Google Cloud e Nvidia stanno approfondendo la loro collaborazione per promuovere i progressi nell’intelligenza artificiale. Questa partnership si concentra sull’integrazione dei modelli Gemini di Google e delle GPU Blackwell di Nvidia per ottimizzare i carichi di lavoro AI. Le innovazioni chiave includono la distribuzione dei modelli Gemini on-premises, i miglioramenti delle prestazioni per Gemini sulle GPU Nvidia, nuove community di sviluppatori, VM riservate e la disponibilità di VM A4 sulle GPU Blackwell.
Modelli Gemini On-Premise con Nvidia Blackwell
Google Gemini può ora essere distribuito on-premises utilizzando Nvidia Blackwell tramite Google Distributed Cloud. Questa implementazione consente alle organizzazioni di utilizzare in modo sicuro i modelli Gemini all’interno dei propri data center, offrendo loro funzionalità di AI agentic.
Comprensione dei modelli Gemini
La famiglia di modelli Gemini rappresenta i modelli AI più avanzati di Google fino ad oggi. Questi modelli sono progettati per il ragionamento complesso, la codifica e la comprensione multimodale, rendendoli strumenti versatili per varie applicazioni.
Google Distributed Cloud
Google Distributed Cloud fornisce una soluzione completamente gestita per ambienti on-premises, air-gapped e edge computing. Ciò consente ai clienti di mantenere il controllo sui propri dati sfruttando al contempo la potenza delle tecnologie AI di Google.
Vantaggi dell’implementazione On-Premise
Controllo migliorato: le organizzazioni mantengono il pieno controllo sui propri dati, garantendo la conformità alle normative sulla privacy e alle politiche interne.
Sicurezza: la distribuzione di modelli Gemini all’interno dei propri data center consente una maggiore sicurezza e protezione delle informazioni sensibili.
Personalizzazione: l’implementazione on-premises consente una maggiore personalizzazione delle soluzioni AI per soddisfare esigenze aziendali specifiche.
Questa partnership garantisce che i clienti possano innovare con Gemini nel rispetto di rigorose politiche di governance dei dati.
Ottimizzazione di Gemini e Gemma per GPU Nvidia
Nvidia e Google hanno collaborato per ottimizzare le prestazioni dei carichi di lavoro di inferenza basati su Gemini sulle GPU Nvidia, in particolare all’interno della piattaforma Vertex AI di Google Cloud. Questa ottimizzazione consente a Google di gestire in modo efficiente un numero significativo di query utente per i modelli Gemini sull’infrastruttura accelerata Nvidia su Vertex AI e Google Distributed Cloud.
Piattaforma Vertex AI
Vertex AI è la piattaforma completa di Google Cloud per il machine learning, che offre strumenti e servizi per la formazione, la distribuzione e la gestione dei modelli AI. L’ottimizzazione di Gemini per le GPU Nvidia all’interno di Vertex AI migliora le capacità della piattaforma e semplifica per gli sviluppatori la creazione e la distribuzione di soluzioni AI.
Famiglia di modelli Gemma
La famiglia Gemma di modelli open source leggeri è stata ottimizzata per l’inferenza utilizzando la libreria Nvidia TensorRT-LLM. Si prevede che questi modelli saranno offerti come microservizi Nvidia NIM facili da implementare, rendendoli accessibili a una gamma più ampia di sviluppatori.
Nvidia TensorRT-LLM
Nvidia TensorRT-LLM è una libreria per l’ottimizzazione e la distribuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sulle GPU Nvidia. Ottimizzando i modelli Gemma con TensorRT-LLM, Nvidia e Google semplificano per gli sviluppatori lo sfruttamento della potenza degli LLM nelle loro applicazioni.
Accessibilità per gli sviluppatori
Queste ottimizzazioni massimizzano le prestazioni e rendono l’AI avanzata più accessibile agli sviluppatori, consentendo loro di eseguire i carichi di lavoro su varie architetture tra data center e PC e workstation locali basati su Nvidia RTX.
Lancio della Google Cloud e Nvidia Developer Community
Google Cloud e Nvidia hanno lanciato una nuova community congiunta di sviluppatori per accelerare la cross-skilling e l’innovazione. Questa community riunisce esperti e colleghi per collaborare e condividere conoscenze, semplificando per gli sviluppatori la creazione, il dimensionamento e la distribuzione della prossima generazione di applicazioni AI.
Vantaggi della Developer Community
Condivisione delle conoscenze: la community fornisce una piattaforma per gli sviluppatori per condividere le proprie competenze e imparare dagli altri.
Collaborazione: gli sviluppatori possono collaborare a progetti e condividere codice, accelerando il processo di sviluppo.
Supporto: la community offre supporto e guida agli sviluppatori che stanno creando applicazioni AI.
Questa iniziativa combina l’eccellenza ingegneristica, la leadership open source e un vivace ecosistema di sviluppatori per responsabilizzare gli sviluppatori e guidare l’innovazione nello spazio AI.
Framework Open-Source
Le aziende supportano la community di sviluppatori ottimizzando i framework open source, come JAX, per un dimensionamento senza interruzioni sulle GPU Blackwell. Ciò consente ai carichi di lavoro AI di essere eseguiti in modo efficiente su decine di migliaia di nodi, semplificando la formazione e la distribuzione di modelli AI su larga scala.
Ottimizzazione JAX
JAX è una libreria di calcolo numerico ad alte prestazioni sviluppata da Google. Ottimizzando JAX per le GPU Blackwell, Nvidia e Google semplificano per gli sviluppatori lo sfruttamento della potenza di JAX nelle loro applicazioni AI.
VM riservate e nodi GKE con GPU Nvidia H100
Le Virtual Machine (VM) riservate di Google Cloud sulla serie di macchine A3 ottimizzate per acceleratori con GPU Nvidia H100 sono ora disponibili in anteprima. Allo stesso modo, vengono offerti anche i suoi nodi Confidential Google Kubernetes Engine (GKE). Queste soluzioni di calcolo riservate garantiscono la riservatezza e l’integrità dei carichi di lavoro di AI, machine learning e simulazione scientifica utilizzando GPU protette durante l’utilizzo dei dati.
Virtual Machine riservate
Le VM riservate crittografano i dati in uso, fornendo un ulteriore livello di sicurezza per i carichi di lavoro sensibili. Ciò garantisce che i dati rimangano protetti anche durante l’elaborazione, riducendo il rischio di accesso non autorizzato.
Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) è un servizio Kubernetes gestito che semplifica la distribuzione e la gestione di applicazioni containerizzate. I nodi GKE riservati offrono lo stesso livello di sicurezza delle VM riservate, garantendo la protezione dei carichi di lavoro containerizzati.
Vantaggi per la sicurezza
Protezione dei dati: le VM riservate e i nodi GKE proteggono i dati in uso, riducendo il rischio di violazioni dei dati.
Conformità: queste soluzioni aiutano le organizzazioni a rispettare le normative sulla privacy e gli standard di settore.
Fiducia: il calcolo riservato crea fiducia garantendo che i dati rimangano riservati e protetti durante l’intero ciclo di vita.
Ciò consente ai proprietari di dati e modelli di mantenere il controllo diretto sul percorso dei propri dati, con Nvidia Confidential Computing che offre una sicurezza avanzata supportata dall’hardware per il calcolo accelerato. Ciò offre maggiore sicurezza quando si creano e si adottano soluzioni e servizi AI innovativi.
Le nuove VM A4 di Google generalmente disponibili su GPU Nvidia Blackwell
A febbraio, Google Cloud ha lanciato le sue nuove macchine virtuali A4 che dispongono di otto GPU Blackwell interconnesse da Nvidia NVLink. Ciò offre un significativo aumento delle prestazioni rispetto alla generazione precedente, semplificando la formazione e la distribuzione di modelli AI su larga scala. Le nuove VM A4 di Google Cloud su Nvidia HGX B200 sono ora generalmente disponibili, offrendo ai clienti l’accesso alle ultime novità in hardware AI.
Nvidia NVLink
Nvidia NVLink è una tecnologia di interconnessione ad alta velocità che consente una rapida comunicazione tra le GPU. Interconnettendo otto GPU Blackwell con NVLink, le VM A4 di Google Cloud offrono prestazioni senza precedenti per i carichi di lavoro AI.
Aumento delle prestazioni
Le VM A4 offrono un significativo aumento delle prestazioni rispetto alla generazione precedente, rendendole ideali per la formazione e la distribuzione di modelli AI su larga scala. Ciò consente agli sviluppatori di iterare più velocemente e ottenere risultati migliori con le loro applicazioni AI.
Accessibilità tramite Vertex AI e GKE
Le nuove VM di Google e l’architettura AI Hypercomputer sono accessibili tramite servizi come Vertex AI e GKE, consentendo ai clienti di scegliere un percorso per sviluppare e distribuire applicazioni AI agentic su larga scala. Ciò semplifica per le organizzazioni lo sfruttamento della potenza dell’AI nelle loro applicazioni.
Approfondimento sull’architettura della GPU Blackwell
L’architettura della GPU Blackwell di Nvidia segna un salto monumentale nella potenza computazionale, rimodellando fondamentalmente il panorama dell’AI e del calcolo ad alte prestazioni. Per apprezzare veramente le capacità delle VM A4 e il loro impatto sull’innovazione dell’AI, è fondamentale comprendere la tecnologia sottostante delle GPU Blackwell.
Capacità di calcolo trasformativa
L’architettura Blackwell è progettata per gestire i carichi di lavoro AI più impegnativi, tra cui la formazione di modelli linguistici massicci (LLM) e l’esecuzione di simulazioni complesse. Le sue caratteristiche principali includono:
- Transformer Engine di seconda generazione: questo motore è specificamente ottimizzato per i modelli transformer, che sono alla base di molte applicazioni AI moderne. Accelera significativamente la formazione e l’inferenza di questi modelli.
- NVLink di quinta generazione: come accennato in precedenza, NVLink consente una comunicazione ad alta velocità tra le GPU, consentendo loro di lavorare insieme senza problemi su attività complesse. Ciò è particolarmente importante per la formazione di modelli molto grandi che richiedono la potenza di elaborazione collettiva di più GPU.
- Supporto per il calcolo riservato: le GPU Blackwell includono funzionalità di sicurezza basate su hardware che consentono il calcolo riservato, garantendo la privacy e l’integrità dei dati sensibili.
- Tecnologia di memoria avanzata: le GPU Blackwell utilizzano la più recente tecnologia di memoria, fornendo larghezza di banda e capacità elevate per gestire gli enormi set di dati utilizzati nelle applicazioni AI.
Impatto sui carichi di lavoro AI
La combinazione di queste funzionalità si traduce in un sostanziale miglioramento delle prestazioni per un’ampia gamma di carichi di lavoro AI. Le GPU Blackwell consentono agli sviluppatori di:
- Formare modelli più grandi: la maggiore potenza di calcolo e capacità di memoria consentono la formazione di modelli AI significativamente più grandi e complessi, con conseguente miglioramento dell’accuratezza e delle prestazioni.
- Ridurre i tempi di formazione: l’architettura ottimizzata e le interconnessioni ad alta velocità riducono drasticamente il tempo necessario per formare i modelli AI, accelerando il processo di sviluppo.
- Distribuire in modo più efficiente: le GPU Blackwell sono progettate per l’efficienza energetica, consentendo la distribuzione di modelli AI su larga scala senza un consumo energetico eccessivo.
- Sbloccare nuove applicazioni AI: le prestazioni senza precedenti delle GPU Blackwell aprono possibilità per nuove applicazioni AI che in precedenza erano impossibili a causa delle limitazioni computazionali.
Le implicazioni strategiche per Google Cloud e i suoi clienti
La partnership potenziata tra Google Cloud e Nvidia, incentrata su Gemini, Blackwell e l’infrastruttura di supporto, presenta implicazioni strategiche significative per entrambe le società e i loro clienti.
Vantaggio competitivo per Google Cloud
- Attrarre aziende focalizzate sull’AI: offrendo un’infrastruttura AI all’avanguardia basata su GPU Nvidia Blackwell, Google Cloud può attrarre aziende che investono pesantemente nella ricerca e sviluppo dell’AI.
- Differenziazione dalla concorrenza: l’integrazione di Gemini e le prestazioni ottimizzate delle VM di Google Cloud lo distinguono dagli altri provider di cloud.
- Rafforzare il proprio ecosistema AI: questa partnership contribuisce a un solido ecosistema AI responsabilizzando gli sviluppatori, promuovendo l’innovazione e fornendo accesso a strumenti e risorse avanzati.
Vantaggi per i clienti
- Innovazione AI accelerata: i clienti possono sfruttare la potenza delle GPU Gemini e Blackwell per accelerare le proprie iniziative AI, consentendo loro di sviluppare e distribuire soluzioni innovative più velocemente.
- Prestazioni e scalabilità migliorate: l’infrastruttura ottimizzata garantisce che i carichi di lavoro AI vengano eseguiti in modo efficiente e possano scalare per soddisfare le crescenti richieste.
- Sicurezza e conformità migliorate: le VM riservate e i nodi GKE forniscono le funzionalità di sicurezza e conformità necessarie per proteggere i dati sensibili.
- Costi ridotti: ottimizzando i carichi di lavoro AI per le GPU Nvidia, i clienti possono potenzialmente ridurre i costi di calcolo.
Il futuro dello sviluppo dell’AI
Questa partnership rappresenta un significativo passo avanti nell’evoluzione dello sviluppo dell’AI. Combinando l’esperienza di Google nei modelli AI con la leadership di Nvidia nella tecnologia GPU, le due società stanno guidando l’innovazione e rendendo gli strumenti AI avanzati più accessibili agli sviluppatori. Ciò porterà indubbiamente alla creazione di nuove ed entusiasmanti applicazioni AI che trasformeranno i settori e miglioreranno la vita.
Comprensione del ruolo dei microservizi Nvidia NIM
Una componente significativa dell’iniziativa congiunta è l’introduzione dei microservizi Nvidia NIM. Per comprenderne l’importanza, dovremmo esaminarli più da vicino.
Definizione e funzionalità
Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) è una soluzione software progettata per semplificare la distribuzione di modelli AI. Incapsula modelli pre-addestrati, motori di inferenza e dipendenze necessarie in un microservizio containerizzato. Ciò significa che NIM offre un modo standardizzato per distribuire modelli AI, indipendentemente dal framework o dall’hardware.
Vantaggi chiave di Nvidia NIM:
- Distribuzione semplificata: NIM riduce significativamente la complessità della distribuzione dei modelli AI, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione di applicazioni anziché sulla gestione dell’infrastruttura.
- Accelerazione hardware: NIM è ottimizzato per le GPU Nvidia, utilizzando le loro capacità di accelerazione per fornire inferenza ad alte prestazioni.
- Scalabilità: NIM è progettato per scalare orizzontalmente, consentendo agli sviluppatori di gestire le crescenti richieste senza compromettere le prestazioni.
- Modularità: NIM consente la modularità e l’aggiornamento rapido di diversi modelli senza interruzioni agli altri modelli.
Come NIM avvantaggia gli sviluppatori e le organizzazioni:
- Time-to-Market più rapido: semplificando la distribuzione, NIM aiuta gli sviluppatori a portare sul mercato più velocemente le applicazioni basate sull’AI.
- Costi ridotti: NIM riduce al minimo i costi operativi e dell’infrastruttura ottimizzando l’utilizzo delle risorse.
- Prestazioni migliorate: l’accelerazione hardware tramite NIM offre maggiore produttività e minore latenza, migliorando l’esperienza utente.
- Maggiore flessibilità: la distribuzione standardizzata con NIM offre maggiore flessibilità e consente agli sviluppatori di passare facilmente da un modello AI all’altro.
Punti di conclusione
La collaborazione ampliata tra Google Cloud e Nvidia indica un notevole progresso nello sviluppo dell’AI. L’integrazione dei modelli Gemini di Google con le GPU Blackwell di Nvidia stabilisce nuovi parametri di riferimento per l’ottimizzazione del carico di lavoro AI. Questa partnership non solo accelera l’innovazione, ma migliora anche la sicurezza, la scalabilità e l’accessibilità per gli sviluppatori e le organizzazioni coinvolte nell’AI. Inoltre, il lancio delle VM A4 di Google e dei microservizi NIM di Nvidia segna un momento cruciale nel potenziamento delle applicazioni AI, promuovendo un futuro in cui le soluzioni AI vengono distribuite in modo efficiente ed efficace su una scala più ampia.