定する。異なる演算装置へワークロードを分割するディスアグリゲーテッド推論により、それぞれの特徴を生かして処理性能と電力効率を高める考えだ。

NVIDIA GPUとRebellionsのNPUは、NVLink Fusionを用いた共通のMGXラック設計を採用する。これにより、データセンターの施設やラックの設計を進めながら、NPUの開発を並行して進めることが可能になるとしている。

SK Telecomは、韓国語や韓国の産業に最適化した独自モデル、公共向けサービス、企業向けAIなどを提供するフルスタックのソブリンAI基盤を目指している。今回の協業は、韓国内で開発されたAI半導体を、韓国内のAIデータセンターとサービスへ接続する取り組みに位置付けられる。

韓国の基盤モデルをNVIDIA Dynamoで最適化

ソブリンAIの構築には、演算インフラだけでなく、自国の言語や文化、産業に適した基盤モデルが必要になる。

NVIDIAは韓国政府の「AI for All」構想を通じ、選定された3つのコンソーシアムと韓国の基盤モデル開発企業4社を支援する。モデルの推論処理には、オープンソースの分散推論フレームワーク「NVIDIA Dynamo」を活用するとしている。

NVIDIAは、SK Telecomの「A.X K2」、LG AI Researchの「K-EXAONE 2.0」、Upstageの「Solar Open 2」、Motif Technologiesの「Motif-3」に向け、Dynamoで最適化した展開レシピを提供する。

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  韓国のオープンモデルを支えるNVIDIAのAIインフラのイメージ。NVIDIA Dynamoで最適化した展開レシピにより、複数GPUを用いる大規模な推論処理の性能向上を支援する (出所:NVIDIA)

大規模なAIモデルは1基のGPUだけでは処理できず、複数のGPUやノードへモデルを分割する必要がある。その際、ユーザーからのリクエストを適切なGPUへ振り分け、GPU間の通信やKVキャッシュを管理しなければ、演算資源を効率よく利用できない。

Dynamoは、複数ノードでのモデル展開、リクエストの振り分け、GPU間通信などを管理し、データセンター規模での推論性能を高めるフレームワークとなる。

今回提供するレシピには、NVIDIA Blackwell世代のB200 GPU向けに最適化した構成、再現可能な展開マニフェスト、ベンチマーク手順が含まれる。NVIDIAによると、標準構成から個別に最適化する場合と比べ、導入時点から最大2倍の推論性能を実現できるという。

モデル開発企業は、検証済みの構成を出発点として利用できるため、複数GPUへの展開や性能調整に要する作業を減らし、韓国語AIサービスの実用化を早められる。

Nemotronのデータセットで韓国語AIを開発

NVIDIAは、オープンモデル、データセット、学習手法をまとめた「NVIDIA Nemotron」を通じ、韓国の基盤モデル開発も支援する。

Nemotronでは、モデルの重みだけでなく、学習用データセット、学習レシピ、モデル開発に用いるNVIDIA NeMoライブラリなどを公開している。各国や企業のモデル開発者は、これらへ独自のデータや専門知識を組み合わせ、地域の言語や産業に適したAIを開発できる。

LG AI Researchは、NVIDIA Nemotronのオープンデータセットを利用して開発した「K-EXAONE-2.5」のAPIを公開する。

同モデルの開発には、韓国政府の公式統計を基に作成した700万件の完全合成韓国人ペルソナで構成する「Nemotron-Personas-Korea」などが利用された。韓国語の表現や韓国固有の文脈を、学習データと評価へ反映するためのデータセットとなる。

韓国ではLG AI Research以外にも、SK Telecom、Upstage、Motif Technologies、NAVERなどが、Nemotronのモデル、データセット、アーキテクチャ、NeMoライブラリを活用している。

NVIDIAは、各社が同じモデルを利用するのではなく、オープンな構成要素を自社のデータや技術と組み合わせることで、韓国の言語、文化、産業ニーズに対応したソブリンAIを構築できるとしている。

Hyundai Motor Groupなどが安全なAIエージェントを開発

AIエージェント分野では、Hyundai Motor Groupと韓国のAIセキュリティ企業AIM Intelligenceが「NVIDIA OpenShell」を活用する。

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  韓国におけるAI半導体と安全なAIエージェントの展開イメージ。NVIDIAはOpenShellなどを通じ、企業や公共分野でAIエージェントを安全に運用するための環境構築を支援する (出所:NVIDIA)

AIエージェントは、ユーザーの指示に基づいてファイルやネットワーク、社内システム、API、各種ツールへアクセスし、複数の作業を自律的に実行する。一方、指示の解釈やツールの選択をAIへ委ねるため、許可されていない操作や機密情報の流出を防ぐ仕組みが必要となる。

OpenShellは、AIエージェントをサンドボックス化された環境で実行し、アクセスできるデータ、ファイル、ネットワーク、企業システム、ツールをポリシーで制御するセキュアランタイムとなる。

Hyundai Motor Groupは、NVIDIA NemoClawブループリントとOpenShellを利用し、企業内で安全に動作するAIエージェントの開発を検討する。

AIM Intelligenceは、自社のエージェント制御基盤「Starfort」とOpenShellを統合する。OpenShellが実行時のアクセス制御を担い、Starfortが悪意のある指示やデータ漏えいにつながる動作を検出する構成を想定する。

同社は公共エネルギー分野での概念実証も検討しており、将来的には企業、製造、ロボティクスなどへの適用を視野に入れる。AIエージェントの機能を高めるだけでなく、許された範囲内で動作させるセキュリティ基盤も韓国のソブリンAIエコシステムへ組み込む考えだ。

Samsungは半導体研究開発を最大5倍高速化

韓国のフィジカルAI分野では、Samsung Electronics(サムスン)、Kakao Mobility、LG Electronics(LGエレクトロニクス)、RLWRLDがNVIDIAの技術を活用する。

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  韓国におけるNVIDIAのフィジカルAI技術の活用例。Samsung Electronicsは半導体研究開発、Kakao Mobilityは自動運転、LG Electronicsは製造現場でのロボット活用を進める (出所:NVIDIA)

Samsung Electronicsは、材料研究、半導体プロセス、デバイス設計にNVIDIA CUDA-XライブラリとAI物理シミュレーションを導入する。

TCADでは、疎行列を用いる計算を高速化する「NVIDIA cuDSS」などを活用するほか、半導体プロセスや光学シミュレーションにもGPUを適用する。

材料研究では、Samsungの「sMOL」プラットフォームでNVIDIA cuESTを活用し、一部の量子化学計算をエンドツーエンドで最大5倍高速化したという。また、原子レベルのAIモデルの学習と推論で使用するテンソル演算を高速化するため、「NVIDIA cuEquivariance」の活用も検討する。

チップの熱・機械解析には「NVIDIA PhysicsNeMo」を利用する。ある材料均質化の事例では、AIが予測した実効物性値、粗い計算格子、GPUによる高速化を組み合わせ、約1600倍の高速化を実現したという。

32コアCPUと細かい計算格子を用いた場合に約18時間を要していたシミュレーションを、GPUと粗い計算格子を用いることで41秒へ短縮した。

将来的には、NVIDIA Agent Toolkitを用いてシミュレーションツールとAIモデルを接続し、AIエージェントが解析を実行して設計案を比較する半導体研究開発環境へ発展させることも想定している。

Kakao Mobilityがレベル4の自動運転を開発

Kakao Mobilityは、NVIDIAの車載コンピューティングと安全技術を活用し、レベル4自動運転システムの開発を進める。

同社は、車載センサとコンピューティングのリファレンスプラットフォーム「NVIDIA Hyperion」を採用する。Hyperionは、カメラ、レーダー、LiDAR、超音波センサなどの構成と、リアルタイム処理を担う「NVIDIA DRIVE AGX Thor」を組み合わせる。

併せて、自動運転システムの開発、検証、展開における安全性を支えるフレームワーク「NVIDIA Halos」も利用する。

Kakao Mobilityは、ソウル市江南区などで培った自社の自動運転ソフトウェアやモビリティサービスの運用経験と、NVIDIAの車載基盤を組み合わせる。

初期開発ではKiaのPBV(Platform Beyond Vehicle)を利用し、将来のレベル4モビリティサービスの実用化を目指す。

LGが実工場でCLOiDロボットを実証

LG Electronicsは、実際の製造環境で同社の「CLOiD」ロボットを用い、部品の搬送、積み重ね、組み立てなどの作業を実証した。

ロボットの学習には「NVIDIA Isaac GR00T」、学習用データの拡張には「NVIDIA Cosmos」、ロボット上での推論には「NVIDIA Jetson AGX Thor」を使用する。シミュレーションによる評価には、NVIDIA Isaac SimやIsaac Labなどを活用する。

実世界で収集したデータをCosmosで拡張し、GR00Tを学習させ、シミュレーションでロボットの動作を評価したうえでJetson AGX Thorへ展開する一連のデータフライホイールを構築した。

この仕組みにより、特定の部品を持ち上げて置くといった単一作業だけでなく、異なる物体、環境、条件へ動作を展開できるロボットの実現を目指す。

また、韓国のAIスタートアップRLWRLDは、産業用ロボット向けベンチマーク「DexBench」を公開した。DexBenchは、NVIDIA Isaac LabとNewtonを基盤に構築され、さまざまな産業環境でロボットの操作能力を評価する。

AI半導体から人材まで5層のAI経済を構築

NVIDIAと韓国政府による今回の協業は、GPUを導入してAIサービスを提供するだけという単なるAIを提供する取り組みでゃなく、RebellionsのNPUをNVIDIAのAIインフラへ接続し、SK TelecomのAIデータセンターへ導入することで、韓国で開発した半導体を国内のソブリンAI基盤へ組み込み、しかも、NemotronのデータセットやNeMoを活用して韓国語や韓国社会に適した基盤モデルを開発し、Dynamoによってデータセンター規模の推論を最適化しようという踏み込んだものとなる。

また、半導体開発、自動運転、ロボット、スマートファクトリーへAIと幅広い分野へと取り組みを展開し、研修、認定制度、ハッカソン、技術セミナーを通じて、これらの技術を扱う人材を育成することまで含めた動きであり、NVIDIAとしても、AI半導体、AIインフラ、基盤モデル、アプリケーション、人材という複数の階層を韓国企業や政府と共同で整備することで、韓国内でAIを開発、運用し、産業へ展開できるソブリンAIエコシステムの構築を支援していくとしている。