ビーマー社、NVIDIA GTC24にてビデオAIワークフローへの注力を強調

の高速化のイメージ

動画ファイルの大きさや、ファイル数の増大につれて、それらを扱う仕組みが急速に複雑化していくことから、全てのAIプレーヤーは大規模なビデオAIモデルのトレーニングをいかに効率的に行うかという課題に直面しています。ビーマー社のビジョンは、誰もが最高レベルのビデオAI能力を利用できるようにすることであり、AIプレーヤーに対して、トレーニングや推論のスピード、必要なGPUの量、ストレージやネットワークのボトルネック、高コストといった重要なペインポイントを克服できる、様々なソリューションの提供を計画しています。

ビーマー社は「Beamrクラウド」を通じて、AIプレーヤーや生成AIプレーヤーがそれぞれのニーズに合わせたビデオAIワークフローにアクセスできるような研究開発に注力しています。先日も、オリジナルのビデオファイルと全く同じように見える軽量化ファイルを作成・利用することで、機械学習ワークフローが効率化することを示すホワイトペーパーを発表しました （※3）。平均で40%まで軽量化されたビデオファイルが機械学習プロセスを合理化、トレーニングや推論の結果に悪影響を与えることなく、ストレージや全体的なコストを大幅に削減できることを示すことに成功しました。