この記事のポイント
- この記事は、高性能コンピューティング(HPC)でのコード開発を支援するAIツールについて述べています。
- NVIDIA社とSandia National Laboratoriesが共同で、特に並列計算コードを効率的に生成することが可能なAIツールを開発しています。
- 採用されている「Retrieval-Augmented Generation(RAG)」技術は、開発者が必要とする情報をデータベースから素早く検索し、適切なコードを生成します。
- このAIツールは初期テストで既存のAIモデルを上回る性能を発揮しており、ソフトウェア開発の未来において重要な役割を果たすことが期待されています。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
高性能コンピューティング(HPC)領域でのプログラミング作業を革新するため、NVIDIA社とSandia National LaboratoriesはAI支援ツールの開発を進めています。
特に複雑な並列計算コードの作成を支援するために設計されたこのツールは、RAG技術を駆使し、開発者が必要とする情報を素早く検索し、それに基づいて適切なコードを生成することが可能です。
初期テストでは既存のAIモデルを上回る成績を示しており、今後の技術発展によって、研究者やエンジニアの生産性向上に寄与し、ソフトウェア開発の未来を形作ることが期待されます。
本記事では、この先進的なAIコーディングアシスタントの開発について、その可能性や技術的詳細を深掘りしています。
NVIDIAとSandiaがHPCのためのAI支援ツールを共同開発
NVIDIA社とアメリカの研究機関Sandia National Laboratoriesは、高性能コンピューティング(HPC)のためのAI支援ツールを開発するプロジェクトに取り組んでいます。
このツールは、並列計算のコードを書くという難しい作業を簡単にするために設計されており、特別なプログラミング言語ライブラリー「Kokkos」に特化しています。
RAG技術を用いた効率的なコード生成
このAIツールは、「Retrieval-Augmented Generation(RAG)」という技術を用いており、開発者が必要とする情報を効率的に見つけ出し、それをもとに適切なコードを生成します。
RAGは、クエリを生成し、関連性の高いコードスニペットをデータベースから取得することで機能します。これにより、AIモデルは正確で文脈に合ったコード提案を行うことができます。
ユーザークエリに対するRAG技術の処理フロー
初期テストで従来のAIモデルを上回る成績
このAI支援ツールの初期テストでは、従来のAIモデルよりも優れた成績を示しました。
Sandiaの研究者たちは、大量のコード例をデータベースに蓄積し、AIモデルが常に最新で役立つ情報を提供できるようにしています。
今後、AIモデルの継続的な改善や新しい技術の統合により、さらなる進化が期待されています。
HPCコード開発の変革とイノベーションの加速
このプロジェクトは、HPCコード開発におけるAIの役割を大きく変えると期待されています。AI支援ツールによって、開発者の生産性と効率が向上し、革新的な研究やアプリケーションの開発が加速されるでしょう。
また、このプロジェクトの成果は、ソフトウェア開発全体に影響を与える可能性があります。
NVIDIA社とSandia National Laboratoriesの共同研究は、AIがHPCコード開発をどのように変革するかを示す重要な一歩です。
出典:NVIDEA