Nvidia आणि Google Cloud: AI मध्ये प्रगती

Google Cloud आणि Nvidia यांच्यातील भागीदारीमुळे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) क्षेत्रात नविनता येत आहे. Google चे Gemini मॉडेल आणि Nvidia चे Blackwell GPUs एकत्रितपणे वापरून AI संबंधित कामांना गती देणे, हा या भागीदारीचा मुख्य उद्देश आहे. यात Gemini मॉडेलला प्रत्यक्ष जागेवर (on-premises) वापरण्याची सोय, Nvidia GPUs वर Gemini ची कार्यक्षमता वाढवणे, नवीन डेव्हलपर समुदाय तयार करणे, गोपनीय VM (Confidential VMs) आणि Blackwell GPUs वर A4 VMs ची उपलब्धता यांचा समावेश आहे.

Nvidia Blackwell सह Gemini मॉडेल प्रत्यक्ष जागेवर

Google Gemini आता Google Distributed Cloud वापरून Nvidia Blackwell द्वारे प्रत्यक्ष जागेवर (on-premises) वापरले जाऊ शकते. हे मॉडेल सुरक्षितपणे डेटा सेंटरमध्ये वापरता येतात, ज्यामुळे संस्थांना agentic AI क्षमता मिळतात.

Gemini मॉडेल म्हणजे काय?

Gemini मॉडेल हे Google चे आतापर्यंतचे सर्वात प्रगत AI मॉडेल आहेत. हे मॉडेल जटिल विचार प्रक्रिया, कोडिंग आणि मल्टीमॉडल आकलन यासाठी तयार केले आहेत, ज्यामुळे ते विविध ॲप्लिकेशन्ससाठी उपयुक्त ठरतात.

Google Distributed Cloud

Google Distributed Cloud हे प्रत्यक्ष जागेवर, एयर-गॅप्ड वातावरणात आणि एज कंप्यूटिंगसाठी पूर्णपणे व्यवस्थापित केलेले सोल्यूशन आहे. यामुळे ग्राहकांना त्यांच्या डेटावर नियंत्रण ठेवता येते आणि Google च्या AI तंत्रज्ञानाचा लाभ घेता येतो.

प्रत्यक्ष जागेवर उपयोजनाचे फायदे

वर्धित नियंत्रण: संस्था त्यांच्या डेटावर पूर्ण नियंत्रण ठेवू शकतात, ज्यामुळे गोपनीयता आणि अंतर्गत धोरणांचे पालन सुनिश्चित होते.
सुरक्षा: Gemini मॉडेल त्यांच्या डेटा सेंटरमध्ये वापरल्याने संवेदनशील माहिती अधिक सुरक्षित राहते.
सानुकूलता: प्रत्यक्ष जागेवर उपयोजना AI सोल्यूशन्सला विशिष्ट व्यवसाय गरजा पूर्ण करण्यासाठी सानुकूलित करण्याची परवानगी देते.

या भागीदारीमुळे ग्राहक कडक डेटा गव्हर्नन्स धोरणांचे पालन करून Gemini सह नविनता आणू शकतात.

Nvidia GPUs साठी Gemini आणि Gemma ऑप्टिमाइझ करणे

Nvidia आणि Google यांनी Nvidia GPUs वर Gemini-आधारित अनुमान कामांची (inference workloads) कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी सहकार्य केले आहे, विशेषत: Google Cloud च्या Vertex AI प्लॅटफॉर्ममध्ये. या ऑप्टिमायझेशनमुळे Google ला Vertex AI आणि Google Distributed Cloud वरील Nvidia च्या वेगवान इन्फ्रास्ट्रक्चरवर Gemini मॉडेलसाठी मोठ्या प्रमाणात वापरकर्त्यांच्या प्रश्नांची कार्यक्षमतेने हाताळणी करता येते.

Vertex AI प्लॅटफॉर्म

Vertex AI हे Google Cloud चे मशीन लर्निंगसाठीचे सर्वसमावेशक प्लॅटफॉर्म आहे, जे AI मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी, उपयोजित करण्यासाठी आणि व्यवस्थापित करण्यासाठी टूल्स आणि सेवा पुरवते. Vertex AI मध्ये Nvidia GPUs साठी Gemini चे ऑप्टिमायझेशन प्लॅटफॉर्मची क्षमता वाढवते आणि डेव्हलपर्सना AI सोल्यूशन्स तयार करणे आणि उपयोजित करणे सोपे करते.

Gemma मॉडेलची मालिका

Gemma मॉडेलची हलकी, खुल्या स्वरूपाची मालिका Nvidia TensorRT-LLM लायब्ररी वापरून अनुमानासाठी ऑप्टिमाइझ केली गेली आहे. हे मॉडेल Nvidia NIM मायक्रोservices म्हणून सहज उपलब्ध होतील, ज्यामुळे ते अधिक डेव्हलपर्ससाठी सुलभ होतील.

Nvidia TensorRT-LLM

Nvidia TensorRT-LLM हे Nvidia GPUs वर मोठ्या भाषेतील मॉडेल (LLMs) ऑप्टिमाइझ आणि उपयोजित करण्यासाठी लायब्ररी आहे. TensorRT-LLM सह Gemma मॉडेल ऑप्टिमाइझ करून, Nvidia आणि Google डेव्हलपर्सना त्यांच्या ॲप्लिकेशन्समध्ये LLMs च्या क्षमतेचा वापर करणे सोपे करत आहेत.

डेव्हलपर्ससाठी उपलब्धता

हे ऑप्टिमायझेशन कार्यक्षमता वाढवतात आणि प्रगत AI डेव्हलपर्ससाठी अधिक सुलभ करतात, ज्यामुळे ते डेटा सेंटर्स आणि स्थानिक Nvidia RTX-पॉवर असलेल्या PCs आणि वर्कस्टेशन्समध्ये विविध आर्किटेक्चरवर त्यांची कामे करू शकतात.

Google Cloud आणि Nvidia डेव्हलपर समुदायाची सुरुवात

Google Cloud आणि Nvidia यांनी क्रॉस-स्कीलिंग आणि नविनता वाढवण्यासाठी एक नवीन संयुक्त डेव्हलपर समुदाय सुरू केला आहे. हा समुदाय तज्ञ आणि समवयस्कांना एकत्र आणतो, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना AI ॲप्लिकेशन्स तयार करणे, स्केल करणे आणि उपयोजित करणे सोपे होते.

डेव्हलपर समुदायाचे फायदे

ज्ञान सामायिकरण: हा समुदाय डेव्हलपर्सना त्यांचे कौशल्य सामायिक करण्यासाठी आणि इतरांकडून शिकण्यासाठी एक व्यासपीठ प्रदान करतो.
सहकार्य: डेव्हलपर प्रकल्पांवर सहयोग करू शकतात आणि कोड सामायिक करू शकतात, ज्यामुळे विकास प्रक्रिया वेगवान होते.
आधार: हा समुदाय AI ॲप्लिकेशन्स तयार करणाऱ्या डेव्हलपर्सना समर्थन आणि मार्गदर्शन देतो.

या उपक्रमामुळे अभियांत्रिकी कौशल्ये, ओपन-सोर्स लीडरशिप आणि एक उत्साही डेव्हलपर इकोसिस्टम एकत्र येतात, ज्यामुळे डेव्हलपर्स सक्षम होतात आणि AI क्षेत्रात नविनता येते.

ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क

Blackwell GPUs वर अखंड स्केलिंगसाठी JAX सारख्या ओपन-सोर्स फ्रेमवर्कला ऑप्टिमाइझ करून कंपन्या डेव्हलपर समुदायाला समर्थन देत आहेत. हे AI कामांना हजारो नोड्सवर कार्यक्षमतेने चालवण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे मोठ्या प्रमाणात AI मॉडेलला प्रशिक्षण देणे आणि उपयोजित करणे सोपे होते.

JAX ऑप्टिमायझेशन

JAX हे Google ने विकसित केलेले उच्च-कार्यक्षमतेचे संख्यात्मक संगणन लायब्ररी आहे. Blackwell GPUs साठी JAX ऑप्टिमाइझ करून, Nvidia आणि Google डेव्हलपर्सना त्यांच्या AI ॲप्लिकेशन्समध्ये JAX च्या क्षमतेचा उपयोग करणे सोपे करत आहेत.

Nvidia H100 GPUs सह गोपनीय VMs आणि GKE नोड्स

Google Cloud चे गोपनीय व्हर्च्युअल मशीन (VMs), Nvidia H100 GPUs सह ॲक्सिलरेटर-ऑप्टिमाइझ्ड A3 मशीन मालिकेत आता पूर्वावलोकनासाठी उपलब्ध आहेत. त्याचप्रमाणे, त्याचे गोपनीय Google Kubernetes Engine (GKE) नोड्स देखील ऑफर केले जात आहेत. हे गोपनीय کمپیوटिंग सोल्यूशन्स AI, मशीन लर्निंग आणि वैज्ञानिक सिमुलेशन कामांची गोपनीयता आणि अखंडता सुनिश्चित करतात, तसेच डेटा वापरात असताना संरक्षित GPUs वापरतात.

गोपनीय व्हर्च्युअल मशीन

गोपनीय VMs वापरात असताना डेटा एन्क्रिप्ट करतात, ज्यामुळे संवेदनशील कामांसाठी अतिरिक्त सुरक्षा मिळते. हे सुनिश्चित करते की प्रक्रिया दरम्यान देखील डेटा संरक्षित राहतो आणि अनधिकृत प्रवेशाचा धोका कमी होतो.

Google Kubernetes Engine

Google Kubernetes Engine (GKE) हे व्यवस्थापित Kubernetes सेवा आहे, जी कंटेनरीकृत ॲप्लिकेशन्सच्या उपयोजनाला आणि व्यवस्थापनाला सोपे करते. गोपनीय GKE नोड्स गोपनीय VMs प्रमाणेच सुरक्षा प्रदान करतात, ज्यामुळे कंटेनरीकृत कामांचे संरक्षण होते.

सुरक्षा फायदे

डेटा संरक्षण: गोपनीय VMs आणि GKE नोड्स वापरात असताना डेटाचे संरक्षण करतात, ज्यामुळे डेटा उल्लंघनाचा धोका कमी होतो.
अनुपालन: हे सोल्यूशन्स संस्थांना गोपनीयता नियम आणि उद्योग मानकांचे पालन करण्यास मदत करतात.
विश्वास: गोपनीय कंप्यूटिंग डेटा संपूर्ण जीवनचक्रात गोपनीय आणि संरक्षित राहतो याची खात्री करून विश्वास निर्माण करते.

हे डेटा आणि मॉडेल मालकांना त्यांच्या डेटाच्या प्रवासावर थेट नियंत्रण ठेवण्यास सक्षम करते, Nvidia Confidential Computing प्रगत हार्डवेअर-समर्थित सुरक्षा आणते. यामुळे नाविन्यपूर्ण AI सोल्यूशन्स आणि सेवा तयार करताना अधिक आत्मविश्वास मिळतो.

Google चे नवीन A4 VMs Nvidia Blackwell GPUs वर उपलब्ध

फेब्रुवारीमध्ये, Google Cloud ने Nvidia NVLink ने जोडलेले आठ Blackwell GPUs असलेले नवीन A4 व्हर्च्युअल मशीन लाँच केले. हे मागील पिढीच्या तुलनेत लक्षणीय कार्यक्षमतेत वाढ दर्शवते, ज्यामुळे मोठ्या प्रमाणात AI मॉडेलला प्रशिक्षण देणे आणि उपयोजित करणे सोपे होते. Google Cloud चे नवीन A4 VMs Nvidia HGX B200 वर आता सामान्यतः उपलब्ध आहेत, जे ग्राहकांना AI हार्डवेअरमध्ये नवीनतम प्रवेश प्रदान करतात.

Nvidia NVLink

Nvidia NVLink हे उच्च-गती इंटरकनेक्ट तंत्रज्ञान आहे, जे GPUs दरम्यान जलद संवाद सक्षम करते. आठ Blackwell GPUs ला NVLink ने जोडून, Google Cloud चे A4 VMs AI कामांसाठी অতুলनीय कार्यक्षमता प्रदान करतात.

कार्यक्षमतेत वाढ

A4 VMs मागील पिढीच्या तुलनेत लक्षणीय कार्यक्षमतेत वाढ देतात, ज्यामुळे ते मोठ्या प्रमाणात AI मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी आणि उपयोजित करण्यासाठी आदर्श ठरतात. हे डेव्हलपर्सना जलद पुनरावृत्ती करण्यास आणि त्यांच्या AI ॲप्लिकेशन्ससह चांगले परिणाम प्राप्त करण्यास अनुमती देते.

Vertex AI आणि GKE द्वारे उपलब्धता

Google चे नवीन VMs आणि AI हायपरकंप्युटर आर्किटेक्चर Vertex AI आणि GKE सारख्या सेवांद्वारे उपलब्ध आहेत, जे ग्राहकांना मोठ्या प्रमाणात agentic AI ॲप्लिकेशन्स विकसित आणि उपयोजित करण्यासाठी एक मार्ग निवडण्यास सक्षम करतात. यामुळे संस्थांना त्यांच्या ॲप्लिकेशन्समध्ये AI ची शक्ती वापरणे सोपे होते.

Blackwell GPU आर्किटेक्चरमध्ये अधिक माहिती

Nvidia चे Blackwell GPU आर्किटेक्चर संगणकीय शक्तीमध्ये एक महत्त्वपूर्ण वाढ दर्शवते, जे AI आणि उच्च-कार्यक्षमतेच्या संगणनाचे स्वरूप बदलून टाकते. A4 VMs च्या क्षमता आणि AI नवोपक्रमावरील त्यांचा प्रभाव खऱ्या अर्थाने समजून घेण्यासाठी, Blackwell GPUs चे मूलभूत तंत्रज्ञान समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.

परिवर्तनीय संगणकीय क्षमता

Blackwell आर्किटेक्चर सर्वात जास्त मागणी असलेल्या AI कामांना हाताळण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, ज्यात मोठ्या भाषेतील मॉडेल (LLMs) आणि जटिल सिमुलेशनला प्रशिक्षण देणे समाविष्ट आहे. याची प्रमुख वैशिष्ट्ये खालीलप्रमाणे आहेत:

• दुसऱ्या पिढीचे Transformer इंजिन: हे इंजिन विशेषतः Transformer मॉडेलसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले आहे, जे अनेक आधुनिक AI ॲप्लिकेशन्सचा आधार आहेत. हे या मॉडेलच्या प्रशिक्षण आणि अनुमानाला मोठ्या प्रमाणात गती देते.
• पाचव्या पिढीचे NVLink: पूर्वी नमूद केल्याप्रमाणे, NVLink GPUs दरम्यान उच्च-गती संवाद सक्षम करते, ज्यामुळे ते जटिल कार्यांवर अखंडपणे एकत्र काम करू शकतात. हे विशेषतः मोठ्या मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी महत्वाचे आहे, ज्यासाठी अनेक GPUs च्या एकत्रित प्रक्रिया शक्तीची आवश्यकता असते.
• गोपनीय कंप्यूटिंग समर्थन: Blackwell GPUs मध्ये हार्डवेअर-आधारित सुरक्षा वैशिष्ट्ये समाविष्ट आहेत, जी गोपनीय कंप्यूटिंग सक्षम करतात, संवेदनशील डेटाची गोपनीयता आणि अखंडता सुनिश्चित करतात.
• प्रगत मेमरी तंत्रज्ञान: Blackwell GPUs नवीनतम मेमरी तंत्रज्ञान वापरतात, जे AI ॲप्लिकेशन्समध्ये वापरल्या जाणाऱ्या मोठ्या डेटासेटला हाताळण्यासाठी उच्च बँडविड्थ आणि क्षमता प्रदान करतात.

AI कामांवर परिणाम

या वैशिष्ट्यांच्या संयोजनामुळे AI कामांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी लक्षणीय सुधारणा होते. Blackwell GPUs डेव्हलपर्सना खालील गोष्टी करण्यास सक्षम करतात:

• मोठ्या मॉडेलला प्रशिक्षण देणे: वाढलेली संगणकीय शक्ती आणि मेमरी क्षमता मोठ्या आणि अधिक जटिल AI मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यास अनुमती देतात, ज्यामुळे अचूकता आणि कार्यक्षमतेत सुधारणा होते.
• प्रशिक्षणाचा वेळ कमी करणे: ऑप्टिमाइझ केलेले आर्किटेक्चर आणि उच्च-गती इंटरकनेक्ट AI मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी लागणारा वेळ मोठ्या प्रमाणात कमी करतात, ज्यामुळे विकास प्रक्रिया वेगवान होते.
• अधिक कार्यक्षमतेने उपयोजित करणे: Blackwell GPUs ऊर्जा कार्यक्षमतेसाठी डिझाइन केलेले आहेत, ज्यामुळे जास्त वीज वापर न करता मोठ्या प्रमाणात AI मॉडेल उपयोजित करता येतात.
• नवीन AI ॲप्लिकेशन्स अनलॉक करणे: Blackwell GPUs ची अतुलनीय कार्यक्षमता नवीन AI ॲप्लिकेशन्ससाठी शक्यता उघड करते, जी पूर्वी संगणकीय मर्यादांमुळे अशक्य होती.

Google Cloud आणि त्याच्या ग्राहकांसाठी धोरणात्मक परिणाम

Gemini, Blackwell आणि सहाय्यक इन्फ्रास्ट्रक्चरवर आधारित Google Cloud आणि Nvidia यांच्यातील वर्धित भागीदारी, दोन्ही कंपन्या आणि त्यांच्या ग्राहकांसाठी महत्त्वपूर्ण धोरणात्मक परिणाम दर्शवते.

Google Cloud साठी स्पर्धात्मक फायदा

• AI-केंद्रित व्यवसायांना आकर्षित करणे: Nvidia Blackwell GPUs द्वारे समर्थित अत्याधुनिक AI इन्फ्रास्ट्रक्चर ऑफर करून, Google Cloud AI संशोधन आणि विकासामध्ये मोठ्या प्रमाणात गुंतवणूक करणाऱ्या व्यवसायांना आकर्षित करू शकते.
• स्पर्धकांपेक्षा वेगळे ठरवणे: Gemini चे एकत्रीकरण आणि Google Cloud च्या VMs ची ऑप्टिमाइझ केलेली कार्यक्षमता इतर क्लाउड प्रदात्यांपेक्षा वेगळी ठरवते.
• त्याची AI इकोसिस्टम मजबूत करणे: ही भागीदारी डेव्हलपर्सना सक्षम करून, नविनता वाढवून आणि प्रगत साधने आणि संसाधनांमध्ये प्रवेश प्रदान करून एक मजबूत AI इकोसिस्टममध्ये योगदान देते.

ग्राहकांसाठी फायदे

• त्वरित AI नवोपक्रम: ग्राहक Gemini आणि Blackwell GPUs च्या शक्तीचा उपयोग करून त्यांच्या AI उपक्रमांना गती देऊ शकतात, ज्यामुळे त्यांना जलदगतीने नाविन्यपूर्ण सोल्यूशन्स विकसित आणि उपयोजित करता येतात.
• सुधारित कार्यक्षमता आणि स्केलेबिलिटी: ऑप्टिमाइझ केलेले इन्फ्रास्ट्रक्चर AI कामांना कार्यक्षमतेने चालवते आणि वाढत्या मागणी पूर्ण करण्यासाठी स्केल करू शकते याची खात्री करते.
• वर्धित सुरक्षा आणि अनुपालन: गोपनीय VMs आणि GKE नोड्स संवेदनशील डेटाचे संरक्षण करण्यासाठी आवश्यक सुरक्षा आणि अनुपालन वैशिष्ट्ये प्रदान करतात.
• कमी खर्च: Nvidia GPUs साठी AI कामांना ऑप्टिमाइझ करून, ग्राहक त्यांच्या संगणकीय खर्चात संभाव्यतः घट करू शकतात.

AI विकासाचे भविष्य

ही भागीदारी AI विकासाच्या उत्क्रांतीमध्ये एक महत्त्वपूर्ण पाऊल दर्शवते. AI मॉडेलमधील Google च्या कौशल्याला GPU तंत्रज्ञानातील Nvidia च्या नेतृत्वासोबत एकत्रित करून, या दोन कंपन्या नविनता आणत आहेत आणि प्रगत AI साधने डेव्हलपर्ससाठी अधिक सुलभ करत आहेत.यामुळे निःसंशयपणे नवीन आणि रोमांचक AI ॲप्लिकेशन्स तयार होतील, जे उद्योगांमध्ये बदल घडवतील आणि जीवनमान सुधारतील.

Nvidia NIM मायक्रोservices ची भूमिका समजून घेणे

संयुक्त उपक्रमाचा एक महत्त्वाचा भाग म्हणजे Nvidia NIM मायक्रोservices ची ओळख. त्यांचे महत्त्व समजून घेण्यासाठी, आपण त्यांचे अधिक बारकाईने परीक्षण केले पाहिजे.

व्याख्या आणि कार्यक्षमता

Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) हे AI मॉडेलच्या उपयोजनाला सुलभ करण्यासाठी तयार केलेले सॉफ्टवेअर सोल्यूशन आहे. हे प्री-ट्रेन केलेले मॉडेल, अनुमान इंजिन आणि आवश्यक अवलंबित्व एका कंटेनरीकृत मायक्रोservice मध्ये समाविष्ट करते. याचा अर्थ NIM AI मॉडेल उपयोजित करण्याचा एक प्रमाणित मार्ग प्रदान करते, मग ते फ्रेमवर्क किंवा हार्डवेअर काहीही असो.

Nvidia NIM चे प्रमुख फायदे:

• सुलभ उपयोजन: NIM AI मॉडेल उपयोजित करण्याची गुंतागुंत लक्षणीयरीत्या कमी करते, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना पायाभूत सुविधा व्यवस्थापित करण्याऐवजी ॲप्लिकेशन्स तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करता येते.
• हार्डवेअर ॲक्सिलरेशन: NIM Nvidia GPUs साठी ऑप्टिमाइझ केलेले आहे, जे उच्च-कार्यक्षमतेचे अनुमान देण्यासाठी त्यांच्या गती वाढवण्याच्या क्षमतेचा उपयोग करते.
• स्केलेबिलिटी: NIM क्षैतिजरित्या स्केल करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना कार्यक्षमतेशी तडजोड न करता वाढत्या मागण्या हाताळता येतात.
• मॉड्युलॅरिटी: NIM मॉड्युलॅरिटी आणि इतर मॉडेलमध्ये व्यत्यय न आणता वेगवेगळ्या मॉडेलचे जलद अद्यतन सक्षम करते.

NIM डेव्हलपर्स आणि संस्थांना कसा फायदा करते:

• बाजारात जलद प्रवेश: उपयोजन सुलभ करून, NIM डेव्हलपर्सना AI-पॉवर ॲप्लिकेशन्स जलदगतीने बाजारात आणण्यास मदत करते.
• कमी खर्च: NIM संसाधनांचा वापर ऑप्टिमाइझ करून पायाभूत सुविधा आणि ऑपरेशनल खर्च कमी करते.
• सुधारित कार्यक्षमता: NIM द्वारे हार्डवेअर ॲक्सिलरेशन उच्च थ्रूपुट आणि कमी लेटेंसी प्रदान करते, ज्यामुळे वापरकर्त्याचा अनुभव वाढतो.
• वाढलेली लवचिकता: NIM सह प्रमाणित उपयोजन अधिक लवचिकता प्रदान करते आणि डेव्हलपर्सना वेगवेगळ्या AI मॉडेलमध्ये सहजपणे स्विच करण्याची परवानगी देते.

निष्कर्ष

Google Cloud आणि Nvidia यांच्यातील विस्तारित सहकार्य AI विकासातील एक महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवते. Google च्या Gemini मॉडेलला Nvidia च्या Blackwell GPUs सोबत एकत्रित केल्याने AI कामांच्या ऑप्टिमायझेशनसाठी नवीन मापदंड निर्माण होतात. ही भागीदारी केवळ नविनता वाढवत नाही, तर AI मध्ये समाविष्ट असलेल्या डेव्हलपर्स आणि संस्थांसाठी सुरक्षा, स्केलेबिलिटी आणि उपलब्धता देखील वाढवते. याव्यतिरिक्त, Google च्या A4 VMs आणि Nvidia च्या NIM मायक्रोservices चा लॉन्च AI ॲप्लिकेशन्सना सक्षम करण्याच्या दृष्टीने एक महत्त्वाचा क्षण आहे, ज्यामुळे भविष्यात AI सोल्यूशन्स मोठ्या प्रमाणावर कार्यक्षमतेने आणि प्रभावीपणे उपयोजित केले जातील.