Google Cloud dan Nvidia memperkukuhkan kerjasama mereka untuk mendorong kemajuan dalam kecerdasan buatan. Perkongsian ini memberi tumpuan kepada penyepaduan model Gemini Google dan GPU Blackwell Nvidia untuk mengoptimumkan beban kerja AI. Inovasi utama termasuk penggunaan model Gemini di premis, peningkatan prestasi untuk Gemini pada GPU Nvidia, komuniti pembangun baharu, VM sulit, dan ketersediaan VM A4 pada GPU Blackwell.
Model Gemini Di Premis dengan Nvidia Blackwell
Google Gemini kini boleh digunakan di premis menggunakan Nvidia Blackwell melalui Google Distributed Cloud. Penggunaan ini membolehkan organisasi menggunakan model Gemini secara selamat dalam pusat data mereka sendiri, memperkasakan mereka dengan keupayaan AI beragens.
Memahami Model Gemini
Keluarga model Gemini mewakili model AI Google yang paling canggih setakat ini. Model ini direka untuk penaakulan kompleks, pengekodan, dan pemahaman multimodal, menjadikannya alat serba boleh untuk pelbagai aplikasi.
Google Distributed Cloud
Google Distributed Cloud menyediakan penyelesaian terurus sepenuhnya untuk persekitaran di premis, pengasingan udara, dan pengkomputeran tepi. Ini membolehkan pelanggan mengekalkan kawalan ke atas data mereka sambil masih memanfaatkan kuasa teknologi AI Google.
Faedah Penggunaan Di Premis
Kawalan yang Dipertingkatkan: Organisasi mengekalkan kawalan penuh ke atas data mereka, memastikan pematuhan terhadap peraturan privasi dan polisi dalaman.
Keselamatan: Menggunakan model Gemini dalam pusat data mereka sendiri membolehkan keselamatan dan perlindungan maklumat sensitif yang lebih besar.
Penyesuaian: Penggunaan di premis membenarkan penyesuaian yang lebih besar bagi penyelesaian AI untuk memenuhi keperluan perniagaan tertentu.
Perkongsian ini memastikan bahawa pelanggan boleh berinovasi dengan Gemini sambil mematuhi polisi tadbir urus data yang ketat.
Mengoptimumkan Gemini dan Gemma untuk GPU Nvidia
Nvidia dan Google telah bekerjasama untuk mengoptimumkan prestasi beban kerja inferens berasaskan Gemini pada GPU Nvidia, terutamanya dalam platform Vertex AI Google Cloud. Pengoptimuman ini membolehkan Google mengendalikan sejumlah besar pertanyaan pengguna untuk model Gemini dengan cekap pada infrastruktur dipercepatkan Nvidia di seluruh Vertex AI dan Google Distributed Cloud.
Platform Vertex AI
Vertex AI ialah platform komprehensif Google Cloud untuk pembelajaran mesin, menawarkan alat dan perkhidmatan untuk melatih, menggunakan, dan mengurus model AI. Pengoptimuman Gemini untuk GPU Nvidia dalam Vertex AI meningkatkan keupayaan platform dan memudahkan pembangun membina dan menggunakan penyelesaian AI.
Keluarga Model Gemma
Keluarga Gemma bagi model ringan dan terbuka telah dioptimumkan untuk inferens menggunakan pustaka Nvidia TensorRT-LLM. Model ini dijangka ditawarkan sebagai perkhidmatan mikro Nvidia NIM yang mudah digunakan, menjadikannya boleh diakses oleh pelbagai pembangun yang lebih luas.
Nvidia TensorRT-LLM
Nvidia TensorRT-LLM ialah pustaka untuk mengoptimumkan dan menggunakan model bahasa besar (LLM) pada GPU Nvidia. Dengan mengoptimumkan model Gemma dengan TensorRT-LLM, Nvidia dan Google memudahkan pembangun untuk memanfaatkan kuasa LLM dalam aplikasi mereka.
Kebolehcapaian untuk Pembangun
Pengoptimuman ini memaksimumkan prestasi dan menjadikan AI lanjutan lebih mudah diakses oleh pembangun, membolehkan mereka menjalankan beban kerja mereka pada pelbagai seni bina di seluruh pusat data dan PC dan stesen kerja berkuasa Nvidia RTX tempatan.
Pelancaran Komuniti Pembangun Google Cloud dan Nvidia
Google Cloud dan Nvidia telah melancarkan komuniti pembangun bersama baharu untuk mempercepatkan kemahiran silang dan inovasi. Komuniti ini menghimpunkan pakar dan rakan sebaya untuk bekerjasama dan berkongsi pengetahuan, memudahkan pembangun membina, menskala, dan menggunakan generasi aplikasi AI yang seterusnya.
Faedah Komuniti Pembangun
Perkongsian Pengetahuan: Komuniti menyediakan platform untuk pembangun berkongsi kepakaran mereka dan belajar daripada orang lain.
Kerjasama: Pembangun boleh bekerjasama dalam projek dan berkongsi kod, mempercepatkan proses pembangunan.
Sokongan: Komuniti menawarkan sokongan dan bimbingan untuk pembangun yang membina aplikasi AI.
Inisiatif ini menggabungkan kecemerlangan kejuruteraan, kepimpinan sumber terbuka, dan ekosistem pembangun yang bertenaga untuk memperkasakan pembangun dan mendorong inovasi dalam ruang AI.
Rangka Kerja Sumber Terbuka
Syarikat menyokong komuniti pembangun dengan mengoptimumkan rangka kerja sumber terbuka, seperti JAX, untuk penskalaan lancar pada GPU Blackwell. Ini membolehkan beban kerja AI berjalan dengan cekap merentasi berpuluh-puluh ribu nod, memudahkan untuk melatih dan menggunakan model AI berskala besar.
Pengoptimuman JAX
JAX ialah pustaka pengiraan berangka berprestasi tinggi yang dibangunkan oleh Google. Dengan mengoptimumkan JAX untuk GPU Blackwell, Nvidia dan Google memudahkan pembangun untuk memanfaatkan kuasa JAX dalam aplikasi AI mereka.
VM Sulit dan Nod GKE dengan GPU Nvidia H100
Mesin Virtual Sulit (VM) Google Cloud pada siri mesin A3 yang dioptimumkan pemecut dengan GPU Nvidia H100 kini tersedia dalam pratonton. Begitu juga, nod Google Kubernetes Engine (GKE) sulitnya juga ditawarkan. Penyelesaian pengkomputeran sulit ini memastikan kerahsiaan dan integriti beban kerja AI, pembelajaran mesin, dan simulasi saintifik menggunakan GPU terlindung semasa data sedang digunakan.
Mesin Virtual Sulit
VM Sulit menyulitkan data yang sedang digunakan, menyediakan lapisan keselamatan tambahan untuk beban kerja sensitif. Ini memastikan bahawa data kekal dilindungi walaupun semasa pemprosesan, mengurangkan risiko akses tanpa kebenaran.
Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) ialah perkhidmatan Kubernetes terurus yang memudahkan penggunaan dan pengurusan aplikasi dalam kontena. Nod GKE sulit menyediakan tahap keselamatan yang sama seperti VM Sulit, memastikan bahawa beban kerja dalam kontena dilindungi.
Faedah Keselamatan
Perlindungan Data: VM Sulit dan nod GKE melindungi data yang sedang digunakan, mengurangkan risiko pelanggaran data.
Pematuhan: Penyelesaian ini membantu organisasi mematuhi peraturan privasi dan piawaian industri.
Kepercayaan: Pengkomputeran sulit membina kepercayaan dengan memastikan bahawa data kekal sulit dan dilindungi sepanjang kitaran hayat.
Ini memperkasakan pemilik data dan model untuk mengekalkan kawalan langsung ke atas perjalanan data mereka, dengan Pengkomputeran Sulit Nvidia membawa keselamatan yang disokong perkakasan lanjutan untuk pengkomputeran dipercepatkan. Ini memberikan lebih keyakinan apabila mencipta dan menggunakan penyelesaian dan perkhidmatan AI yang inovatif.
VM A4 Baharu Google Tersedia Secara Umum pada GPU Nvidia Blackwell
Pada bulan Februari, Google Cloud melancarkan mesin virtual A4 baharunya yang menampilkan lapan GPU Blackwell yang saling bersambung oleh Nvidia NVLink. Ini menawarkan peningkatan prestasi yang ketara berbanding generasi sebelumnya, memudahkan untuk melatih dan menggunakan model AI berskala besar. VM A4 baharu Google Cloud pada Nvidia HGX B200 kini tersedia secara umum, menyediakan pelanggan dengan akses kepada perkakasan AI terkini.
Nvidia NVLink
Nvidia NVLink ialah teknologi saling sambung berkelajuan tinggi yang membolehkan komunikasi pantas antara GPU. Dengan saling menghubungkan lapan GPU Blackwell dengan NVLink, VM A4 Google Cloud menyediakan prestasi yang tiada tandingan untuk beban kerja AI.
Peningkatan Prestasi
VM A4 menawarkan peningkatan prestasi yang ketara berbanding generasi sebelumnya, menjadikannya ideal untuk melatih dan menggunakan model AI berskala besar. Ini membolehkan pembangun melakukan lelaran dengan lebih pantas dan mencapai hasil yang lebih baik dengan aplikasi AI mereka.
Kebolehcapaian melalui Vertex AI dan GKE
VM dan seni bina Hiperkomputer AI baharu Google boleh diakses melalui perkhidmatan seperti Vertex AI dan GKE, membolehkan pelanggan memilih laluan untuk membangunkan dan menggunakan aplikasi AI beragens pada skala. Ini memudahkan organisasi memanfaatkan kuasa AI dalam aplikasi mereka.
Mengupas Lebih Mendalam tentang Seni Bina GPU Blackwell
Seni bina GPU Blackwell Nvidia menandakan lonjakan monumental dalam kuasa pengiraan, membentuk semula landskap AI dan pengkomputeran berprestasi tinggi secara asas. Untuk benar-benar menghargai keupayaan VM A4 dan impaknya terhadap inovasi AI, adalah penting untuk memahami teknologi asas GPU Blackwell.
Keupayaan Pengiraan Transformatif
Seni bina Blackwell direka untuk mengendalikan beban kerja AI yang paling mencabar, termasuk melatih model bahasa besar (LLM) yang besar dan menjalankan simulasi kompleks. Ciri utamanya termasuk:
- Enjin Transformer Generasi Kedua: Enjin ini dioptimumkan secara khusus untuk model transformer, yang merupakan asas kepada banyak aplikasi AI moden. Ia mempercepatkan latihan dan inferens model ini dengan ketara.
- NVLink Generasi Kelima: Seperti yang dinyatakan sebelum ini, NVLink membolehkan komunikasi berkelajuan tinggi antara GPU, membolehkan mereka bekerjasama dengan lancar pada tugas yang kompleks. Ini amat penting untuk melatih model yang sangat besar yang memerlukan kuasa pemprosesan kolektif berbilang GPU.
- Sokongan Pengkomputeran Sulit: GPU Blackwell termasuk ciri keselamatan berasaskan perkakasan yang membolehkan pengkomputeran sulit, memastikan privasi dan integriti data sensitif.
- Teknologi Memori Lanjutan: GPU Blackwell menggunakan teknologi memori terkini, menyediakan jalur lebar dan kapasiti tinggi untuk mengendalikan set data yang besar yang digunakan dalam aplikasi AI.
Impak pada Beban Kerja AI
Gabungan ciri ini menghasilkan peningkatan prestasi yang besar untuk pelbagai beban kerja AI. GPU Blackwell membolehkan pembangun untuk:
- Melatih Model yang Lebih Besar: Kuasa pengiraan dan kapasiti memori yang meningkat membolehkan latihan model AI yang jauh lebih besar dan kompleks, yang membawa kepada ketepatan dan prestasi yang lebih baik.
- Mengurangkan Masa Latihan: Seni bina yang dioptimumkan dan saling sambung berkelajuan tinggi mengurangkan masa yang diperlukan untuk melatih model AI secara drastik, mempercepatkan proses pembangunan.
- Menggunakan dengan Lebih Cekap: GPU Blackwell direka untuk kecekapan tenaga, membolehkan penggunaan model AI pada skala tanpa penggunaan kuasa yang berlebihan.
- Membuka Kunci Aplikasi AI Baharu: Prestasi GPU Blackwell yang tiada tandingan membuka kemungkinan untuk aplikasi AI baharu yang sebelum ini mustahil disebabkan oleh batasan pengiraan.
Implikasi Strategik untuk Google Cloud dan Pelanggannya
Perkongsian yang dipertingkatkan antara Google Cloud dan Nvidia, yang berpusat pada Gemini, Blackwell, dan infrastruktur sokongan, memberikan implikasi strategik yang ketara untuk kedua-dua syarikat dan pelanggan mereka.
Kelebihan Daya Saing untuk Google Cloud
- Menarik Perniagaan Berfokuskan AI: Dengan menawarkan infrastruktur AI termaju yang dikuasakan oleh GPU Nvidia Blackwell, Google Cloud boleh menarik perniagaan yang banyak melabur dalam penyelidikan dan pembangunan AI.
- Membezakan daripada Pesaing: Penyepaduan Gemini dan prestasi yang dioptimumkan VM Google Cloud membezakannya daripada penyedia awan lain.
- Memperkukuh Ekosistem AI: Perkongsian ini menyumbang kepada ekosistem AI yang mantap dengan memperkasakan pembangun, memupuk inovasi, dan menyediakan akses kepada alat dan sumber yang canggih.
Faedah untuk Pelanggan
- Inovasi AI yang Dipercepatkan: Pelanggan boleh memanfaatkan kuasa Gemini dan GPU Blackwell untuk mempercepatkan inisiatif AI mereka, membolehkan mereka membangunkan dan menggunakan penyelesaian inovatif dengan lebih pantas.
- Prestasi dan Kebolehskalaan yang Dipertingkatkan: Infrastruktur yang dioptimumkan memastikan bahawa beban kerja AI berjalan dengan cekap dan boleh skala untuk memenuhi permintaan yang semakin meningkat.
- Keselamatan dan Pematuhan yang Dipertingkatkan: VM Sulit dan nod GKE menyediakan ciri keselamatan dan pematuhan yang diperlukan untuk melindungi data sensitif.
- Mengurangkan Kos: Dengan mengoptimumkan beban kerja AI untuk GPU Nvidia, pelanggan berpotensi mengurangkan kos pengiraan mereka.
Masa Depan Pembangunan AI
Perkongsian ini mewakili langkah hadapan yang ketara dalam evolusi pembangunan AI. Dengan menggabungkan kepakaran Google dalam model AI dengan kepimpinan Nvidia dalam teknologi GPU, kedua-dua syarikat sedang memacu inovasi dan menjadikan alat AI lanjutan lebih mudah diakses oleh pembangun. Ini pasti akan membawa kepada penciptaan aplikasi AI baharu dan menarik yang akan mengubah industri dan meningkatkan kehidupan.
Memahami Peranan Nvidia NIM Microservices
Komponen penting dalam inisiatif bersama ialah pengenalan Nvidia NIM microservices. Untuk memahami kepentingannya, kita harus menelitinya dengan lebih dekat.
Definisi dan Fungsi
Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) ialah penyelesaian perisian yang direkayasa untuk menyelaraskan penggunaan model AI. Ia merangkumkan model pra-terlatih, enjin inferens, dan kebergantungan yang diperlukan ke dalam microservice dalam kontena. Ini bermakna NIM menawarkan cara yang standard untuk menggunakan model AI, tidak kira rangka kerja atau perkakasan.
Kelebihan Utama Nvidia NIM:
- Penggunaan yang Dipermudahkan: NIM mengurangkan kerumitan penggunaan model AI dengan ketara, membolehkan pembangun menumpukan perhatian pada pembinaan aplikasi dan bukan menguruskan infrastruktur.
- Pecutan Perkakasan: NIM dioptimumkan untuk GPU Nvidia, menggunakan keupayaan pecutan mereka untuk memberikan inferens berprestasi tinggi.
- Kebolehskalaan: NIM direka untuk skala secara mendatar, membolehkan pembangun mengendalikan permintaan yang semakin meningkat tanpa menjejaskan prestasi.
- Kemodulan: NIM membolehkan kemodulan dan pengemaskinian pantas bagi model yang berbeza tanpa gangguan kepada model lain.
Bagaimana NIM Memberi Manfaat kepada Pembangun dan Organisasi:
- Masa-ke-Pasaran yang Lebih Pantas: Dengan memudahkan penggunaan, NIM membantu pembangun membawa aplikasi berkuasa AI ke pasaran dengan lebih pantas.
- Kos yang Dikurangkan: NIM meminimumkan kos infrastruktur dan operasi dengan mengoptimumkan penggunaan sumber.
- Prestasi yang Dipertingkatkan: Pecutan perkakasan melalui NIM memberikan daya pemprosesan yang lebih tinggi dan kependaman yang lebih rendah, meningkatkan pengalaman pengguna.
- Peningkatan Fleksibiliti: Penggunaan standard dengan NIM memberikan fleksibiliti yang lebih besar dan membolehkan pembangun menukar dengan mudah antara model AI yang berbeza.
Kesimpulan
Kerjasama yang diperluas antara Google Cloud dan Nvidia menunjukkan kemajuan penting dalam pembangunan AI. Mengintegrasikan model Gemini Google dengan GPU Blackwell Nvidia menetapkan penanda aras baharu untuk pengoptimuman beban kerja AI. Perkongsian ini bukan sahaja mempercepatkan inovasi tetapi juga meningkatkan keselamatan, kebolehskalaan, dan kebolehcapaian untuk pembangun dan organisasi yang terlibat dalam AI. Selain itu, pelancaran VM A4 Google dan NIM microservices Nvidia menandakan detik penting dalam memperkasakan aplikasi AI, memupuk masa depan di mana penyelesaianAI digunakan dengan cekap dan berkesan pada skala yang lebih besar.