Gemini модели локално с Nvidia Blackwell
Google Gemini вече може да бъде внедрен локално, използвайки Nvidia Blackwell чрез Google Distributed Cloud. Това внедряване позволява на организациите сигурно да използват Gemini модели в рамките на своите центрове за данни, като им дава възможност с агентни AI възможности.
Разбиране на Gemini моделите
Семейството Gemini от модели представлява най-съвременните AI модели на Google до момента. Тези модели са проектирани за сложно разсъждение, кодиране и мултимодално разбиране, което ги прави универсални инструменти за различни приложения.
Google Distributed Cloud
Google Distributed Cloud предоставя напълно управлявано решение за локални, изолирани от въздуха среди и гранични изчисления. Това позволява на клиентите да поддържат контрол върху своите данни, като същевременно се възползват от силата на AI технологиите на Google.
Ползи от локално внедряване
Подобрен контрол: Организациите поддържат пълен контрол върху своите данни, осигурявайки съответствие с разпоредбите за поверителност и вътрешните политики.
Сигурност: Внедряването на Gemini модели в рамките на собствените им центрове за данни позволява по-голяма сигурност и защита на чувствителна информация.
Персонализиране: Локалното внедряване позволява по-голямо персонализиране на AI решенията, за да отговори на специфичните бизнес нужди.
Това партньорство гарантира, че клиентите могат да правят иновации с Gemini, като същевременно се придържат към строги политики за управление на данните.
Оптимизиране на Gemini и Gemma за Nvidia GPU
Nvidia и Google си сътрудничат, за да оптимизират производителността на Gemini-базираните натоварвания за заключаване на Nvidia GPU, особено в рамките на платформата Vertex AI на Google Cloud. Тази оптимизация позволява на Google ефективно да обработва значителен брой потребителски заявки за Gemini модели на Nvidia ускорена инфраструктура в Vertex AI и Google Distributed Cloud.
Vertex AI платформа
Vertex AI е всеобхватната платформа на Google Cloud за машинно обучение, предлагаща инструменти и услуги за обучение, внедряване и управление на AI модели. Оптимизацията на Gemini за Nvidia GPU в рамките на Vertex AI подобрява възможностите на платформата и улеснява разработчиците да изграждат и внедряват AI решения.
Gemma семейство модели
Семейството Gemma от леки, отворени модели е оптимизирано за заключаване, използвайки библиотеката Nvidia TensorRT-LLM. Очаква се тези модели да бъдат предлагани като лесни за внедряване Nvidia NIM микроуслуги, което ги прави достъпни за по-широк кръг от разработчици.
Nvidia TensorRT-LLM
Nvidia TensorRT-LLM е библиотека за оптимизиране и внедряване на големи езикови модели (LLM) на Nvidia GPU. Чрез оптимизиране на Gemma модели с TensorRT-LLM, Nvidia и Google улесняват разработчиците да използват силата на LLM в своите приложения.
Достъпност за разработчици
Тези оптимизации максимизират производителността и правят напредналия AI по-достъпен за разработчиците, като им позволяват да изпълняват своите натоварвания на различни архитектури в центровете за данни и локалните Nvidia RTX-захранвани PC-та и работни станции.
Стартиране на Общност на разработчиците на Google Cloud и Nvidia
Google Cloud и Nvidia стартираха нова съвместна общност на разработчиците, за да ускорят междуведомственото обучение и иновациите. Тази общност обединява експерти и колеги, за да си сътрудничат и да споделят знания, улеснявайки разработчиците да изграждат, мащабират и внедряват следващото поколение AI приложения.
Ползи от Общността на разработчиците
Споделяне на знания: Общността предоставя платформа за разработчиците да споделят своя опит и да се учат от другите.
Сътрудничество: Разработчиците могат да си сътрудничат по проекти и да споделят код, ускорявайки процеса на разработка.
Поддръжка: Общността предлага поддръжка и насоки за разработчиците, които изграждат AI приложения.
Тази инициатива съчетава инженерно съвършенство, лидерство с отворен код и жизнена екосистема на разработчиците, за да даде възможност на разработчиците и да стимулира иновациите в AI пространството.
Рамки с отворен код
Компаниите подкрепят общността на разработчиците, като оптимизират рамки с отворен код, като JAX, за безпроблемно мащабиране на Blackwell GPU. Това позволява на AI натоварванията да работят ефективно в десетки хиляди възли, улеснявайки обучението и внедряването на мащабни AI модели.
JAX оптимизация
JAX е високопроизводителна библиотека за числени изчисления, разработена от Google. Чрез оптимизиране на JAX за Blackwell GPU, Nvidia и Google улесняват разработчиците да използват силата на JAX в своите AI приложения.
Confidential VM и GKE възли с Nvidia H100 GPU
Confidential Virtual Machines (VM) на Google Cloud от серията A3, оптимизирана за ускорители, с Nvidia H100 GPU вече са налични в предварителен преглед. По същия начин се предлагат и неговите Confidential Google Kubernetes Engine (GKE) възли. Тези решения за поверителни изчисления гарантират поверителността и целостта на AI, машинното обучение и научните симулационни работни натоварвания, използвайки защитени GPU, докато данните се използват.
Confidential Virtual Machines
Confidential VM шифроват данните в употреба, осигурявайки допълнителен слой сигурност за чувствителни натоварвания. Това гарантира, че данните остават защитени дори по време на обработка, намалявайки риска от неоторизиран достъп.
Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) е управлявана Kubernetes услуга, която опростява внедряването и управлението на контейнеризирани приложения. Confidential GKE възлите осигуряват същото ниво на сигурност като Confidential VM, гарантирайки, че контейнеризираните натоварвания са защитени.
Ползи за сигурност
Защита на данни: Confidential VM и GKE възлите защитават данните в употреба, намалявайки риска от пробиви на данни.
Съответствие: Тези решения помагат на организациите да спазват разпоредбите за поверителност и индустриалните стандарти.
Доверие: Поверителните изчисления изграждат доверие, като гарантират, че данните остават поверителни и защитени през целия жизнен цикъл.
Това дава възможност на собствениците на данни и модели да поддържат пряк контрол върху пътя на своите данни, като Nvidia Confidential Computing носи усъвършенствана хардуерно поддържана сигурност за ускорени изчисления. Това осигурява повече увереност при създаването и приемането на иновативни AI решения и услуги.
Новите A4 VM на Google са общодостъпни на Nvidia Blackwell GPU
През февруари Google Cloud стартира своите нови A4 виртуални машини, които разполагат с осем Blackwell GPU, свързани чрез Nvidia NVLink. Това предлага значително увеличение на производителността спрямо предишното поколение, улеснявайки обучението и внедряването на мащабни AI модели. Новите A4 VM на Google Cloud на Nvidia HGX B200 вече са общодостъпни, предоставяйки на клиентите достъп до най-новото в AI хардуера.
Nvidia NVLink
Nvidia NVLink е високоскоростна технология за свързване, която позволява бърза комуникация между GPU. Чрез свързване на осем Blackwell GPU с NVLink, A4 VM на Google Cloud осигуряват ненадмината производителност за AI натоварвания.
Увеличаване на производителността
A4 VM предлагат значително увеличение на производителността спрямо предишното поколение, което ги прави идеални за обучение и внедряване на мащабни AI модели. Това позволява на разработчиците да итерират по-бързо и да постигат по-добри резултати със своите AI приложения.
Достъпност чрез Vertex AI и GKE
Новите VM и AI Hypercomputer архитектура на Google са достъпни чрез услуги като Vertex AI и GKE, което позволява на клиентите да изберат път за разработване и внедряване на агентни AI приложения в мащаб. Това улеснява организациите да използват силата на AI в своите приложения.
По-задълбочено изследване на Blackwell GPU архитектурата
Blackwell GPU архитектурата на Nvidia бележи монументален скок в изчислителната мощност, фундаментално преобразявайки пейзажа на AI и високопроизводителните изчисления. За да оцените истински възможностите на A4 VM и тяхното въздействие върху AI иновациите, е от решаващо значение да разберете основната технология на Blackwell GPU.
Трансформиращи изчислителни възможности
Архитектурата Blackwell е проектирана да обработва най-взискателните AI натоварвания, включително обучение на масивни езикови модели (LLM) и изпълнение на сложни симулации. Нейните ключови характеристики включват:
- Transformer Engine от второ поколение: Този двигател е специално оптимизиран за transformer модели, които са в основата на много съвременни AI приложения. Той значително ускорява обучението и извеждането на тези модели.
- NVLink от пето поколение: Както споменахме по-рано, NVLink позволява високоскоростна комуникация между GPU, което им позволява да работят заедно безпроблемно по сложни задачи. Това е особено важно за обучение на много големи модели, които изискват колективната изчислителна мощност на няколко GPU.
- Поддръжка на поверителни изчисления: Blackwell GPU включват хардуерно базирани функции за сигурност, които позволяват поверителни изчисления, осигурявайки поверителността и целостта на чувствителните данни.
- Разширена технология на паметта: Blackwell GPU използват най-новата технология на паметта, предоставяйки висока честотна лента и капацитет за обработка на огромните набори от данни, използвани в AI приложенията.
Въздействие върху AI натоварванията
Комбинацията от тези характеристики води до значително подобрение на производителността за широк спектър от AI натоварвания. Blackwell GPU позволяват на разработчиците да:
- Обучават по-големи модели: Увеличената изчислителна мощност и капацитет на паметта позволяват обучението на значително по-големи и по-сложни AI модели, което води до подобрена точност и производителност.
- Намалят времето за обучение: Оптимизираната архитектура и високоскоростните взаимовръзки драстично намаляват времето, необходимо за обучение на AI модели, ускорявайки процеса на разработка.
- Внедряват по-ефективно: Blackwell GPU са проектирани за енергийна ефективност, което позволява внедряването на AI модели в мащаб без прекомерна консумация на енергия.
- Отключат нови AI приложения: Несравнимата производителност на Blackwell GPU отваря възможности за нови AI приложения, които преди това бяха невъзможни поради изчислителни ограничения.
Стратегическите последици за Google Cloud и неговите клиенти
Засиленото партньорство между Google Cloud и Nvidia, съсредоточено върху Gemini, Blackwell и поддържащата инфраструктура, представлява значителни стратегически последици както за двете компании, така и за техните клиенти.
Конкурентно предимство за Google Cloud
- Привличане на бизнеси, фокусирани върху AI: Чрез предлагане на най-съвременна AI инфраструктура, захранвана от Nvidia Blackwell GPU, Google Cloud може да привлече бизнеси, които са силно инвестирани в AI изследвания и разработки.
- Разграничаване от конкурентите: Интеграцията на Gemini и оптимизираната производителност на VM на Google Cloud я отличават от другите доставчици на облачни услуги.
- Укрепване на своята AI екосистема: Това партньорство допринася за стабилна AI екосистема, като дава възможност на разработчиците, насърчава иновациите и предоставя достъп до усъвършенствани инструменти и ресурси.
Ползи за клиентите
- Ускорени AI иновации: Клиентите могат да използват силата на Gemini и Blackwell GPU, за да ускорят своите AI инициативи, което им позволява да разработват и внедряват иновативни решения по-бързо.
- Подобрена производителност и мащабируемост: Оптимизираната инфраструктура гарантира, че AI натоварванията работят ефективно и могат да се мащабират, за да отговорят на нарастващите нужди.
- Подобрена сигурност и съответствие: Confidential VM и GKE възлите предоставят функциите за сигурност и съответствие, необходими за защита на чувствителни данни.
- Намалени разходи: Чрез оптимизиране на AI натоварванията за Nvidia GPU, клиентите потенциално могат да намалят своите разходи за изчисления.
Бъдещето на AI развитието
Това партньорство представлява значителна стъпка напред в еволюцията на AI развитието. Чрез комбиниране на експертния опит на Google в AI моделите с лидерството на Nvidia в GPU технологията, двете компании стимулират иновациите и правят усъвършенстваните AI инструменти по-достъпни за разработчиците. Това несъмнено ще доведе до създаването на нови и вълнуващи AI приложения, които ще трансформират индустриите и ще подобрят живота.
Разбиране на ролята на Nvidia NIM микроуслугите
Съществен компонент от съвместната инициатива е въвеждането на микроуслуги Nvidia NIM. За да разберем тяхното значение, трябва да ги разгледаме по-отблизо.
Определение и функционалност
Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) е софтуерно решение, проектирано да рационализира внедряването на AI модели. То капсулира предварително обучени модели, двигатели за извеждане и необходимите зависимости в контейнеризирана микроуслуга. Това означава, че NIM предлага стандартизиран начин за внедряване на AI модели, независимо от рамката или хардуера.
Основни предимства на Nvidia NIM:
- Опростено внедряване: NIM значително намалява сложността на внедряването на AI модели, което позволява на разработчиците да се съсредоточат върху изграждането на приложения, а не върху управлението на инфраструктура.
- Хардуерно ускорение: NIM е оптимизиран за Nvidia GPU, като използва техните възможности за ускорение, за да осигури високопроизводително извеждане.
- Мащабируемост: NIM е проектиран да се мащабира хоризонтално, позволявайки на разработчиците да се справят с нарастващите нужди, без да компрометират производителността.
- Модулност: NIM позволява модулност и бързо актуализиране на различни модели, без да се прекъсват другите модели.
Как NIM е от полза за разработчиците и организациите:
- По-бързо време за излизане на пазара: Чрез опростяване на внедряването, NIM помага на разработчиците да пуснат на пазара приложения, захранвани от AI, по-бързо.
- Намалени разходи: NIM минимизира инфраструктурата и оперативните разходи, като оптимизира използването на ресурсите.
- Подобрена производителност: Хардуерното ускорение чрез NIM осигурява по-висока пропускателна способност и по-ниска латентност, подобрявайки потребителското изживяване.
- Повишена гъвкавост: Стандартизираното внедряване с NIM осигурява по-голяма гъвкавост и позволява на разработчиците лесно да превключват между различни AI модели.
Заключителни точки
Разширеното сътрудничество между Google Cloud и Nvidia показва забележителен напредък в AI развитието. Интегрирането на Gemini моделите на Google с Blackwell GPU на Nvidia определя нови критерии за оптимизация на AI натоварванията. Това партньорство не само ускорява иновациите, но и подобрява сигурността, мащабируемостта и достъпността за разработчиците и организациите, участващи в AI. В допълнение, стартирането на A4 VM на Google и NIM микроуслугите на Nvidia бележи ключов момент в овластяването на AI приложенията, насърчавайки бъдеще, в което AI решенията са ефективно и ефективно внедрени в по-голям мащаб.