Google Cloud dan Nvidia memperdalam kolaborasi mereka untuk mendorong kemajuan dalam kecerdasan buatan. Kemitraan ini berfokus pada integrasi model Gemini Google dan GPU Blackwell Nvidia untuk mengoptimalkan beban kerja AI. Inovasi utama termasuk penerapan model Gemini di tempat, peningkatan kinerja untuk Gemini pada GPU Nvidia, komunitas pengembang baru, VM rahasia, dan ketersediaan VM A4 pada GPU Blackwell.
Model Gemini On-Premise dengan Nvidia Blackwell
Google Gemini sekarang dapat diterapkan di tempat menggunakan Nvidia Blackwell melalui Google Distributed Cloud. Penerapan ini memungkinkan organisasi untuk menggunakan model Gemini secara aman di dalam pusat data mereka sendiri, memberdayakan mereka dengan kemampuan AI agentic.
Memahami Model Gemini
Keluarga model Gemini mewakili model AI Google yang paling canggih hingga saat ini. Model-model ini dirancang untuk penalaran kompleks, pengkodean, dan pemahaman multimodal, menjadikannya alat serbaguna untuk berbagai aplikasi.
Google Distributed Cloud
Google Distributed Cloud menyediakan solusi terkelola sepenuhnya untuk lingkungan on-premises, air-gapped, dan edge computing. Ini memungkinkan pelanggan untuk mempertahankan kontrol atas data mereka sambil tetap memanfaatkan kekuatan teknologi AI Google.
Manfaat Penerapan On-Premise
Kontrol yang Ditingkatkan: Organisasi mempertahankan kontrol penuh atas data mereka, memastikan kepatuhan terhadap peraturan privasi dan kebijakan internal.
Keamanan: Menerapkan model Gemini di dalam pusat data mereka sendiri memungkinkan keamanan yang lebih besar dan perlindungan informasi sensitif.
Kustomisasi: Penerapan on-premise memungkinkan kustomisasi solusi AI yang lebih besar untuk memenuhi kebutuhan bisnis tertentu.
Kemitraan ini memastikan bahwa pelanggan dapat berinovasi dengan Gemini sambil mematuhi kebijakan tata kelola data yang ketat.
Mengoptimalkan Gemini dan Gemma untuk GPU Nvidia
Nvidia dan Google telah berkolaborasi untuk mengoptimalkan kinerja beban kerja inferensi berbasis Gemini pada GPU Nvidia, khususnya di dalam platform Vertex AI Google Cloud. Optimalisasi ini memungkinkan Google untuk secara efisien menangani sejumlah besar permintaan pengguna untuk model Gemini pada infrastruktur yang dipercepat Nvidia di seluruh Vertex AI dan Google Distributed Cloud.
Platform Vertex AI
Vertex AI adalah platform komprehensif Google Cloud untuk machine learning, menawarkan alat dan layanan untuk pelatihan, penerapan, dan pengelolaan model AI. Optimalisasi Gemini untuk GPU Nvidia di dalam Vertex AI meningkatkan kemampuan platform dan memudahkan pengembang untuk membangun dan menerapkan solusi AI.
Keluarga Model Gemma
Keluarga model ringan dan terbuka Gemma telah dioptimalkan untuk inferensi menggunakan pustaka Nvidia TensorRT-LLM. Model-model ini diharapkan akan ditawarkan sebagai microservices Nvidia NIM yang mudah diterapkan, membuatnya dapat diakses oleh berbagai pengembang yang lebih luas.
Nvidia TensorRT-LLM
Nvidia TensorRT-LLM adalah pustaka untuk mengoptimalkan dan menerapkan large language models (LLM) pada GPU Nvidia. Dengan mengoptimalkan model Gemma dengan TensorRT-LLM, Nvidia dan Google memudahkan pengembang untuk memanfaatkan kekuatan LLM dalam aplikasi mereka.
Aksesibilitas untuk Pengembang
Optimalisasi ini memaksimalkan kinerja dan membuat AI canggih lebih mudah diakses oleh pengembang, memungkinkan mereka untuk menjalankan beban kerja mereka pada berbagai arsitektur di seluruh pusat data dan PC serta workstation lokal bertenaga Nvidia RTX.
Peluncuran Komunitas Pengembang Google Cloud dan Nvidia
Google Cloud dan Nvidia telah meluncurkan komunitas pengembang bersama yang baru untuk mempercepat peningkatan keterampilan dan inovasi lintas bidang. Komunitas ini menyatukan para ahli dan rekan sejawat untuk berkolaborasi dan berbagi pengetahuan, memudahkan pengembang untuk membangun, menskalakan, dan menerapkan generasi berikutnya dari aplikasi AI.
Manfaat Komunitas Pengembang
Berbagi Pengetahuan: Komunitas ini menyediakan platform bagi pengembang untuk berbagi keahlian mereka dan belajar dari orang lain.
Kolaborasi: Pengembang dapat berkolaborasi dalam proyek dan berbagi kode, mempercepat proses pengembangan.
Dukungan: Komunitas ini menawarkan dukungan dan bimbingan bagi pengembang yang sedang membangun aplikasi AI.
Inisiatif ini menggabungkan keunggulan rekayasa, kepemimpinan open-source, dan ekosistem pengembang yang dinamis untuk memberdayakan pengembang dan mendorong inovasi di ruang AI.
Kerangka Kerja Open-Source
Perusahaan-perusahaan ini mendukung komunitas pengembang dengan mengoptimalkan kerangka kerja open-source, seperti JAX, untuk penskalaan tanpa hambatan pada GPU Blackwell. Ini memungkinkan beban kerja AI untuk berjalan secara efisien di puluhan ribu node, memudahkan untuk melatih dan menerapkan model AI skala besar.
Optimalisasi JAX
JAX adalah pustaka komputasi numerik berperforma tinggi yang dikembangkan oleh Google. Dengan mengoptimalkan JAX untuk GPU Blackwell, Nvidia dan Google memudahkan pengembang untuk memanfaatkan kekuatan JAX dalam aplikasi AI mereka.
VM Rahasia dan Node GKE dengan GPU Nvidia H100
Confidential Virtual Machines (VM) Google Cloud pada seri mesin A3 yang dioptimalkan untuk akselerator dengan GPU Nvidia H100 sekarang tersedia dalam pratinjau. Demikian pula, node Confidential Google Kubernetes Engine (GKE) juga ditawarkan. Solusi komputasi rahasia ini memastikan kerahasiaan dan integritas beban kerja AI, machine learning, dan simulasi ilmiah menggunakan GPU yang dilindungi saat data sedang digunakan.
Confidential Virtual Machines
Confidential VM mengenkripsi data saat digunakan, memberikan lapisan keamanan tambahan untuk beban kerja sensitif. Ini memastikan bahwa data tetap terlindungi bahkan selama pemrosesan, mengurangi risiko akses tidak sah.
Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) adalah layanan Kubernetes terkelola yang menyederhanakan penerapan dan pengelolaan aplikasi yang dikemas dalam wadah. Node Confidential GKE memberikan tingkat keamanan yang sama dengan Confidential VM, memastikan bahwa beban kerja yang dikemas dalam wadah terlindungi.
Manfaat Keamanan
Perlindungan Data: Confidential VM dan node GKE melindungi data saat digunakan, mengurangi risiko pelanggaran data.
Kepatuhan: Solusi ini membantu organisasi mematuhi peraturan privasi dan standar industri.
Kepercayaan: Komputasi rahasia membangun kepercayaan dengan memastikan bahwa data tetap rahasia dan terlindungi sepanjang seluruh siklus hidup.
Ini memberdayakan pemilik data dan model untuk mempertahankan kontrol langsung atas perjalanan data mereka, dengan Nvidia Confidential Computing menghadirkan keamanan berbasis perangkat keras canggih untuk komputasi yang dipercepat. Ini memberikan lebih banyak kepercayaan saat membuat dan mengadopsi solusi dan layanan AI inovatif.
VM A4 Baru Google Tersedia Secara Umum pada GPU Nvidia Blackwell
Pada bulan Februari, Google Cloud meluncurkan virtual machine A4 barunya yang menampilkan delapan GPU Blackwell yang saling terhubung oleh Nvidia NVLink. Ini menawarkan peningkatan kinerja yang signifikan dibandingkan dengan generasi sebelumnya, memudahkan untuk melatih dan menerapkan modelAI skala besar. VM A4 baru Google Cloud pada Nvidia HGX B200 sekarang tersedia secara umum, memberikan pelanggan akses ke perangkat keras AI terbaru.
Nvidia NVLink
Nvidia NVLink adalah teknologi interkoneksi berkecepatan tinggi yang memungkinkan komunikasi cepat antar GPU. Dengan menghubungkan delapan GPU Blackwell dengan NVLink, VM A4 Google Cloud memberikan kinerja yang tak tertandingi untuk beban kerja AI.
Peningkatan Kinerja
VM A4 menawarkan peningkatan kinerja yang signifikan dibandingkan dengan generasi sebelumnya, menjadikannya ideal untuk melatih dan menerapkan model AI skala besar. Ini memungkinkan pengembang untuk beriterasi lebih cepat dan mencapai hasil yang lebih baik dengan aplikasi AI mereka.
Aksesibilitas melalui Vertex AI dan GKE
VM dan arsitektur AI Hypercomputer baru Google dapat diakses melalui layanan seperti Vertex AI dan GKE, memungkinkan pelanggan untuk memilih jalur untuk mengembangkan dan menerapkan aplikasi AI agentic dalam skala besar. Ini memudahkan organisasi untuk memanfaatkan kekuatan AI dalam aplikasi mereka.
Mendalami Lebih Dalam Arsitektur GPU Blackwell
Arsitektur GPU Blackwell Nvidia menandai lompatan monumental dalam kekuatan komputasi, secara fundamental membentuk kembali lanskap AI dan komputasi berkinerja tinggi. Untuk benar-benar menghargai kemampuan VM A4 dan dampaknya pada inovasi AI, penting untuk memahami teknologi dasar GPU Blackwell.
Kemampuan Komputasi Transformasi
Arsitektur Blackwell dirancang untuk menangani beban kerja AI yang paling menuntut, termasuk melatih large language models (LLM) yang masif dan menjalankan simulasi kompleks. Fitur utamanya meliputi:
- Second-Generation Transformer Engine: Engine ini secara khusus dioptimalkan untuk model transformer, yang merupakan fondasi dari banyak aplikasi AI modern. Ini secara signifikan mempercepat pelatihan dan inferensi model-model ini.
- Fifth-Generation NVLink: Sebagaimana disebutkan sebelumnya, NVLink memungkinkan komunikasi berkecepatan tinggi antar GPU, memungkinkan mereka untuk bekerja sama secara lancar dalam tugas-tugas kompleks. Ini sangat penting untuk melatih model yang sangat besar yang membutuhkan kekuatan pemrosesan kolektif dari beberapa GPU.
- Confidential Computing Support: GPU Blackwell menyertakan fitur keamanan berbasis perangkat keras yang memungkinkan komputasi rahasia, memastikan privasi dan integritas data sensitif.
- Advanced Memory Technology: GPU Blackwell menggunakan teknologi memori terbaru, memberikan bandwidth dan kapasitas tinggi untuk menangani dataset besar yang digunakan dalam aplikasi AI.
Dampak pada Beban Kerja AI
Kombinasi dari fitur-fitur ini menghasilkan peningkatan kinerja yang substansial untuk berbagai macam beban kerja AI. GPU Blackwell memungkinkan pengembang untuk:
- Train Larger Models: Peningkatan kekuatan komputasi dan kapasitas memori memungkinkan pelatihan model AI yang secara signifikan lebih besar dan lebih kompleks, yang mengarah pada peningkatan akurasi dan kinerja.
- Reduce Training Time: Arsitektur yang dioptimalkan dan interkoneksi berkecepatan tinggi secara dramatis mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk melatih model AI, mempercepat proses pengembangan.
- Deploy More Efficiently: GPU Blackwell dirancang untuk efisiensi energi, memungkinkan penerapan model AI dalam skala besar tanpa konsumsi daya yang berlebihan.
- Unlock New AI Applications: Kinerja GPU Blackwell yang tak tertandingi membuka kemungkinan untuk aplikasi AI baru yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan karena keterbatasan komputasi.
Implikasi Strategis untuk Google Cloud dan Pelanggannya
Kemitraan yang ditingkatkan antara Google Cloud dan Nvidia, yang berpusat pada Gemini, Blackwell, dan infrastruktur pendukung, menghadirkan implikasi strategis yang signifikan bagi kedua perusahaan dan pelanggan mereka.
Keunggulan Kompetitif untuk Google Cloud
- Attracting AI-Focused Businesses: Dengan menawarkan infrastruktur AI mutakhir yang didukung oleh GPU Nvidia Blackwell, Google Cloud dapat menarik bisnis yang banyak berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan AI.
- Differentiating from Competitors: Integrasi Gemini dan kinerja VM Google Cloud yang dioptimalkan membedakannya dari penyedia cloud lainnya.
- Strengthening its AI Ecosystem: Kemitraan ini berkontribusi pada ekosistem AI yang kuat dengan memberdayakan pengembang, mendorong inovasi, dan menyediakan akses ke alat dan sumber daya canggih.
Manfaat untuk Pelanggan
- Accelerated AI Innovation: Pelanggan dapat memanfaatkan kekuatan Gemini dan GPU Blackwell untuk mempercepat inisiatif AI mereka, memungkinkan mereka untuk mengembangkan dan menerapkan solusi inovatif lebih cepat.
- Improved Performance and Scalability: Infrastruktur yang dioptimalkan memastikan bahwa beban kerja AI berjalan secara efisien dan dapat diskalakan untuk memenuhi tuntutan yang berkembang.
- Enhanced Security and Compliance: Confidential VM dan node GKE menyediakan fitur keamanan dan kepatuhan yang diperlukan untuk melindungi data sensitif.
- Reduced Costs: Dengan mengoptimalkan beban kerja AI untuk GPU Nvidia, pelanggan berpotensi mengurangi biaya komputasi mereka.
The Future of AI Development
Kemitraan ini mewakili langkah maju yang signifikan dalam evolusi pengembangan AI. Dengan menggabungkan keahlian Google dalam model AI dengan kepemimpinan Nvidia dalam teknologi GPU, kedua perusahaan mendorong inovasi dan membuat alat AI canggih lebih mudah diakses oleh pengembang. Ini pasti akan mengarah pada penciptaan aplikasi AI baru dan menarik yang akan mengubah industri dan meningkatkan kehidupan.
Memahami Peran Nvidia NIM Microservices
Komponen penting dari inisiatif bersama ini adalah pengenalan Nvidia NIM microservices. Untuk memahami kepentingannya, kita harus memeriksanya lebih dekat.
Definisi dan Fungsionalitas
Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) adalah solusi perangkat lunak yang direkayasa untuk merampingkan penerapan model AI. Ini merangkum model yang telah dilatih sebelumnya, mesin inferensi, dan dependensi yang diperlukan ke dalam microservice yang dikemas dalam wadah. Itu berarti NIM menawarkan cara standar untuk menerapkan model AI, apa pun kerangka kerja atau perangkat kerasnya.
Keuntungan Utama Nvidia NIM:
- Simplified Deployment: NIM secara signifikan mengurangi kompleksitas penerapan model AI, memungkinkan pengembang untuk fokus membangun aplikasi daripada mengelola infrastruktur.
- Hardware Acceleration: NIM dioptimalkan untuk GPU Nvidia, memanfaatkan kemampuan akselerasinya untuk memberikan inferensi berkinerja tinggi.
- Scalability: NIM dirancang untuk diskalakan secara horizontal, memungkinkan pengembang untuk menangani permintaan yang meningkat tanpa mengorbankan kinerja.
- Modularity: NIM memungkinkan modularitas dan pembaruan cepat dari model yang berbeda tanpa gangguan pada model lain.
Bagaimana NIM Bermanfaat bagi Pengembang dan Organisasi:
- Faster Time-to-Market: Dengan menyederhanakan penerapan, NIM membantu pengembang membawa aplikasi bertenaga AI ke pasar lebih cepat.
- Reduced Costs: NIM meminimalkan infrastruktur dan biaya operasional dengan mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya.
- Improved Performance: Akselerasi perangkat keras melalui NIM memberikan throughput yang lebih tinggi dan latensi yang lebih rendah, meningkatkan pengalaman pengguna.
- Increased Flexibility: Penerapan standar dengan NIM memberikan fleksibilitas yang lebih besar dan memungkinkan pengembang untuk dengan mudah beralih di antara model AI yang berbeda.
Poin Kesimpulan
Kolaborasi yang diperluas antara Google Cloud dan Nvidia menunjukkan kemajuan penting dalam pengembangan AI. Mengintegrasikan model Gemini Google dengan GPU Blackwell Nvidia menetapkan tolok ukur baru untuk optimalisasi beban kerja AI. Kemitraan ini tidak hanya mempercepat inovasi tetapi juga meningkatkan keamanan, skalabilitas, dan aksesibilitas bagi pengembang dan organisasi yang terlibat dalam AI. Selain itu, peluncuran VM A4 Google dan Nvidia NIM microservices menandai momen penting dalam memberdayakan aplikasi AI, mendorong masa depan di mana solusi AI diterapkan secara efisien dan efektif dalam skala yang lebih besar.