NVIDIAによると、サムスン電子、Kakao Mobility、LGエレクトロニクスが、半導体設計、自動運転、工場ロボットで同社のチップとソフトウェアを活用しており、サムスンのシミュレーションの1つは約18時間から41秒に短縮された。詳細は2026年11月8日公開のNVIDIAのブログ記事による。

サムスンはNVIDIAと何をしているのか

サムスン電子は、材料研究、プロセス開発、デバイス設計で、アクセラレーテッドコンピューティングとAI物理を活用している。技術計算CAD（TCAD）ではNVIDIA cuISSとNVIDIA cuDSSで疎な線形システムの計算を高速化し、プロセスや光学のシミュレーションにもGPUを使う。

NVIDIAが示した数字は次のとおり。

  • サムスンのsMOLプラットフォームは、NVIDIA cuESTを使い、一部の量子化学計算をエンドツーエンドで最大5x高速化した。
  • NVIDIA PhysicsNeMoを使ったチップ規模の熱・機械解析の1例では、約1,600xの高速化となった。
  • この例は、32コアCPUでの約18時間から41秒に短縮された。

これは特定の事例に関するNVIDIAの数字であり、一般的なベンチマークではない。

Kakao Mobilityは何を作るのか

Kakao Mobilityは、NVIDIA DRIVE AGX Thorを搭載する車両センサー・演算のリファレンスプラットフォームNVIDIA Hyperion上で、レベル4の自動運転システムを開発する計画だ。安全面ではNVIDIA Halosも使う。

初期開発はKia製の専用車両が中心で、ソウルの江南地区での運行経験を生かす。発売時期は示されていない。

LGエレクトロニクスは何を実演したのか

NVIDIAとLGエレクトロニクスは、実際の製造現場で、NVIDIA Isaac GR00Tを搭載したLGのロボット「CLOiD」による操作と製造作業を実演した。実世界のデータ収集、NVIDIA Cosmosによるデータ拡張、GR00Tのモデル学習、NVIDIA Jetson AGX Thorの搭載演算、シミュレーション評価をつなぐ流れだ。

価格と提供時期

3件とも価格や一般向けの発売日は示されていない。消費者が買えるものはない。

誰に関係するのか

チップ・材料のエンジニア。 サムスンの数字は、GPUシミュレーションで待ち時間を減らせる場面を示すが、1,600xは特定の事例の値である。

モビリティの計画担当者。 Kakao Mobilityの計画は開発ロードマップで、今乗れるサービスではない。

製品を探している人。 3件とも開発段階のため、待つのが無難だ。

まだ分かっていないこと

記事では、Kakao Mobilityのシステムがいつ乗客を乗せるのか、LGがCLOiDを何台導入するのかは示されていない。詳細な技術内容はNVIDIAの元記事を参照してほしい。