שיתוף הפעולה בין Google Cloud ו-Nvidia מעמיק במטרה לקדם את ההתקדמות בתחום הבינה המלאכותית. שותפות זו מתמקדת בשילוב מודלי Gemini של גוגל ומעבדי ה-GPU מסוג Blackwell של Nvidia כדי לייעל עומסי עבודה של AI. חידושים מרכזיים כוללים את הפריסה של מודלי Gemini באתר הלקוח, שיפורי ביצועים עבור Gemini במעבדי Nvidia GPU, קהילות מפתחים חדשות, מכונות וירטואליות חסויות וזמינות של A4 VMs במעבדי Blackwell GPU.
מודלי Gemini באתר הלקוח עם Nvidia Blackwell
ניתן כעת לפרוס את Google Gemini באתר הלקוח באמצעות Nvidia Blackwell דרך Google Distributed Cloud. פריסה זו מאפשרת לארגונים להשתמש במודלי Gemini באופן מאובטח בתוך מרכזי הנתונים שלהם, ומעניקה להם יכולות AI חכמות.
הבנת מודלי Gemini
משפחת מודלי Gemini מייצגת את מודלי ה-AI המתקדמים ביותר של גוגל עד כה. מודלים אלו מתוכננים עבור נימוקים מורכבים, קידוד והבנה מולטי-מודלית, מה שהופך אותם לכלי רב-תכליתי עבור יישומים שונים.
Google Distributed Cloud
Google Distributed Cloud מספקת פתרון מנוהל במלואו עבור סביבות באתר הלקוח, מנותקות אוויר ומחשוב קצה. זה מאפשר ללקוחות לשמור על שליטה בנתונים שלהם תוך ניצול עוצמת הטכנולוגיות AI של גוגל.
יתרונות הפריסה באתר הלקוח
שליטה משופרת: ארגונים שומרים על שליטה מלאה בנתונים שלהם, ומבטיחים עמידה בתקנות פרטיות ובמדיניות פנימית.
אבטחה: פריסת מודלי Gemini בתוך מרכזי הנתונים שלהם מאפשרת אבטחה טובה יותר והגנה על מידע רגיש.
התאמה אישית: פריסה באתר הלקוח מאפשרת התאמה אישית רבה יותר של פתרונות AI כדי לענות על צרכים עסקיים ספציפיים.
שותפות זו מבטיחה שלקוחות יוכלו לחדש עם Gemini תוך הקפדה על מדיניות ממשל נתונים מחמירה.
אופטימיזציה של Gemini ו-Gemma עבור מעבדי Nvidia GPU
חברות Nvidia ו-Google שיתפו פעולה כדי לייעל את הביצועים של עומסי עבודה של הסקת מסקנות מבוססי Gemini במעבדי Nvidia GPU, במיוחד בתוך פלטפורמת Vertex AI של Google Cloud. אופטימיזציה זו מאפשרת לגוגל לטפל ביעילות במספר משמעותי של שאילתות משתמשים עבור מודלי Gemini בתשתית מואצת של Nvidia על פני Vertex AI ו-Google Distributed Cloud.
פלטפורמת Vertex AI
Vertex AI היא הפלטפורמה המקיפה של Google Cloud ללמידת מכונה, המציעה כלים ושירותים לאימון, פריסה וניהול מודלי AI. האופטימיזציה של Gemini עבור מעבדי Nvidia GPU בתוך Vertex AI משפרת את יכולות הפלטפורמה ומקלה על מפתחים לבנות ולפרוס פתרונות AI.
משפחת מודלי Gemma
משפחת Gemma של מודלים קלי משקל ופתוחים עברה אופטימיזציה להסקת מסקנות באמצעות ספריית Nvidia TensorRT-LLM. מודלים אלה צפויים להיות מוצעים כמיקרו-שירותי Nvidia NIM קלים לפריסה, מה שהופך אותם לנגישים למגוון רחב יותר של מפתחים.
Nvidia TensorRT-LLM
Nvidia TensorRT-LLM היא ספרייה לאופטימיזציה ופריסה של מודלים גדולים של שפה (LLMs) במעבדי Nvidia GPU. על ידי אופטימיזציה של מודלי Gemma עם TensorRT-LLM, חברות Nvidia ו-Google מקלות על מפתחים למנף את העוצמה של LLMs ביישומים שלהם.
נגישות למפתחים
אופטימיזציות אלו ממקסמות את הביצועים והופכות AI מתקדם לנגיש יותר למפתחים, ומאפשרות להם להריץ את עומסי העבודה שלהם על ארכיטקטורות שונות על פני מרכזי נתונים ומחשבים אישיים ותחנות עבודה מקומיות המופעלות על ידי Nvidia RTX.
השקת קהילת מפתחים של Google Cloud ו-Nvidia
חברות Google Cloud ו-Nvidia השיקו קהילת מפתחים משותפת חדשה כדי להאיץ את ההצלבה של מיומנויות וחדשנות. קהילה זו מפגישה מומחים ועמיתים כדי לשתף פעולה ולשתף ידע, ומקלה על מפתחים לבנות, להרחיב ולפרוס את הדור הבא של יישומי AI.
יתרונות קהילת המפתחים
שיתוף ידע: הקהילה מספקת פלטפורמה למפתחים לשתף את המומחיות שלהם וללמוד מאחרים.
שיתוף פעולה: מפתחים יכולים לשתף פעולה בפרויקטים ולשתף קוד, ולהאיץ את תהליך הפיתוח.
תמיכה: הקהילה מציעה תמיכה והדרכה למפתחים הבונים יישומי AI.
יוזמה זו משלבת מצוינות הנדסית, הובלה בקוד פתוח ומערכת אקולוגית תוססת של מפתחים כדי להעצים מפתחים ולהניע חדשנות בתחום ה-AI.
מסגרות קוד פתוח
החברות תומכות בקהילת המפתחים על ידי אופטימיזציה של מסגרות קוד פתוח, כגון JAX, לקנה מידה חלק במעבדי Blackwell GPU. זה מאפשר לעומסי עבודה של AI לפעול ביעילות על פני עשרות אלפי צמתים, ומקל על אימון ופריסה של מודלי AI בקנה מידה גדול.
אופטימיזציה של JAX
JAX היא ספרייה לחישובים נומריים בעלי ביצועים גבוהים שפותחה על ידי גוגל. על ידי אופטימיזציה של JAX עבור מעבדי Blackwell GPU, חברות Nvidia ו-Google מקלות על מפתחים למנף את העוצמה של JAX ביישומי AI שלהם.
מכונות וירטואליות חסויות וצמתי GKE עם מעבדי Nvidia H100 GPU
מכונות וירטואליות חסויות (VMs) של Google Cloud בסדרת המכונות A3 המותאמות למאיץ עם מעבדי Nvidia H100 GPU זמינות כעת בתצוגה מקדימה. באופן דומה, מוצעים גם צמתי Confidential Google Kubernetes Engine (GKE) שלה. פתרונות מחשוב חסויים אלה מבטיחים את הסודיות והשלמות של עומסי עבודה של AI, למידת מכונה וסימולציה מדעית באמצעות מעבדי GPU מוגנים בזמן השימוש בנתונים.
מכונות וירטואליות חסויות
מכונות וירטואליות חסויות מצפינות נתונים בשימוש, ומספקות שכבת אבטחה נוספת עבור עומסי עבודה רגישים. זה מבטיח שהנתונים יישארו מוגנים גם במהלך העיבוד, ומפחית את הסיכון לגישה בלתי מורשית.
Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) הוא שירות Kubernetes מנוהל שמפשט את הפריסה והניהול של יישומים מכולים. צמתי Confidential GKE מספקים את אותה רמת אבטחה כמו Confidential VMs, ומבטיחים שעומסי עבודה מכולים מוגנים.
יתרונות אבטחה
הגנה על נתונים: מכונות וירטואליות חסויות וצמתי GKE מגנים על נתונים בשימוש, ומפחיתים את הסיכון להפרות נתונים.
עמידה בתקנים: פתרונות אלה עוזרים לארגונים לעמוד בתקנות פרטיות ובתקני תעשייה.
אמון: מחשוב חסוי בונה אמון על ידי הבטחה שהנתונים יישארו חסויים ומוגנים לאורך כל מחזור החיים.
זה מעצים את הבעלים של נתונים ומודלים לשמור על שליטה ישירה במסע הנתונים שלהם, כאשר Nvidia Confidential Computing מביאה אבטחה מתקדמת הנתמכת בחומרה עבור מחשוב מואץ. זה מספק יותר ביטחון בעת יצירה ואימוצן של פתרונות ושירותי AI חדשניים.
Google A4 VMs החדשים זמינים בדרך כלל במעבדי Nvidia Blackwell GPU
בפברואר, Google Cloud השיקה את המכונות הווירטואליות A4 החדשות שלה, הכוללות שמונה מעבדי Blackwell GPU המחוברים ביניהם באמצעות Nvidia NVLink. זה מציע עלייה משמעותית בביצועים לעומת הדור הקודם, ומקל על אימון ופריסה של מודלי AI בקנה מידה גדול. Google Cloud A4 VMs החדשים במעבדי Nvidia HGX B200 זמינים כעת בדרך כלל, ומספקים ללקוחות גישה לחומרה העדכנית ביותר בתחום ה-AI.
Nvidia NVLink
Nvidia NVLink היא טכנולוגיית חיבור מהיר המאפשרת תקשורת מהירה בין מעבדי GPU. על ידי חיבור של שמונה מעבדי Blackwell GPU באמצעות NVLink, Google Cloud A4 VMs מספקים ביצועים חסרי תקדים עבור עומסי עבודה של AI.
שיפור ביצועים
ה-A4 VMs מציעים שיפור משמעותי בביצועים לעומת הדור הקודם, מה שהופך אותם לאידיאליים לאימון ופריסה של מודלי AI בקנה מידה גדול. זה מאפשר למפתחים לבצע איטרציות מהר יותר ולהשיג תוצאות טובות יותר עם יישומי ה-AI שלהם.
נגישות באמצעות Vertex AI ו-GKE
ה-VMs החדשים של גוגל וארכיטקטורת ה-AI Hypercomputer נגישים באמצעות שירותים כמו Vertex AI ו-GKE, ומאפשרים ללקוחות לבחור נתיב לפיתוח ופריסה של יישומי AI סוכנים בקנה מידה גדול. זה מקל על ארגונים למנף את העוצמה של AI ביישומים שלהם.
התעמקות בארכיטקטורת Blackwell GPU
ארכיטקטורת Blackwell GPU של Nvidia מסמנת קפיצה מונומנטלית בעוצמת החישוב, ומשנה באופן מהותי את הנוף של AI ומחשוב בעל ביצועים גבוהים. כדי להעריך באמת את היכולות של A4 VMs והשפעתם על חדשנות AI, חיוני להבין את הטכנולוגיה הבסיסית של Blackwell GPUs.
יכולות חישוב טרנספורמטיביות
ארכיטקטורת Blackwell מתוכננת להתמודד עם עומסי העבודה התובעניים ביותר של AI, כולל אימון מודלים גדולים של שפה (LLMs) והרצת סימולציות מורכבות. התכונות העיקריות שלה כוללות:
- דור שני של מנוע טרנספורמציה: מנוע זה מותאם במיוחד למודלי טרנספורמציה, שהם הבסיס ליישומי AI מודרניים רבים. הוא מאיץ משמעותית את האימון וההסקה של מודלים אלו.
- דור חמישי של NVLink: כפי שהוזכר קודם לכן, NVLink מאפשר תקשורת מהירה בין מעבדי GPU, ומאפשר להם לעבוד יחד בצורה חלקה על משימות מורכבות. זה חשוב במיוחד לאימון מודלים גדולים מאוד הדורשים את כוח העיבוד הקולקטיבי של מעבדי GPU מרובים.
- תמיכה במחשוב חסוי: Blackwell GPUs כוללים תכונות אבטחה מבוססות חומרה המאפשרות מחשוב חסוי, ומבטיחות את הפרטיות והשלמות של נתונים רגישים.
- טכנולוגיית זיכרון מתקדמת: Blackwell GPUs משתמשים בטכנולוגיית הזיכרון העדכנית ביותר, המספקת רוחב פס וקיבולת גבוהים לטיפול במערכי הנתונים העצומים המשמשים ביישומי AI.
השפעה על עומסי עבודה של AI
השילוב של תכונות אלה מביא לשיפור ניכר בביצועים עבור מגוון רחב של עומסי עבודה של AI. Blackwell GPUs מאפשרים למפתחים:
- לאמן מודלים גדולים יותר: כוח החישוב המוגבר וקיבולת הזיכרון מאפשרים לאמן מודלי AI גדולים ומורכבים משמעותית, מה שמוביל לשיפור הדיוק והביצועים.
- לצמצם את זמן האימון: הארכיטקטורה המותאמת וחיבורי המהירות הגבוהה מצמצמים באופן דרמטי את הזמן הנדרש לאימון מודלי AI, ומאיצים את תהליך הפיתוח.
- לפרוס בצורה יעילה יותר: Blackwell GPUs מתוכננים ליעילות אנרגטית, ומאפשרים פריסה של מודלי AI בקנה מידה גדול ללא צריכת חשמל מוגזמת.
- לפתוח יישומי AI חדשים: הביצועים חסרי התקדים של Blackwell GPUs פותחים אפשרויות ליישומי AI חדשים שבעבר היו בלתי אפשריים עקב מגבלות חישוביות.
ההשלכות האסטרטגיות עבור Google Cloud ולקוחותיה
השותפות המשופרת בין Google Cloud ו-Nvidia, המתמקדת ב-Gemini, Blackwell והתשתית התומכת, מציגה השלכות אסטרטגיות משמעותיות עבור שתי החברות ולקוחותיהן.
יתרון תחרותי עבור Google Cloud
- משיכת עסקים ממוקדי AI: על ידי הצעת תשתית AI מתקדמת המופעלת על ידי מעבדי Nvidia Blackwell GPU, Google Cloud יכולה למשוך עסקים המושקעים רבות במחקר ופיתוח של AI.
- בידול ממתחרים: השילוב של Gemini והביצועים המותאמים של ה-VMs של Google Cloud מייחדים אותה מספקי ענן אחרים.
- חיזוק מערכת האקולוגית של AI: שותפות זו תורמת למערכת אקולוגית חזקה של AI על ידי העצמת מפתחים, טיפוח חדשנות ומתן גישה לכלים ומשאבים מתקדמים.
יתרונות ללקוחות
- חדשנות AI מואצת: לקוחות יכולים למנף את העוצמה של Gemini ו-Blackwell GPUs כדי להאיץ את יוזמות ה-AI שלהם, ולאפשר להם לפתח ולפרוס פתרונות חדשניים מהר יותר.
- ביצועים וקנה מידה משופרים: התשתית המותאמת מבטיחה שעומסי עבודה של AI יפעלו ביעילות ויכולים להתרחב כדי לענות על דרישות גוברות.
- אבטחה ועמידה בתקנים משופרות: מכונות וירטואליות חסויות וצמתי GKE מספקים את תכונות האבטחה והעמידה בתקנים הדרושות כדי להגן על נתונים רגישים.
- עלויות מופחתות: על ידי אופטימיזציה של עומסי עבודה של AI עבור מעבדי Nvidia GPU, לקוחות יכולים להפחית את עלויות המחשוב שלהם.
עתיד פיתוח ה-AI
שותפות זו מייצגת צעד משמעותי קדימה בהתפתחות פיתוח ה-AI. על ידי שילוב המומחיות של גוגל במודלי AI עם ההובלה של Nvidia בטכנולוגיית GPU, שתי החברות מניעות חדשנות והופכות כלי AI מתקדמים לנגישים יותר למפתחים. זה ללא ספק יוביל ליצירת יישומי AI חדשים ומרגשים שישנו תעשיות וישפרו את החיים.
הבנת התפקיד של Nvidia NIM מיקרו-שירותים
מרכיב משמעותי ביוזמה המשותפת הוא הצגת Nvidia NIM מיקרו-שירותים. כדי לתפוס את חשיבותם, עלינו לבחון אותם מקרוב יותר.
הגדרה ופונקציונליות
Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) הוא פתרון תוכנה שתוכנן לייעל את הפריסה של מודלי AI. הוא מכיל מודלים שאומנו מראש, מנועי הסקה ותלות נדרשות בתוך מיקרו-שירות מכונס. המשמעות היא ש-NIM מציעה דרך סטנדרטית לפרוס מודלי AI, ללא קשר למסגרת או לחומרה.
יתרונות מרכזיים של Nvidia NIM:
- פריסה פשוטה: NIM מצמצמת משמעותית את המורכבות של פריסת מודלי AI, ומאפשרת למפתחים להתמקד בבניית יישומים ולא בניהול תשתית.
- האצת חומרה: NIM מותאמת למעבדי Nvidia GPU, תוך שימוש ביכולות ההאצה שלהם כדי לספק הסקה בעלת ביצועים גבוהים.
- מדרגיות: NIM מתוכננת להתרחב אופקית, ומאפשרת למפתחים להתמודד עם דרישות גוברות מבלי להתפשר על הביצועים.
- מודולריות: NIM מאפשרת מודולריות ועדכון מהיר של מודלים שונים ללא הפרעות למודלים האחרים.
כיצד NIM מועיל למפתחים ולארגונים:
- זמן יציאה לשוק מהיר יותר: על ידי פישוט הפריסה, NIM עוזרת למפתחים להביא יישומים המופעלים על ידי AI לשוק מהר יותר.
- עלויות מופחתות: NIM מצמצמת את עלויות התשתית והתפעול על ידי אופטימיזציה של ניצול משאבים.
- ביצועים משופרים: האצת חומרה באמצעות NIM מספקת תפוקה גבוהה יותר והשהיה נמוכה יותר, ומשפרת את חוויית המשתמש.
- גמישות מוגברת: פריסה סטנדרטית באמצעות NIM מספקת גמישות רבה יותר ומאפשרת למפתחים לעבור בקלות בין מודלי AI שונים.
נקודות סיכום
שיתוף הפעולה המורחב בין Google Cloud ו-Nvidia מצביע על התקדמות ניכרת בפיתוח AI. שילוב מודלי Gemini של גוגל עם מעבדי Blackwell GPU של Nvidia קובע אמות מידה חדשות לאופטימיזציה של עומסי עבודה של AI. שותפות זו לא רק מאיצה חדשנות אלא גם משפרת את האבטחה, המדרגיות והנגישות למפתחים ולארגונים המעורבים בתחום ה-AI. בנוסף, השקת ה-A4 VMs של גוגל וה-NIM מיקרו-שירותים של Nvidia מסמנים רגע מכריע בהעצמת יישומי AI, טיפוח עתיד שבו פתרונות AI נפרסים ביעילות ובאפקטיביות בקנה מידה גדול יותר.