NVIDIA Corporation

再利用できるHoloscanの外部モジュールを、ひな形作成から実装・テスト・配布用パッケージ作成まで進め、別環境への導入と動作も確認します。

• 再利用するHoloscan処理の部品化
• Pythonからの利用とテスト
• 別アプリへのモジュール導入

タンパク質の構造と配列を条件付きで生成し、結合候補や抗体の設計を進めます。NVIDIAのAPIまたはローカル環境で実行し、出力と検証結果を確認します。

• 指定した標的の結合候補を作りたいとき
• 抗体や部分構造を残す設計
• 評価値を使った候補探索

CDF Auto-Labelingで手元の動画などに自動ラベルを付けるため、既存の実行例を起点に、処理工程の選定、設定やプロンプトの調整、検証を案内します。

• 倉庫の安全確認動画への自動ラベル付け
• 既存の処理設定を新分野へ適用
• 注釈付け用プロンプトと質問集の作成

正常画像と欠陥領域を示すマスクから検出器向けの合成欠陥画像を作るため、マスク配置、Cosmosの追加学習、生成、品質評価などの工程を案内します。

• 基板の合成欠陥画像を作りたいとき
• 正常画像への欠陥マスク配置
• 欠陥データでCosmosを追加学習

動画や画像を分割・選別し、重複除去や説明文の付与で学習用データを整えます。Cosmos Curatorの設定・実行から、データ検索やTAOへの受け渡しまで支援します。

• 動画を分割・選別して学習用に整える
• 重複除去とアーカイブ作成
• 画像に説明文や埋め込みを付けたいとき

映像の天候・照明変更や画像編集、画像からの動画生成に使うCDFのYAML設定を作成・検証します。リモートAPIで生成を実行し、設定した評価基準で結果を確認します。

• 元動画の天候や照明を変えたいとき
• 静止画の特定の属性を編集したいとき
• 画像やテキストから動画を生成したいとき

NVSHMEMを使うCUDAカーネルについて、TMAによるGPU間転送の適性を確認し、共有メモリの登録や起動設定、条件を満たす直接転送への変更を支援します。

• NVSHMEMカーネルのTMA適性評価
• 指定カーネルと起動設定のTMA対応
• 中間メモリコピーを省けるか確認したいとき

NVSHMEMで使うGPUと通信ポートの接続構成を調べ、処理単位への割り当てと環境変数を提案します。複数NICの選択や、構成に基づく設定診断に使えます。

• GPUに近い通信ポートを選びたいとき
• バージョン別の複数NIC対応確認
• 想定外のポート選択を診断したいとき

NVSHMEMのノード間通信方式を、導入済みプラグインやネットワーク、処理内容から選びます。互換性の根拠と不明点を整理し、選択に必要な最小限の環境変数を提示します。

• 計算環境に適合する通信方式を選びたいとき
• CUDAコードの通信特性を検討したいとき
• 通信方式の最小限の設定を得たいとき

NVSHMEMの通信帯域幅や遅延を測定し、GPU配置・接続構成・実行コマンド・生ログをまとめます。性能確認や同条件の基準値との比較に使うレポートを作るスキルです。

• 推奨の4テストで通信性能を確認したいとき
• ノード内・ノード間の測定結果を残したいとき
• 測定ログと環境情報を引き継ぎたいとき

複数GPU間の通信にNVSHMEMが適するかを判断し、基本概念からC/C++・Pythonの初回プログラム設計、ビルド、起動手順までを段階的に案内します。

• 複数GPU処理への適性を判断したいとき
• GPU通信とメモリの基本を学びたいとき
• 初めてのC/C++プログラム作成

NVSHMEMとNVSHMEM4Pyの導入に向け、環境とバージョンに合う方法を選び、必要条件の確認からインストールコマンド、動作検証までを整理するスキル。

• 単一マシンへの導入を計画したいとき
• NVSHMEM4Pyの導入方法選び
• 複数ノード向けのソースビルド準備

NVSHMEMの起動失敗や停止、通信異常を実行コマンドとログから調べ、既知の問題や環境要因を切り分け、共有用のMarkdown形式の不具合報告を準備します。

• 起動失敗やクラッシュ、停止を調べたいとき
• NVSHMEMとアプリ・環境要因の切り分け
• 使用バージョンと既知の問題の照合

NVSHMEM と NVSHMEM4Py の公式資料を指定バージョンに合わせて調べ、導入手順、API、実行時の設定、互換性や不具合への対処を出典付きで整理します。

• 指定バージョンの導入手順を探したいとき
• APIや実行時設定を理解したいとき
• NVSHMEM4Pyの互換性確認

NVSHMEMの性能改善について、測定データ収集、ノード間通信方式、通信機器の割り当て、TMAのうち、目的に合う専門スキルへの引き継ぎを案内します。

• 現状の性能測定の進め方を選びたいとき
• ノード間通信方式の相談先を探したいとき
• ネットワーク機器の割り当てを相談したいとき

CUDAの不正なメモリアクセスや共有メモリの競合、同期エラーを症状別に切り分け、NVIDIA Compute Sanitizerの選択・実行・報告の読み取りを案内するスキル。

• GPUの不正・範囲外アクセスを調べたいとき
• 共有メモリの競合による結果のばらつき調査
• 未初期化GPUメモリの読み取り調査

OmniverseのシーンをNewton物理エンジンに取り込み、物理計算を進めるためのスキルです。シーン編集の反映から描画用の状態出力まで、連携手順を案内します。

• 読み込み済みシーンをNewtonで動かしたいとき
• シーンの編集を物理計算へ反映したいとき
• 物理計算の結果をOmniverseで描画したいとき

AIエージェントの目的・禁止事項・成功の基準を残すethos.mdの作成や更新を案内します。既存ファイルと依頼内容を確認し、意図の聞き取りや編集の手順へ振り分けます。

• 新しいエージェントの目的と制約の整理
• 既存のethos.mdと不足内容の確認
• 特定ルールの更新や方針の見直し

AIエージェントの目的、行動の境界、成功の基準を、コードや文書の調査と一問ずつの対話で整理し、ethos.mdにまとめるための材料を用意します。

• 新規エージェントの目的と範囲の整理
• 既存エージェントの行動方針の文書化
• 成果が競合するときの優先順位の整理

AIエージェントの目的、振る舞い、制約、成功基準をethos.mdにまとめます。対話で合意した設計の文書化と既存ファイルの編集、書式検証、内容確認を支援します。

• 対話で合意したエージェント設計の文書化
• 設計意図の変更を既存文書へ反映
• 評価に使う制約や優先順位の整理

既存のゲノム解析にNVIDIA ParabricksのGPU処理を追加し、CPU処理を残したまま実行時に切り替えて、所要時間や出力の違いを比較するスキル。

• ゲノム解析のGPU化候補を調べたいとき
• 既存処理にCPU・GPU切り替えを追加
• CPU版とGPU版の出力・時間比較

ゲノム解析の目的や入力に合う NVIDIA Parabricks のコマンドを選び、CPU版のオプション変換、バージョン別の指定方法、実行環境の準備状況を確認します。

• 解析データに合うツールを選びたいとき
• STARの指定を変換したいとき
• GPUやコンテナの準備確認

Auto Ontologyで業務用語や関係、指標の意味を定義・更新し、SQLの検証やモデルの入出力、保存内容の照合を通じて公開までを案内するスキル。

• 業務用語や関係の定義・更新
• 指標の計算式・単位・集計粒度の確認
• モデルのバックアップと取り込み検証

Auto Ontologyに自然言語で質問し、生成されたSQLや取得データ、回答の根拠を検証します。MCPや認証付きREST接続で、集計結果の確認に使うスキルです。

• 集計値とSQLの整合性を確認したいとき
• 質問前に業務用語の意味を確かめたいとき
• 取得結果の不足や省略を調べたいとき