Mistral と Nvidia が提携して物理 AI をエンジニアリング シミュレーションに導入

パートナーシップの対象となるもの

このコア スタックは、Mistral の言語モデル Mistral Large 4 (Mistral が運営するヨーロッパのデータ センターにある 3,800 台の Nvidia Grace Blackwell GPU でトレーニングされた合計約 1 兆のパラメータ) と、Nvidia の CUDA-X および Warp ソフトウェア ライブラリを使用した Mistral のデータ生成および物理モデリング プロセスを組み合わせています。両社はまた、Mistral のモデルを Nvidia Omniverse ライブラリと統合して、3D シーンとシミュレーション対応 (SimReady) アセットを生成します。対象となる業界には、航空宇宙、自動車、半導体が含まれます。

完全なレポート

両社は、シミュレーションを高速化するだけでなく、物理モデルを評価するための公開ベンチマークとオープンデータセット、さらにエンジニアリングソフトウェアを操作する AI エージェントのテストを計画しており、タスクの精度、複数ステップの完了、技術的な正しさ、実行時間、コンピューティングコストを測定することで、結果を共通の基準で比較できるようにしています。

このプロジェクトは、Mistral NeMo に関する両社の初期の取り組みと、Nvidia Nemotron Coalition を通じたオープン基盤モデルの取り組みに基づいて構築されています。ミストラル ラージ 4 はオープンウェイト モデルとして 10 月下旬に出荷される予定で、ミストラルはコンピューティング能力を 2030 年までに 1 ギガワットに拡張したいと述べています。

注意点が 1 つあります。これまでのところ、フレームワークと計画のみが発表されており、パフォーマンスの数値、ベンチマークとデータセットのタイムライン、および顧客の名前は明らかにされていません。実際の影響はまだ検証されていません。