Google Cloud y Nvidia están profundizando su colaboración para impulsar los avances en inteligencia artificial. Esta asociación se centra en la integración de los modelos Gemini de Google y las GPU Blackwell de Nvidia para optimizar las cargas de trabajo de la IA. Las innovaciones clave incluyen la implementación de los modelos Gemini on-premise, las mejoras de rendimiento de Gemini en las GPU de Nvidia, las nuevas comunidades de desarrolladores, las VM confidenciales y la disponibilidad de las VM A4 en las GPU Blackwell.
Modelos Gemini On-Premise con Nvidia Blackwell
Google Gemini ahora se puede implementar on-premise utilizando Nvidia Blackwell a través de Google Distributed Cloud. Esta implementación permite a las organizaciones utilizar de forma segura los modelos Gemini dentro de sus propios centros de datos, lo que les permite contar con capacidades de IA agentic.
Entendiendo los Modelos Gemini
La familia de modelos Gemini representa los modelos de IA más avanzados de Google hasta la fecha. Estos modelos están diseñados para el razonamiento complejo, la codificación y la comprensión multimodal, lo que los convierte en herramientas versátiles para diversas aplicaciones.
Google Distributed Cloud
Google Distributed Cloud proporciona una solución totalmente gestionada para entornos on-premise, aislados por aire y de computación perimetral. Esto permite a los clientes mantener el control sobre sus datos al tiempo que aprovechan la potencia de las tecnologías de IA de Google.
Beneficios de la Implementación On-Premise
Control Mejorado: Las organizaciones mantienen el control total sobre sus datos, asegurando el cumplimiento de las regulaciones de privacidad y las políticas internas.
Seguridad: La implementación de los modelos Gemini dentro de sus propios centros de datos permite una mayor seguridad y protección de la información confidencial.
Personalización: La implementación on-premise permite una mayor personalización de las soluciones de IA para satisfacer las necesidades específicas del negocio.
Esta asociación asegura que los clientes pueden innovar con Gemini mientras se adhieren a estrictas políticas de gobierno de datos.
Optimización de Gemini y Gemma para las GPU de Nvidia
Nvidia y Google han colaborado para optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo de inferencia basadas en Gemini en las GPU de Nvidia, particularmente dentro de la plataforma Vertex AI de Google Cloud. Esta optimización permite a Google manejar eficientemente un número significativo de consultas de usuarios para los modelos Gemini en la infraestructura acelerada de Nvidia a través de Vertex AI y Google Distributed Cloud.
Plataforma Vertex AI
Vertex AI es la plataforma integral de Google Cloud para el aprendizaje automático, que ofrece herramientas y servicios para entrenar, implementar y gestionar modelos de IA. La optimización de Gemini para las GPU de Nvidia dentro de Vertex AI mejora las capacidades de la plataforma y facilita a los desarrolladores la creación e implementación de soluciones de IA.
Familia de Modelos Gemma
La familia Gemma de modelos abiertos y ligeros se ha optimizado para la inferencia utilizando la biblioteca Nvidia TensorRT-LLM. Se espera que estos modelos se ofrezcan como microservicios Nvidia NIM fáciles de implementar, lo que los hace accesibles a una gama más amplia de desarrolladores.
Nvidia TensorRT-LLM
Nvidia TensorRT-LLM es una biblioteca para optimizar e implementar modelos de lenguaje grandes (LLM) en las GPU de Nvidia. Al optimizar los modelos Gemma con TensorRT-LLM, Nvidia y Google están facilitando a los desarrolladores el aprovechamiento de la potencia de los LLM en sus aplicaciones.
Accesibilidad para Desarrolladores
Estas optimizaciones maximizan el rendimiento y hacen que la IA avanzada sea más accesible para los desarrolladores, permitiéndoles ejecutar sus cargas de trabajo en varias arquitecturas a través de centros de datos y PCs y estaciones de trabajo locales impulsadas por Nvidia RTX.
Lanzamiento de la Comunidad de Desarrolladores de Google Cloud y Nvidia
Google Cloud y Nvidia han lanzado una nueva comunidad conjunta de desarrolladores para acelerar la capacitación cruzada y la innovación. Esta comunidad reúne a expertos y colegas para colaborar y compartir conocimientos, facilitando a los desarrolladores la creación, el escalado y la implementación de la próxima generación de aplicaciones de IA.
Beneficios de la Comunidad de Desarrolladores
Intercambio de Conocimientos: La comunidad proporciona una plataforma para que los desarrolladores compartan su experiencia y aprendan de los demás.
Colaboración: Los desarrolladores pueden colaborar en proyectos y compartir código, acelerando el proceso de desarrollo.
Soporte: La comunidad ofrece soporte y orientación para los desarrolladores que están construyendo aplicaciones de IA.
Esta iniciativa combina la excelencia en la ingeniería, el liderazgo en código abierto y un ecosistema de desarrolladores vibrante para empoderar a los desarrolladores e impulsar la innovación en el espacio de la IA.
Marcos de Código Abierto
Las empresas están apoyando a la comunidad de desarrolladores optimizando los marcos de código abierto, como JAX, para un escalado sin problemas en las GPU Blackwell. Esto permite que las cargas de trabajo de la IA se ejecuten de manera eficiente a través de decenas de miles de nodos, lo que facilita el entrenamiento y la implementación de modelos de IA a gran escala.
Optimización de JAX
JAX es una biblioteca de computación numérica de alto rendimiento desarrollada por Google. Al optimizar JAX para las GPU Blackwell, Nvidia y Google están facilitando a los desarrolladores el aprovechamiento de la potencia de JAX en sus aplicaciones de IA.
VM Confidenciales y Nodos GKE con GPU Nvidia H100
Las máquinas virtuales (VM) confidenciales de Google Cloud en la serie de máquinas A3 optimizada para aceleradores con GPU Nvidia H100 ahora están disponibles en vista previa. Del mismo modo, también se ofrecen sus nodos confidenciales de Google Kubernetes Engine (GKE). Estas soluciones de computación confidencial aseguran la confidencialidad e integridad de las cargas de trabajo de simulación científica, aprendizaje automático e IA utilizando GPU protegidas mientras los datos están en uso.
Máquinas Virtuales Confidenciales
Las VM confidenciales cifran los datos en uso, proporcionando una capa adicional de seguridad para las cargas de trabajo sensibles. Esto asegura que los datos permanezcan protegidos incluso durante el procesamiento, reduciendo el riesgo de acceso no autorizado.
Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) es un servicio gestionado de Kubernetes que simplifica la implementación y gestión de aplicaciones en contenedores. Los nodos confidenciales de GKE proporcionan el mismo nivel de seguridad que las VM confidenciales, asegurando que las cargas de trabajo en contenedores estén protegidas.
Beneficios de Seguridad
Protección de Datos: Las VM confidenciales y los nodos GKE protegen los datos en uso, reduciendo el riesgo de violaciones de datos.
Cumplimiento: Estas soluciones ayudan a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de privacidad y los estándares de la industria.
Confianza: la computación confidencial genera confianza al asegurar que los datos permanezcan confidenciales y protegidos durante todo el ciclo de vida.
Esto permite a los propietarios de datos y modelos mantener el control directo sobre el recorrido de sus datos, con Nvidia Confidential Computing brindando seguridad avanzada respaldada por hardware para la computación acelerada. Esto proporciona más confianza al crear y adoptar soluciones y servicios innovadores de IA.
Las Nuevas VMs A4 de Google Generalmente Disponibles en las GPU Nvidia Blackwell
En febrero, Google Cloud lanzó sus nuevas máquinas virtuales A4 que cuentan con ocho GPU Blackwell interconectadas por Nvidia NVLink. Esto ofrece un aumento de rendimiento significativo con respecto a la generación anterior, lo que facilita el entrenamiento y la implementación de modelos de IA a gran escala. Las nuevas VMs A4 de Google Cloud en Nvidia HGX B200 ahora están generalmente disponibles, lo que brinda a los clientes acceso a lo último en hardware de IA.
Nvidia NVLink
Nvidia NVLink es una tecnología de interconexión de alta velocidad que permite una comunicación rápida entre las GPU. Al interconectar ocho GPU Blackwell con NVLink, las VM A4 de Google Cloud proporcionan un rendimiento sin precedentes para las cargas de trabajo de IA.
Aumento de Rendimiento
Las VM A4 ofrecen un aumento de rendimiento significativo con respecto a la generación anterior, lo que las hace ideales para entrenar e implementar modelos de IA a gran escala. Esto permite a los desarrolladores iterar más rápido y lograr mejores resultados con sus aplicaciones de IA.
Accesibilidad a Través de Vertex AI y GKE
Las nuevas VM y la arquitectura de Hipercomputadora de IA de Google son accesibles a través de servicios como Vertex AI y GKE, lo que permite a los clientes elegir una ruta para desarrollar e implementar aplicaciones de IA agentic a escala. Esto facilita a las organizaciones el aprovechamiento de la potencia de la IA en sus aplicaciones.
Profundizando en la Arquitectura de la GPU Blackwell
La arquitectura de la GPU Blackwell de Nvidia marca un salto monumental en la potencia computacional, remodelando fundamentalmente el panorama de la IA y la computación de alto rendimiento. Para apreciar verdaderamente las capacidades de las VM A4 y su impacto en la innovación de la IA, es crucial comprender la tecnología subyacente de las GPU Blackwell.
Capacidades Informáticas Transformadoras
La arquitectura Blackwell está diseñada para manejar las cargas de trabajo de IA más exigentes, incluido el entrenamiento de modelos de lenguaje masivo (LLM) y la ejecución de simulaciones complejas. Sus características clave incluyen:
- Motor Transformer de Segunda Generación: Este motor está específicamente optimizado para modelos transformer, que son la base de muchas aplicaciones de IA modernas. Acelera significativamente el entrenamiento y la inferencia de estos modelos.
- NVLink de Quinta Generación: Como se mencionó anteriormente, NVLink permite la comunicación de alta velocidad entre las GPU, lo que les permite trabajar juntas sin problemas en tareas complejas. Esto es particularmente importante para entrenar modelos muy grandes que requieren la potencia de procesamiento colectiva de múltiples GPU.
- Soporte de Computación Confidencial: Las GPU Blackwell incluyen funciones de seguridad basadas en hardware que permiten la computación confidencial, asegurando la privacidad e integridad de los datos confidenciales.
- Tecnología de Memoria Avanzada: Las GPU Blackwell utilizan la última tecnología de memoria, proporcionando un gran ancho de banda y capacidad para manejar los enormes conjuntos de datos utilizados en las aplicaciones de IA.
Impacto en las Cargas de Trabajo de IA
La combinación de estas características resulta en una mejora sustancial del rendimiento para una amplia gama de cargas de trabajo de IA. Las GPU Blackwell permiten a los desarrolladores:
- Entrenar Modelos Más Grandes: El aumento de la potencia computacional y la capacidad de memoria permiten el entrenamiento de modelos de IA significativamente más grandes y complejos, lo que lleva a una mayor precisión y rendimiento.
- Reducir el Tiempo de Entrenamiento: La arquitectura optimizada y las interconexiones de alta velocidad reducen drásticamente el tiempo requerido para entrenar los modelos de IA, acelerando el proceso de desarrollo.
- Implementar de Forma Más Eficiente: Las GPU Blackwell están diseñadas para la eficiencia energética, lo que permite la implementación de modelos de IA a escala sin un consumo excesivo de energía.
- Desbloquear Nuevas Aplicaciones de IA: El rendimiento sin precedentes de las GPU Blackwell abre posibilidades para nuevas aplicaciones de IA que antes eran imposibles debido a las limitaciones computacionales.
Las Implicaciones Estratégicas para Google Cloud y sus Clientes
La asociación mejorada entre Google Cloud y Nvidia, centrada en Gemini, Blackwell y la infraestructura de soporte, presenta importantes implicaciones estratégicas tanto para las empresas como para sus clientes.
Ventaja Competitiva para Google Cloud
- Atraer Empresas Centradas en la IA: Al ofrecer una infraestructura de IA de vanguardia impulsada por las GPU Nvidia Blackwell, Google Cloud puede atraer a las empresas que están fuertemente invertidas en la investigación y el desarrollo de la IA.
- Diferenciación de los Competidores: La integración de Gemini y el rendimiento optimizado de las VM de Google Cloud lo diferencian de otros proveedores de la nube.
- Fortalecimiento de su Ecosistema de IA: Esta asociación contribuye a un ecosistema de IA robusto al empoderar a los desarrolladores, fomentar la innovación y proporcionar acceso a herramientas y recursos avanzados.
Beneficios para los Clientes
- Innovación Acelerada de la IA: Los clientes pueden aprovechar la potencia de Gemini y las GPU Blackwell para acelerar sus iniciativas de IA, lo que les permite desarrollar e implementar soluciones innovadoras más rápido.
- Rendimiento y Escalabilidad Mejorados: La infraestructura optimizada asegura que las cargas de trabajo de IA se ejecuten de manera eficiente y puedan escalar para satisfacer las crecientes demandas.
- Seguridad y Cumplimiento Mejorados: Las VM confidenciales y los nodos GKE proporcionan las características de seguridad y cumplimiento necesarias para proteger los datos confidenciales.
- Costos Reducidos: Al optimizar las cargas de trabajo de IA para las GPU de Nvidia, los clientes pueden reducir potencialmente sus costos de computación.
El Futuro del Desarrollo de la IA
Esta asociación representa un importante paso adelante en la evolución del desarrollo de la IA. Al combinar la experiencia de Google en modelos de IA con el liderazgo de Nvidia en tecnología de GPU, las dos empresas están impulsando la innovación y haciendo que las herramientas avanzadas de IA sean más accesibles para los desarrolladores. Esto sin duda conducirá a la creación de nuevas y emocionantes aplicaciones de IA que transformarán las industrias y mejorarán las vidas.
Entendiendo el Rol de los Microservicios Nvidia NIM
Un componente significativo de la iniciativa conjunta es la introducción de los microservicios Nvidia NIM. Para comprender su importancia, debemos examinarlos más de cerca.
Definición y Funcionalidad
Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) es una solución de software diseñada para agilizar la implementación de modelos de IA. Encapsula modelos pre-entrenados, motores de inferencia y las dependencias necesarias en un microservicio en contenedores. Eso significa que NIM ofrece una forma estandarizada de implementar modelos de IA, sin importar el marco o el hardware.
Ventajas Clave de Nvidia NIM:
- Implementación Simplificada: NIM reduce significativamente la complejidad de implementar modelos de IA, permitiendo a los desarrolladores centrarse en la creación de aplicaciones en lugar de la gestión de la infraestructura.
- Aceleración de Hardware: NIM está optimizado para las GPU de Nvidia, utilizando sus capacidades de aceleración para ofrecer una inferencia de alto rendimiento.
- Escalabilidad: NIM está diseñado para escalar horizontalmente, permitiendo a los desarrolladores manejar las crecientes demandas sin comprometer el rendimiento.
- Modularidad: NIM permite la modularidad y la actualización rápida de diferentes modelos sin interrupciones para los otros modelos.
Cómo NIM Beneficia a los Desarrolladores y Organizaciones:
- Tiempo de Comercialización Más Rápido: Al simplificar la implementación, NIM ayuda a los desarrolladores a llevar las aplicaciones potenciadas por IA al mercado más rápido.
- Costos Reducidos: NIM minimiza la infraestructura y los costos operativos al optimizar la utilización de los recursos.
- Rendimiento Mejorado: La aceleración de hardware a través de NIM ofrece un mayor rendimiento y una menor latencia, mejorando la experiencia del usuario.
- Mayor Flexibilidad: La implementación estandarizada con NIM proporciona una mayor flexibilidad y permite a los desarrolladores cambiar fácilmente entre diferentes modelos de IA.
Conclusiones
La colaboración ampliada entre Google Cloud y Nvidia indica un avance notable en el desarrollo de la IA. La integración de los modelos Gemini de Google con las GPU Blackwell de Nvidia establece nuevos puntos de referencia para la optimización de las cargas de trabajo de IA. Esta asociación no solo acelera la innovación, sino que también mejora la seguridad, la escalabilidad y la accesibilidad para los desarrolladores y las organizaciones involucradas en la IA. Además, el lanzamiento de las VM A4 de Google y los microservicios NIM de Nvidia marcan un momento crucial para empoderar las aplicaciones de IA, fomentando un futuro donde las soluciones de IA se implementen de manera eficiente y efectiva a mayor escala.