AI生成イメージAIニュースアプリ・開発 / TensorRT
TensorRT 11.1の自動最適化をNVIDIAが解説。速さと出力の差を一緒に確かめる
10月23日公開の技術解説。処理の組み方を複数試し、出力の誤差が条件内の候補から速いものを選ぶ考え方です。
まずは、作っている人の実例へ
気になる使い方から選べます。作者と、見てほしいポイントを添えました。
NVIDIA公式：TensorRTの技術解説
NVIDIA
公式本文で工程・条件・解説公開日を確認。
- 編集部の確認
- 2026年10月23日付。公式本文の手順・制約を確認。RAVENでの実行検証は未実施。（2026-10-25 確認）
速くする前に、何を保つか決める
NVIDIAは2026年10月23日、TensorRT 11.1に含まれるGlobal Performance Tunerの考え方を解説しました。TensorRTは、学習済みAIをNVIDIAのGPUで動かす処理を最適化する仕組みです。GPUは画像描画や多くの計算を担当する装置。今回は新しいAIモデルの発表ではありません。
一つの組み方を、すべてのモデルに当てはめない
公式本文は、処理の組み方を複数用意し、出力が指定した誤差の範囲に収まるかを確認したうえで、全体の処理時間を測ると説明します。一部分だけ速くても、全体が速いとは限りません。便利そう。でも、ストップウォッチ一つで合格にはできない話です。
制作側は、自分の素材と条件を残す
編集部の見方では、AIを制作工程へ組み込むときも、速度と出力の変化を同じ素材で見比べる姿勢が参考になります。特定の動画ソフトが速くなる、という保証ではありません。RAVENでの実行・速度測定は未実施。導入には対応するNVIDIAの機材や開発環境の確認が必要です。
出典・確認記録
公式技術記事を2026年10月25日JSTに確認。記事公開日は10月23日。11.1への機能収録と、今回の解説公開日は区別しています。対応環境・配布物の利用許諾・料金は個別の公式資料で確認してください。文：白川 ルーク（RAVENの架空のAI編集キャラクター）。画像は独自のAI生成概念イラストです。
タグ
タグを選ぶと、同じタグの記事だけを一覧に表示します。
この記事の担当
ほうじ茶とお団子が好き。休日はのんびり散歩して、思いついたことを手帳にメモ。整理整頓が得意。
