Nvidia & Google Cloud: KI-Innovation mit Gemini & Blackwell

Gemini-Modelle On-Premise mit Nvidia Blackwell

Google Gemini kann jetzt On-Premise mit Nvidia Blackwell über Google Distributed Cloud bereitgestellt werden. Diese Bereitstellung ermöglicht es Unternehmen, Gemini-Modelle sicher in ihren eigenen Rechenzentren zu nutzen und sie so mit agentischen KI-Fähigkeiten auszustatten.

Verständnis der Gemini-Modelle

Die Gemini-Familie von Modellen repräsentiert Googles fortschrittlichste KI-Modelle bis heute. Diese Modelle sind für komplexes Denken, Programmieren und multimodales Verständnis konzipiert und somit vielseitige Werkzeuge für verschiedene Anwendungen.

Google Distributed Cloud

Google Distributed Cloud bietet eine vollständig verwaltete Lösung für On-Premise-, Air-Gapped-Umgebungen und Edge Computing. Dies ermöglicht es Kunden, die Kontrolle über ihre Daten zu behalten und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit der KI-Technologien von Google zu nutzen.

Vorteile der On-Premise-Bereitstellung

Verbesserte Kontrolle: Unternehmen behalten die volle Kontrolle über ihre Daten und stellen die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und internen Richtlinien sicher.
Sicherheit: Die Bereitstellung von Gemini-Modellen in ihren eigenen Rechenzentren ermöglicht eine höhere Sicherheit und den Schutz sensibler Informationen.
Anpassung: Die On-Premise-Bereitstellung ermöglicht eine stärkere Anpassung der KI-Lösungen an spezifische Geschäftsanforderungen.

Diese Partnerschaft stellt sicher, dass Kunden mit Gemini Innovationen entwickeln können und gleichzeitig strenge Data-Governance-Richtlinien einhalten.

Optimierung von Gemini und Gemma für Nvidia GPUs

Nvidia und Google haben zusammengearbeitet, um die Leistung von Gemini-basierten Inferenz-Workloads auf Nvidia GPUs zu optimieren, insbesondere innerhalb der Vertex AI-Plattform von Google Cloud. Diese Optimierung ermöglicht es Google, eine erhebliche Anzahl von Benutzerabfragen für Gemini-Modelle auf Nvidia-beschleunigter Infrastruktur in Vertex AI und Google Distributed Cloud effizient zu verarbeiten.

Vertex AI-Plattform

Vertex AI ist die umfassende Plattform von Google Cloud für maschinelles Lernen, die Tools und Services für das Training, die Bereitstellung und die Verwaltung von KI-Modellen bietet. Die Optimierung von Gemini für Nvidia GPUs innerhalb von Vertex AI verbessert die Fähigkeiten der Plattform und erleichtert es Entwicklern, KI-Lösungen zu erstellen und bereitzustellen.

Gemma-Familie von Modellen

Die Gemma-Familie von schlanken, offenen Modellen wurde für die Inferenz mit der Nvidia TensorRT-LLM-Bibliothek optimiert. Es wird erwartet, dass diese Modelle als einfach bereitzustellende Nvidia NIM-Microservices angeboten werden, die sie einem breiteren Spektrum von Entwicklern zugänglich machen.

Nvidia TensorRT-LLM

Nvidia TensorRT-LLM ist eine Bibliothek zur Optimierung und Bereitstellung großer Sprachmodelle (LLMs) auf Nvidia GPUs. Durch die Optimierung von Gemma-Modellen mit TensorRT-LLM erleichtern Nvidia und Google es Entwicklern, die Leistungsfähigkeit von LLMs in ihren Anwendungen zu nutzen.

Zugänglichkeit für Entwickler

Diese Optimierungen maximieren die Leistung und machen fortschrittliche KI für Entwickler zugänglicher, sodass sie ihre Workloads auf verschiedenen Architekturen in Rechenzentren und lokalen Nvidia RTX-basierten PCs und Workstations ausführen können.

Start der Google Cloud und Nvidia Developer Community

Google Cloud und Nvidia haben eine neue gemeinsame Entwickler-Community ins Leben gerufen, um das Cross-Skilling und die Innovation zu beschleunigen. Diese Community bringt Experten und Kollegen zusammen, um zusammenzuarbeiten und Wissen auszutauschen, wodurch es Entwicklern erleichtert wird, die nächste Generation von KI-Anwendungen zu erstellen, zu skalieren und bereitzustellen.

Vorteile der Developer Community

Wissensaustausch: Die Community bietet eine Plattform für Entwickler, um ihr Fachwissen auszutauschen und von anderen zu lernen.
Zusammenarbeit: Entwickler können an Projekten zusammenarbeiten und Code austauschen, wodurch der Entwicklungsprozess beschleunigt wird.
Support: Die Community bietet Support und Unterstützung für Entwickler, die KI-Anwendungen erstellen.

Diese Initiative kombiniert exzellentes Engineering, Open-Source-Führung und ein lebendiges Entwickler-Ökosystem, um Entwickler zu befähigen und Innovationen im KI-Bereich voranzutreiben.

Open-Source-Frameworks

Die Unternehmen unterstützen die Entwickler-Community durch die Optimierung von Open-Source-Frameworks wie JAX für die nahtlose Skalierung auf Blackwell GPUs. Dies ermöglicht es, KI-Workloads effizient über Zehntausende von Knoten auszuführen, wodurch es einfacher wird, groß angelegte KI-Modelle zu trainieren und bereitzustellen.

JAX-Optimierung

JAX ist eine leistungsstarke Bibliothek für numerische Berechnungen, die von Google entwickelt wurde. Durch die Optimierung von JAX für Blackwell GPUs erleichtern Nvidia und Google es Entwicklern, die Leistungsfähigkeit von JAX in ihren KI-Anwendungen zu nutzen.

Confidential VMs und GKE Nodes mit Nvidia H100 GPUs

Die Confidential Virtual Machines (VMs) von Google Cloud auf der accelerator-optimierten A3 Machine Series mit Nvidia H100 GPUs sind jetzt in der Vorschau verfügbar. In ähnlicher Weise werden auch die Confidential Google Kubernetes Engine (GKE)-Nodes angeboten. Diese vertraulichen Computing-Lösungen gewährleisten die Vertraulichkeit und Integrität von KI-, Machine-Learning- und wissenschaftlichen Simulations-Workloads mit geschützten GPUs, während die Daten verwendet werden.

Confidential Virtual Machines

Confidential VMs verschlüsseln Daten während der Nutzung und bieten so eine zusätzliche Sicherheitsebene für sensible Workloads. Dies stellt sicher, dass Daten auch während der Verarbeitung geschützt bleiben, wodurch das Risiko eines unbefugten Zugriffs verringert wird.

Google Kubernetes Engine

Google Kubernetes Engine (GKE) ist ein verwalteter Kubernetes-Service, der die Bereitstellung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen vereinfacht. Confidential GKE-Nodes bieten das gleiche Sicherheitsniveau wie Confidential VMs und stellen sicher, dass containerisierte Workloads geschützt sind.

Sicherheitsvorteile

Datenschutz: Confidential VMs und GKE-Nodes schützen Daten während der Nutzung und verringern das Risiko von Datenschutzverletzungen.
Compliance: Diese Lösungen helfen Unternehmen, Datenschutzbestimmungen und Industriestandards einzuhalten.
Vertrauen: Vertrauliches Computing schafft Vertrauen, indem es sicherstellt, dass Daten während des gesamten Lebenszyklus vertraulich und geschützt bleiben.

Dies ermöglicht es Daten- und Modellbesitzern, die direkte Kontrolle über den Weg ihrer Daten zu behalten, wobei Nvidia Confidential Computing fortschrittliche hardwaregestützte Sicherheit für beschleunigtes Computing bietet. Dies sorgt für mehr Vertrauen bei der Erstellung und Einführung innovativer KI-Lösungen und -Services.

Googles neue A4 VMs Allgemein verfügbar auf Nvidia Blackwell GPUs

Im Februar hat Google Cloud seine neuen virtuellen A4-Maschinen auf den Markt gebracht, die über acht Blackwell GPUs verfügen, die über Nvidia NVLink miteinander verbunden sind. Dies bietet eine deutliche Leistungssteigerung gegenüber der vorherigen Generation, wodurch es einfacher wird, groß angelegte KI-Modelle zu trainieren und bereitzustellen. Die neuen A4 VMs von Google Cloud auf Nvidia HGX B200 sind jetzt allgemein verfügbar und bieten Kunden Zugang zur neuesten KI-Hardware.

Nvidia NVLink

Nvidia NVLink ist eine Hochgeschwindigkeits-Verbindungstechnologie, die eine schnelle Kommunikation zwischen GPUs ermöglicht. Durch die Verbindung von acht Blackwell GPUs mit NVLink bieten die A4 VMs von Google Cloud eine unübertroffene Leistung für KI-Workloads.

Leistungssteigerung

Die A4 VMs bieten eine deutliche Leistungssteigerung gegenüber der vorherigen Generation und sind somit ideal für das Training und die Bereitstellung groß angelegter KI-Modelle. Dies ermöglicht es Entwicklern, schneller zu iterieren und bessere Ergebnisse mit ihren KI-Anwendungen zu erzielen.

Zugänglichkeit über Vertex AI und GKE

Die neuen VMs und die KI-Hypercomputer-Architektur von Google sind über Services wie Vertex AI und GKE zugänglich, sodass Kunden einen Weg wählen können, um agentische KI-Anwendungen in großem Maßstab zu entwickeln und bereitzustellen. Dies erleichtert es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit von KI in ihren Anwendungen zu nutzen.

Vertiefung in die Blackwell GPU-Architektur

Die Blackwell GPU-Architektur von Nvidia markiert einen monumentalen Sprung in der Rechenleistung und gestaltet die Landschaft der KI und des Hochleistungsrechnens grundlegend neu. Um die Fähigkeiten der A4 VMs und ihre Auswirkungen auf die KI-Innovation wirklich zu verstehen, ist es entscheidend, die zugrunde liegende Technologie der Blackwell GPUs zu verstehen.

Transformatorische Rechenfähigkeiten

Die Blackwell-Architektur wurde entwickelt, um die anspruchsvollsten KI-Workloads zu bewältigen, einschließlich des Trainings massiver Sprachmodelle (LLMs) und der Ausführung komplexer Simulationen. Zu ihren wichtigsten Merkmalen gehören:

• Transformer Engine der zweiten Generation: Diese Engine ist speziell für Transformer-Modelle optimiert, die die Grundlage vieler moderner KI-Anwendungen bilden. Sie beschleunigt das Training und die Inferenz dieser Modelle erheblich.
• NVLink der fünften Generation: Wie bereits erwähnt, ermöglicht NVLink eine Hochgeschwindigkeitskommunikation zwischen GPUs, sodass diese nahtlos zusammen an komplexen Aufgaben arbeiten können. Dies ist besonders wichtig für das Training sehr großer Modelle, die die kollektive Rechenleistung mehrerer GPUs erfordern.
• Unterstützung für vertrauliches Computing: Blackwell GPUs verfügen über hardwarebasierte Sicherheitsfunktionen, die vertrauliches Computing ermöglichen und so die Privatsphäre und Integrität sensibler Daten gewährleisten.
• Fortschrittliche Speichertechnologie: Blackwell GPUs verwenden die neueste Speichertechnologie, die hohe Bandbreite und Kapazität für die Verarbeitung der enormen Datensätze bietet, die in KI-Anwendungen verwendet werden.

Auswirkungen auf KI-Workloads

Die Kombination dieser Funktionen führt zu einer erheblichen Leistungsverbesserung für eine Vielzahl von KI-Workloads. Blackwell GPUs ermöglichen es Entwicklern:

• Größere Modelle trainieren: Die erhöhte Rechenleistung und Speicherkapazität ermöglichen das Training deutlich größerer und komplexerer KI-Modelle, was zu verbesserter Genauigkeit und Leistung führt.
• Trainingszeit verkürzen: Die optimierte Architektur und die Hochgeschwindigkeitsverbindungen verkürzen die für das Training von KI-Modellen erforderliche Zeit erheblich und beschleunigen so den Entwicklungsprozess.
• Effizienter bereitstellen: Blackwell GPUs sind auf Energieeffizienz ausgelegt und ermöglichen die Bereitstellung von KI-Modellen in großem Maßstab ohne übermäßigen Stromverbrauch.
• Neue KI-Anwendungen freischalten: Die beispiellose Leistung von Blackwell GPUs eröffnet Möglichkeiten für neue KI-Anwendungen, die aufgrund von Rechenbeschränkungen bisher unmöglich waren.

Die strategischen Implikationen für Google Cloud und seine Kunden

Die erweiterte Partnerschaft zwischen Google Cloud und Nvidia, die sich auf Gemini, Blackwell und die unterstützende Infrastruktur konzentriert, hat erhebliche strategische Implikationen für beide Unternehmen und ihre Kunden.

Wettbewerbsvorteil für Google Cloud

• Anziehen von KI-fokussierten Unternehmen: Durch das Angebot einer hochmodernen KI-Infrastruktur, die von Nvidia Blackwell GPUs angetrieben wird, kann Google Cloud Unternehmen anziehen, die stark in KI-Forschung und -Entwicklung investieren.
• Differenzierung von Wettbewerbern: Die Integration von Gemini und die optimierte Leistung der VMs von Google Cloud heben sie von anderen Cloud-Anbietern ab.
• Stärkung seines KI-Ökosystems: Diese Partnerschaft trägt zu einem robusten KI-Ökosystem bei, indem sie Entwickler befähigt, Innovationen fördert und Zugang zu fortschrittlichen Tools und Ressourcen bietet.

Vorteile für Kunden

• Beschleunigte KI-Innovation: Kunden können die Leistungsfähigkeit von Gemini- und Blackwell-GPUs nutzen, um ihre KI-Initiativen zu beschleunigen und so innovative Lösungen schneller zu entwickeln und bereitzustellen.
• Verbesserte Leistung und Skalierbarkeit: Die optimierte Infrastruktur stellt sicher, dass KI-Workloads effizient ausgeführt werden und sich skalieren lassen, um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden.
• Verbesserte Sicherheit und Compliance: Confidential VMs und GKE-Nodes bieten die Sicherheits- und Compliance-Funktionen, die zum Schutz sensibler Daten erforderlich sind.
• Reduzierte Kosten: Durch die Optimierung von KI-Workloads für Nvidia GPUs können Kunden potenziell ihre Rechenkosten senken.

Die Zukunft der KI-Entwicklung

Diese Partnerschaft stellt einen bedeutenden Schritt nach vorn in der Entwicklung der KI dar. Durch die Kombination von Googles Expertise in KI-Modellen mit Nvidias Führung in der GPU-Technologie treiben die beiden Unternehmen Innovationen voran und machen fortschrittliche KI-Tools für Entwickler zugänglicher. Dies wird zweifellos zur Entwicklung neuer und aufregender KI-Anwendungen führen, die Branchen verändern und Leben verbessern werden.

Verständnis der Rolle von Nvidia NIM Microservices

Ein wesentlicher Bestandteil der gemeinsamen Initiative ist die Einführung von Nvidia NIM Microservices. Um ihre Bedeutung zu erfassen, sollten wir sie genauer untersuchen.

Definition und Funktionalität

Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) ist eine Softwarelösung, die entwickelt wurde, um die Bereitstellung von KI-Modellen zu optimieren. Sie kapselt vortrainierte Modelle, Inferenz-Engines und notwendige Abhängigkeiten in einem containerisierten Microservice. Das bedeutet, dass NIM eine standardisierte Möglichkeit bietet, KI-Modelle bereitzustellen, unabhängig vom Framework oder der Hardware.

Hauptvorteile von Nvidia NIM:

• Vereinfachte Bereitstellung: NIM reduziert die Komplexität der Bereitstellung von KI-Modellen erheblich, sodass sich Entwickler auf die Erstellung von Anwendungen konzentrieren können, anstatt die Infrastruktur zu verwalten.
• Hardwarebeschleunigung: NIM ist für Nvidia GPUs optimiert und nutzt deren Beschleunigungsfähigkeiten, um eine hochleistungsfähige Inferenz zu erzielen.
• Skalierbarkeit: NIM ist so konzipiert, dass es horizontal skaliert werden kann, sodass Entwickler steigende Anforderungen ohne Leistungseinbußen bewältigen können.
• Modularität: NIM ermöglicht die Modularität und schnelle Aktualisierung verschiedener Modelle, ohne die anderen Modelle zu beeinträchtigen.

Wie NIM Entwicklern und Organisationen zugute kommt:

• Schnellere Markteinführung: Durch die Vereinfachung der Bereitstellung hilft NIM Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen schneller auf den Markt zu bringen.
• Reduzierte Kosten: NIM minimiert die Infrastruktur- und Betriebskosten durch die Optimierung der Ressourcennutzung.
• Verbesserte Leistung: Die Hardwarebeschleunigung durch NIM bietet einen höheren Durchsatz und eine geringere Latenz, wodurch die Benutzererfahrung verbessert wird.
• Erhöhte Flexibilität: Die standardisierte Bereitstellung mit NIM bietet mehr Flexibilität und ermöglicht es Entwicklern, einfach zwischen verschiedenen KI-Modellen zu wechseln.

Schlussfolgerungen

Die erweiterte Zusammenarbeit zwischen Google Cloud und Nvidia deutet auf einen bemerkenswerten Fortschritt in der KI-Entwicklung hin. Die Integration von Googles Gemini-Modellen mit Nvidias Blackwell-GPUs setzt neue Maßstäbe für die Optimierung von KI-Workloads. Diese Partnerschaft beschleunigt nicht nur Innovationen, sondern verbessert auch die Sicherheit, Skalierbarkeit und Zugänglichkeit für Entwickler und Organisationen, die sich mit KI beschäftigen. Darüber hinaus markiert die Einführung der A4 VMs von Google und der NIM Microservices von Nvidia einen entscheidenden Moment bei der Stärkung von KI-Anwendungen, wodurch eine Zukunft gefördert wird, in der KI-Lösungen effizient und effektiv in größerem Maßstab eingesetzt werden.