Nvidia & Google Cloud : IA pionnière

Modèles Gemini On-Premise avec Nvidia Blackwell

Google Gemini peut désormais être déployé sur site en utilisant Nvidia Blackwell via Google Distributed Cloud. Ce déploiement permet aux organisations d’utiliser en toute sécurité les modèles Gemini au sein de leurs propres centres de données, les dotant de capacités d’IA agentique.

Comprendre les modèles Gemini

La famille de modèles Gemini représente les modèles d’IA les plus avancés de Google à ce jour. Ces modèles sont conçus pour un raisonnement complexe, le codage et la compréhension multimodale, ce qui en fait des outils polyvalents pour diverses applications.

Google Distributed Cloud

Google Distributed Cloud fournit une solution entièrement gérée pour les environnements sur site, à isolation physique et l’informatique en périphérie. Cela permet aux clients de conserver le contrôle de leurs données tout en tirant parti de la puissance des technologies d’IA de Google.

Avantages du déploiement sur site

Contrôle Amélioré: Les organisations maintiennent un contrôle total sur leurs données, garantissant le respect des réglementations en matière de confidentialité et des politiques internes.
Sécurité: Le déploiement de modèles Gemini au sein de leurs propres centres de données permet une plus grande sécurité et une protection des informations sensibles.
Personnalisation: Le déploiement sur site permet une plus grande personnalisation des solutions d’IA pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise.

Ce partenariat garantit que les clients peuvent innover avec Gemini tout en respectant des politiques strictes de gouvernance des données.

Optimisation de Gemini et Gemma pour les GPUs Nvidia

Nvidia et Google ont collaboré pour optimiser les performances des charges de travail d’inférence basées sur Gemini sur les GPUs Nvidia, en particulier au sein de la plate-forme Vertex AI de Google Cloud. Cette optimisation permet à Google de gérer efficacement un nombre important de requêtes d’utilisateurs pour les modèles Gemini sur l’infrastructure accélérée Nvidia à travers Vertex AI et Google Distributed Cloud.

Plate-forme Vertex AI

Vertex AI est la plate-forme complète de Google Cloud pour l’apprentissage automatique, offrant des outils et des services pour l’entraînement, le déploiement et la gestion des modèles d’IA. L’optimisation de Gemini pour les GPUs Nvidia au sein de Vertex AI améliore les capacités de la plate-forme et permet aux développeurs de créer et de déployer plus facilement des solutions d’IA.

Famille de modèles Gemma

La famille de modèles légers et ouverts Gemma a été optimisée pour l’inférence à l’aide de la bibliothèque Nvidia TensorRT-LLM. Ces modèles devraient être proposés sous forme de microservices Nvidia NIM faciles à déployer, les rendant accessibles à un plus large éventail de développeurs.

Nvidia TensorRT-LLM

Nvidia TensorRT-LLM est une bibliothèque pour optimiser et déployer des modèles de langage volumineux (LLM) sur les GPUs Nvidia. En optimisant les modèles Gemma avec TensorRT-LLM, Nvidia et Google permettent aux développeurs de tirer plus facilement parti de la puissance des LLM dans leurs applications.

Accessibilité pour développeurs

Ces optimisations maximisent les performances et rendent l’IA avancée plus accessible aux développeurs, leur permettant d’exécuter leurs charges de travail sur diverses architectures à travers les centres de données et les PC et stations de travail locaux alimentés par Nvidia RTX.

Lancement de la communauté de développeurs Google Cloud et Nvidia

Google Cloud et Nvidia ont lancé une nouvelle communauté de développeurs conjointe pour accélérer l’acquisition de compétences et l’innovation. Cette communauté rassemble des experts et des pairs pour collaborer et partager des connaissances, permettant aux développeurs de créer, de mettre à l’échelle et de déployer plus facilement la prochaine génération d’applications d’IA.

Avantages de la communauté de développeurs

Partage de connaissances: La communauté fournit une plate-forme permettant aux développeurs de partager leur expertise et d’apprendre des autres.
Collaboration: Les développeurs peuvent collaborer sur des projets et partager du code, accélérant le processus de développement.
Support: La communauté offre un support et des conseils aux développeurs qui créent des applications d’IA.

Cette initiative combine l’excellence de l’ingénierie, le leadership en matière de logiciels open source et un écosystème de développeurs dynamique pour donner aux développeurs les moyens d’agir et stimuler l’innovation dans le domaine de l’IA.

Frameworks Open Source

Les entreprises soutiennent la communauté de développeurs en optimisant les frameworks open source, tels que JAX, pour une mise à l’échelle transparente sur les GPUs Blackwell. Cela permet aux charges de travail d’IA de s’exécuter efficacement sur des dizaines de milliers de nœuds, ce qui facilite l’entraînement et le déploiement de modèles d’IA à grande échelle.

Optimisation JAX

JAX est une bibliothèque de calcul numérique haute performance développée par Google. En optimisant JAX pour les GPUs Blackwell, Nvidia et Google permettent aux développeurs de tirer plus facilement parti de la puissance de JAX dans leurs applications d’IA.

VMs confidentielles et nœuds GKE avec GPUs Nvidia H100

Les machines virtuelles (VMs) confidentielles de Google Cloud sur la série de machines A3 optimisée pour les accélérateurs avec les GPUs Nvidia H100 sont désormais disponibles en preview. De même, ses nœuds Confidential Google Kubernetes Engine (GKE) sont également proposés. Ces solutions d’informatique confidentielle garantissent la confidentialité et l’intégrité des charges de travail d’IA, d’apprentissage automatique et de simulation scientifique à l’aide de GPUs protégés pendant l’utilisation des données.

Machines Virtuelles Confidentielles

Les VMs confidentielles chiffrent les données en cours d’utilisation, offrant une couche de sécurité supplémentaire pour les charges de travail sensibles. Cela garantit que les données restent protégées même pendant le traitement, réduisant ainsi le risque d’accès non autorisé.

Google Kubernetes Engine

Google Kubernetes Engine (GKE) est un service Kubernetes géré qui simplifie le déploiement et la gestion des applications conteneurisées. Les nœuds confidentiels GKE offrent le même niveau de sécurité que les VMs confidentielles, garantissant que les charges de travail conteneurisées sont protégées.

Avantages en matière de sécurité

Protection des données: Les VMs confidentielles et les nœuds GKE protègent les données en cours d’utilisation, réduisant ainsi le risque de violations de données.
Conformité: Ces solutions aident les organisations à se conformer aux réglementations en matière de confidentialité et aux normes de l’industrie.
Confiance: L’informatique confidentielle renforce la confiance en garantissant que les données restent confidentielles et protégées tout au long du cycle de vie.

Cela permet aux propriétaires de données et de modèles de garder le contrôle direct du parcours de leurs données, Nvidia Confidential Computing apportant une sécurité avancée basée sur le matériel pour l’informatique accélérée. Cela donne plus de confiance lors de la création et de l’adoption de solutions et de services d’IA innovants.

Les nouvelles VMs A4 de Google sont généralement disponibles sur les GPUs Nvidia Blackwell

En février, Google Cloud a lancé ses nouvelles machines virtuelles A4 dotées de huit GPUs Blackwell interconnectés par Nvidia NVLink. Cela offre un gain de performance significatif par rapport à la génération précédente, ce qui facilite l’entraînement et le déploiement de modèles d’IA à grande échelle. Les nouvelles VMs A4 de Google Cloud sur Nvidia HGX B200 sont désormais généralement disponibles, offrant aux clients un accès aux dernières nouveautés en matière de matériel d’IA.

Nvidia NVLink

Nvidia NVLink est une technologie d’interconnexion à haut débit qui permet une communication rapide entre les GPUs. En interconnectant huit GPUs Blackwell avec NVLink, les VMs A4 de Google Cloud offrent des performances inégalées pour les charges de travail d’IA.

Gain de performance

Les VMs A4 offrent un gain de performance significatif par rapport à la génération précédente, ce qui les rend idéales pour l’entraînement et le déploiement de modèles d’IA à grande échelle. Cela permet aux développeurs d’itérer plus rapidement et d’obtenir de meilleurs résultats avec leurs applications d’IA.

Accessibilité via Vertex AI et GKE

Les nouvelles VMs et l’architecture AI Hypercomputer de Google sont accessibles via des services tels que Vertex AI et GKE, permettant aux clients de choisir un chemin pour développer et déployer des applications d’IA agentique à grande échelle. Cela permet aux organisations de tirer plus facilement parti de la puissance de l’IA dans leurs applications.

Exploration approfondie de l’architecture du GPU Blackwell

L’architecture de GPU Blackwell de Nvidia marque un bond en avant monumental en matière de puissance de calcul, remodelant fondamentalement le paysage de l’IA et du calcul haute performance. Pour réellement apprécier les capacités des VMs A4 et leur impact sur l’innovation en matière d’IA, il est essentiel de comprendre la technologie sous-jacente des GPUs Blackwell.

Capacités de calcul transformatrices

L’architecture Blackwell est conçue pour gérer les charges de travail d’IA les plus exigeantes, notamment l’entraînement de modèles de langage massifs (LLM) et l’exécution de simulations complexes. Ses principales caractéristiques incluent :

• Moteur de transformateur de deuxième génération: Ce moteur est spécifiquement optimisé pour les modèles de transformateur, qui sont à la base de nombreuses applications d’IA modernes. Il accélère considérablement l’entraînement et l’inférence de ces modèles.
• NVLink de cinquième génération: Comme mentionné précédemment, NVLink permet une communication à haut débit entre les GPUs, leur permettant de travailler ensemble de manière transparente sur des tâches complexes. Ceci est particulièrement important pour l’entraînement de très grands modèles qui nécessitent la puissance de traitement collective de plusieurs GPUs.
• Support de l’informatique confidentielle: Les GPUs Blackwell incluent des fonctionnalités de sécurité basées sur le matériel qui permettent l’informatique confidentielle, garantissant la confidentialité et l’intégrité des données sensibles.
• Technologie de mémoire avancée: Les GPUs Blackwell utilisent la dernière technologie de mémoire, offrant une bande passante et une capacité élevées pour gérer les ensembles de données énormes utilisés dans les applications d’IA.

Impact sur les charges de travail d’IA

La combinaison de ces fonctionnalités se traduit par une amélioration substantielle des performances pour un large éventail de charges de travail d’IA. Les GPUs Blackwell permettent aux développeurs de :

• Entraîner des modèles plus grands: La puissance de calcul accrue et la capacité de mémoire permettent d’entraîner des modèles d’IA significativement plus grands et plus complexes, ce qui conduit à une amélioration de la précision et des performances.
• Réduire le temps d’entraînement: L’architecture optimisée et les interconnexions à haut débit réduisent considérablement le temps nécessaire pour entraîner les modèles d’IA, accélérant ainsi le processus de développement.
• Déployer plus efficacement: Les GPUs Blackwell sont conçus pour l’efficacité énergétique, permettant le déploiement de modèles d’IA à grande échelle sans consommation d’énergie excessive.
• Débloquer de nouvelles applications d’IA: Les performances inégalées des GPUs Blackwell ouvrent des possibilités pour de nouvelles applications d’IA qui étaient auparavant impossibles en raison des limitations de calcul.

Les implications stratégiques pour Google Cloud et ses clients

Le partenariat renforcé entre Google Cloud et Nvidia, axé sur Gemini, Blackwell et l’infrastructure de support, présente des implications stratégiques importantes pour les deux entreprises et leurs clients.

Avantage concurrentiel pour Google Cloud

• Attirer les entreprises axées sur l’IA: En offrant une infrastructure d’IA de pointe alimentée par les GPUs Nvidia Blackwell, Google Cloud peut attirer les entreprises qui investissent massivement dans la recherche et le développement en matière d’IA.
• Se différencier de ses concurrents: L’intégration de Gemini et les performances optimisées des VMs de Google Cloud le distinguent des autres fournisseurs de cloud.
• Renforcer son écosystème d’IA: Ce partenariat contribue à un écosystème d’IA robuste en donnant aux développeurs les moyens d’agir, en favorisant l’innovation et en fournissant un accès à des outils et des ressources avancés.

Avantages pour les clients

• Innovation accélérée en matière d’IA: Les clients peuvent tirer parti de la puissance de Gemini et des GPUs Blackwell pour accélérer leurs initiatives en matière d’IA, leur permettant de développer et de déployer des solutions innovantes plus rapidement.
• Amélioration des performances et de l’évolutivité: L’infrastructure optimisée garantit que les charges de travail d’IA s’exécutent efficacement et peuvent évoluer pour répondre à la demande croissante.
• Sécurité et conformité renforcées: Les VMs confidentielles et les nœuds GKE fournissent les fonctionnalités de sécurité et de conformité nécessaires pour protéger les données sensibles.
• Réduction des coûts: En optimisant les charges de travail d’IA pour les GPUs Nvidia, les clients peuvent potentiellement réduire leurs coûts de calcul.

L’avenir du développement de l’IA

Ce partenariat représente une avancée significative dans l’évolution du développement de l’IA. En combinant l’expertise de Google dans les modèles d’IA avec le leadership de Nvidia dans la technologie GPU, les deux entreprises stimulent l’innovation et rendent les outils d’IA avancés plus accessibles aux développeurs. Cela conduira sans aucun doute à la création de nouvelles applications d’IA passionnantes qui transformeront les industries et amélioreront la vie des gens.

Comprendre le rôle des microservices Nvidia NIM

Un élément important de l’initiative conjointe est l’introduction des microservices Nvidia NIM. Pour saisir leur importance, nous devrions les examiner de plus près.

Définition et fonctionnalité

Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) est une solution logicielle conçue pour rationaliser le déploiement des modèles d’IA. Il encapsule les modèles pré-entraînés, les moteurs d’inférence et les dépendances nécessaires dans un microservice conteneurisé. Cela signifie que NIM offre un moyen standardisé de déployer des modèles d’IA, quel que soit le framework ou le matériel.

Principaux avantages de Nvidia NIM:

• Déploiement simplifié: NIM réduit considérablement la complexité du déploiement des modèles d’IA, permettant aux développeurs de se concentrer sur la création d’applications plutôt que sur la gestion de l’infrastructure.
• Accélération matérielle: NIM est optimisé pour les GPUs Nvidia, utilisant leurs capacités d’accélération pour offrir une inférence haute performance.
• Évolutivité: NIM est conçu pour évoluer horizontalement, permettant aux développeurs de gérer les demandes croissantes sans compromettre les performances.
• Modularité: NIM permet la modularité et la mise à jour rapide de différents modèles sans interruption des autres modèles.

Comment NIM profite aux développeurs et aux organisations:

• Délai de commercialisation plus rapide: En simplifiant le déploiement, NIM aide les développeurs à commercialiser plus rapidement les applications basées sur l’IA.
• Coûts réduits: NIM minimise les coûts d’infrastructure et d’exploitation en optimisant l’utilisation des ressources.
• Performances améliorées: L’accélération matérielle via NIM offre un débit plus élevé et une latence plus faible, améliorant ainsi l’expérience utilisateur.
• Flexibilité accrue: Le déploiement standardisé avec NIM offre une plus grande flexibilité et permet aux développeurs de basculer facilement entre différents modèles d’IA.

Points de conclusion

La collaboration élargie entre Google Cloud et Nvidia indique une avancée notable dans le développement de l’IA. L’intégration des modèles Gemini de Google avec les GPUs Blackwell de Nvidia établit de nouvelles références en matière d’optimisation des charges de travail d’IA. Ce partenariat accélère non seulement l’innovation, mais améliore également la sécurité, l’évolutivité et l’accessibilité pour les développeurs et les organisations impliqués dans l’IA. En outre, le lancement des VMs A4 de Google et des microservices NIM de Nvidia marque un moment charnière dans l’habilitation des applications d’IA, favorisant un avenir où les solutions d’IA sont déployées efficacement et avec succès à plus grande échelle.