Nvidia i Google Cloud: AI z Gemini i Blackwell

Google Gemini On-Premise z Nvidia Blackwell

Google Gemini może być teraz wdrażany lokalnie za pomocą Nvidia Blackwell poprzez Google Distributed Cloud. To wdrożenie umożliwia organizacjom bezpieczne korzystanie z modeli Gemini w swoich własnych centrach danych, wzmacniając ich możliwości AI oparte na agentach.

Rozumienie Modeli Gemini

Rodzina modeli Gemini reprezentuje najbardziej zaawansowane modele AI Google. Modele te są zaprojektowane do złożonego rozumowania, kodowania i wielomodalnego zrozumienia, co czyni je wszechstronnymi narzędziami do różnych zastosowań.

Google Distributed Cloud

Google Distributed Cloud zapewnia w pełni zarządzane rozwiązanie dla środowisk lokalnych, izolowanych od sieci i przetwarzania brzegowego. Pozwala to klientom zachować kontrolę nad swoimi danymi, jednocześnie wykorzystując moc technologii AI Google.

Korzyści z Wdrożenia Lokalnego

Większa Kontrola: Organizacje zachowują pełną kontrolę nad swoimi danymi, zapewniając zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności i wewnętrznymi zasadami.
Bezpieczeństwo: Wdrożenie modeli Gemini w ich własnych centrach danych pozwala na większe bezpieczeństwo i ochronę wrażliwych informacji.
Dostosowanie: Wdrożenie lokalne pozwala na większe dostosowanie rozwiązań AI do specyficznych potrzeb biznesowych.

To partnerstwo zapewnia klientom możliwość innowacji z Gemini, przy jednoczesnym przestrzeganiu ścisłych zasad zarządzania danymi.

Optymalizacja Gemini i Gemma dla GPU Nvidia

Nvidia i Google współpracowały w celu optymalizacji wydajności obciążeń wnioskowania opartych na Gemini na GPU Nvidia, szczególnie w ramach platformy Vertex AI Google Cloud. Ta optymalizacja pozwala Google’owi efektywnie obsługiwać znaczną liczbę zapytań użytkowników dla modeli Gemini na infrastrukturze akcelerowanej przez Nvidia w Vertex AI i Google Distributed Cloud.

Platforma Vertex AI

Vertex AI to kompleksowa platforma Google Cloud do uczenia maszynowego, oferująca narzędzia i usługi do trenowania, wdrażania i zarządzania modelami AI. Optymalizacja Gemini dla GPU Nvidia w Vertex AI zwiększa możliwości platformy i ułatwia programistom tworzenie i wdrażanie rozwiązań AI.

Rodzina Modeli Gemma

Rodzina lekkich, otwartych modeli Gemma została zoptymalizowana pod kątem wnioskowania przy użyciu biblioteki Nvidia TensorRT-LLM. Oczekuje się, że modele te będą oferowane jako łatwe do wdrożenia mikrousługi Nvidia NIM, co uczyni je dostępnymi dla szerszego grona programistów.

Nvidia TensorRT-LLM

Nvidia TensorRT-LLM to biblioteka do optymalizacji i wdrażania dużych modeli językowych (LLM) na GPU Nvidia. Optymalizując modele Gemma za pomocą TensorRT-LLM, Nvidia i Google ułatwiają programistom wykorzystanie mocy LLM w swoich aplikacjach.

Dostępność dla Programistów

Optymalizacje te maksymalizują wydajność i sprawiają, że zaawansowana sztuczna inteligencja jest bardziej dostępna dla programistów, umożliwiając im uruchamianie obciążeń na różnych architekturach w centrach danych i lokalnych komputerach PC i stacjach roboczych zasilanych przez Nvidia RTX.

Uruchomienie Społeczności Programistów Google Cloud i Nvidia

Google Cloud i Nvidia uruchomiły nową wspólną społeczność programistów, aby przyspieszyć przekwalifikowanie i innowacje. Społeczność ta gromadzi ekspertów i rówieśników w celu współpracy i dzielenia się wiedzą, ułatwiając programistom tworzenie, skalowanie i wdrażanie nowej generacji aplikacji AI.

Korzyści ze Społeczności Programistów

Dzielenie się Wiedzą: Społeczność zapewnia platformę programistom do dzielenia się swoją wiedzą i uczenia się od innych.
Współpraca: Programiści mogą współpracować nad projektami i udostępniać kod, przyspieszając proces rozwoju.
Wsparcie: Społeczność oferuje wsparcie i wskazówki dla programistów, którzy budują aplikacje AI.

Ta inicjatywa łączy doskonałość inżynieryjną, przywództwo w zakresie otwartego oprogramowania i prężny ekosystem programistów, aby wzmocnić pozycję programistów i napędzać innowacje w przestrzeni AI.

Otwarte Frameworki

Firmy wspierają społeczność programistów, optymalizując otwarte frameworki, takie jak JAX, do bezproblemowego skalowania na GPU Blackwell. Umożliwia to wydajne uruchamianie obciążeń AI na dziesiątkach tysięcy węzłów, ułatwiając trenowanie i wdrażanie modeli AI na dużą skalę.

Optymalizacja JAX

JAX to wysokowydajna biblioteka obliczeń numerycznych opracowana przez Google. Optymalizując JAX dla GPU Blackwell, Nvidia i Google ułatwiają programistom wykorzystanie mocy JAX w swoich aplikacjach AI.

Poufne Maszyny Wirtualne i Węzły GKE z GPU Nvidia H100

Poufne Maszyny Wirtualne (VM) Google Cloud z serii A3 zoptymalizowanej pod kątem akceleratorów z GPU Nvidia H100 są teraz dostępne w wersji zapoznawczej. Podobnie oferowane są również Poufne węzły Google Kubernetes Engine (GKE). Te poufne rozwiązania obliczeniowe zapewniają poufność i integralność obciążeń AI uczenia maszynowego i symulacji naukowych przy użyciu chronionych GPU, gdy dane są w użyciu.

Poufne Maszyny Wirtualne

Poufne VM szyfrują dane w użyciu, zapewniając dodatkową warstwę bezpieczeństwa dla wrażliwych obciążeń. Zapewnia to, że dane pozostają chronione nawet podczas przetwarzania, zmniejszając ryzyko nieautoryzowanego dostępu.

Google Kubernetes Engine

Google Kubernetes Engine (GKE) to zarządzana usługa Kubernetes, która upraszcza wdrażanie i zarządzanie aplikacjami kontenerowymi. Poufne węzły GKE zapewniają taki sam poziom bezpieczeństwa jak Poufne VM, zapewniając ochronę obciążeń kontenerowych.

Korzyści Bezpieczeństwa

Ochrona Danych: Poufne VM i węzły GKE chronią dane w użyciu, zmniejszając ryzyko naruszenia bezpieczeństwa danych.
Zgodność: Te rozwiązania pomagają organizacjom przestrzegać przepisów dotyczących prywatności i standardów branżowych.
Zaufanie: Poufne obliczenia budują zaufanie, zapewniając, że dane pozostają poufne i chronione przez cały cykl życia.

Umożliwia to właścicielom danych i modeli utrzymanie bezpośredniej kontroli nad podróżą ich danych, a Nvidia Confidential Computing zapewnia zaawansowane bezpieczeństwo wspierane sprzętowo dla przyspieszonego przetwarzania. Zapewnia to większą pewność podczas tworzenia i wdrażania innowacyjnych rozwiązań i usług AI.

Nowe Maszyny Wirtualne A4 Google Dostępne Ogólnie na GPU Nvidia Blackwell

W lutym Google Cloud uruchomił swoje nowe maszyny wirtualne A4, które zawierają osiem GPU Blackwell połączonych przez Nvidia NVLink. Oferuje to znaczny wzrost wydajności w porównaniu z poprzednią generacją, ułatwiając trenowanie i wdrażanie modeli AI na dużą skalę. Nowe maszyny wirtualne A4 Google Cloud na Nvidia HGX B200 są już ogólnie dostępne, zapewniając klientom dostęp do najnowszego sprzętu AI.

Nvidia NVLink

Nvidia NVLink to szybka technologia połączeń, która umożliwia szybką komunikację między GPU. Łącząc osiem GPU Blackwell z NVLink, maszyny wirtualne A4 Google Cloud zapewniają niezrównaną wydajność dla obciążeń AI.

Wzrost Wydajności

Maszyny wirtualne A4 oferują znaczny wzrost wydajności w porównaniu z poprzednią generacją, co czyni je idealnymi do trenowania i wdrażania modeli AI na dużą skalę. Pozwala to programistom szybciej iterować i osiągać lepsze wyniki dzięki swoim aplikacjom AI.

Dostępność za Pośrednictwem Vertex AI i GKE

Nowe VM i architektura AI Hypercomputer Google są dostępne za pośrednictwem usług takich jak Vertex AI i GKE, umożliwiając klientom wybranie ścieżki do opracowywania i wdrażania aplikacji AI opartych na agentach na dużą skalę. Ułatwia to organizacjom wykorzystanie mocy AI w swoich aplikacjach.

Dogłębne Studium Architektury GPU Blackwell

Architektura GPU Blackwell firmy Nvidia oznacza monumentalny skok w mocy obliczeniowej, zasadniczo zmieniając krajobraz AI i wysokowydajnego przetwarzania. Aby naprawdę docenić możliwości maszyn wirtualnych A4 i ich wpływ na innowacje w dziedzinie sztucznej inteligencji, niezwykle ważne jest zrozumienie technologii, na której opierają się procesory graficzne Blackwell.

Transformacyjne Zdolności Obliczeniowe

Architektura Blackwell została zaprojektowana do obsługi najbardziej wymagających obciążeń AI, w tym szkolenia ogromnych modeli językowych (LLM) i uruchamiania złożonych symulacji. Jego kluczowe cechy obejmują:

• Silnik transformatorowy drugiej generacji: Silnik ten jest specjalnie zoptymalizowany pod kątem modeli transformatorowych, które są podstawą wielu nowoczesnych aplikacji AI. Znacząco przyspiesza trening i wnioskowanie tych modeli.
• NVLink piątej generacji: Jak wspomniano wcześniej, NVLink umożliwia szybką komunikację między procesorami graficznymi, umożliwiając im bezproblemową współpracę przy złożonych zadaniach. Jest to szczególnie ważne w przypadku trenowania bardzo dużych modeli, które wymagają zbiorowej mocy obliczeniowej wielu procesorów graficznych.
• Wsparcie dla poufnych obliczeń: GPU Blackwell obejmują funkcje bezpieczeństwa oparte na sprzęcie, które umożliwiają poufne obliczenia, zapewniając prywatność i integralność wrażliwych danych.
• Zaawansowana technologia pamięci: GPU Blackwell wykorzystują najnowszą technologię pamięci, zapewniając wysoką przepustowość i pojemność do obsługi ogromnych zestawów danych używanych w aplikacjach AI.

Wpływ na Obciążenia AI

Połączenie tych funkcji skutkuje znaczną poprawą wydajności dla szerokiego zakresu obciążeń AI. GPU Blackwell umożliwiają programistom:

• Trenować większe modele: Zwiększona moc obliczeniowa i pojemność pamięci pozwalają na trenowanie znacznie większych i bardziej złożonych modeli AI, co prowadzi do poprawy dokładności i wydajności.
• Skrócić czas treningu: Zoptymalizowana architektura i szybkie połączenia znacznie skracają czas wymagany do trenowania modeli AI, przyspieszając proces rozwoju.
• Efektywniej wdrażać: GPU Blackwell zostały zaprojektowane pod kątem efektywności energetycznej, co pozwala na wdrażanie modeli AI na dużą skalę bez nadmiernego zużycia energii.
• Odblokować nowe aplikacje AI: Niezrównana wydajność GPU Blackwell otwiera możliwości dla nowych aplikacji AI, które wcześniej były niemożliwe ze względu na ograniczenia obliczeniowe.

Strategiczne Implikacje dla Google Cloud i jego Klientów

Wzmocnione partnerstwo między Google Cloud i Nvidia, skoncentrowane na Gemini, Blackwell i infrastrukturze wspierającej, przedstawia znaczące implikacje strategiczne zarówno dla firm, jak i ich klientów.

Przewaga Konkurencyjna dla Google Cloud

• Przyciąganie Firm Skoncentrowanych na AI: Oferując najnowocześniejszą infrastrukturę AI zasilaną przez GPU Nvidia Blackwell, Google Cloud może przyciągnąć firmy intensywnie inwestujące w badania i rozwój AI.
• Wyróżnienie się na tle Konkurencji: Integracja Gemini i zoptymalizowana wydajność maszyn wirtualnych Google Cloud odróżniają go od innych dostawców usług chmurowych.
• Wzmocnienie Ekosystemu AI: To partnerstwo przyczynia się do solidnego ekosystemu AI, wzmacniając pozycję programistów, wspierając innowacje i zapewniając dostęp do zaawansowanych narzędzi i zasobów.

Korzyści dla Klientów

• Przyspieszenie Innowacji AI: Klienci mogą wykorzystać moc Gemini i GPU Blackwell, aby przyspieszyć swoje inicjatywy AI, umożliwiając im szybsze opracowywanie i wdrażanie innowacyjnych rozwiązań.
• Poprawa Wydajności i Skalowalności: Zoptymalizowana infrastruktura zapewnia wydajne działanie obciążeń AI i umożliwia skalowanie w celu zaspokojenia rosnących wymagań.
• Wzmocnienie Bezpieczeństwa i Zgodności: Poufne maszyny wirtualne i węzły GKE zapewniają funkcje bezpieczeństwa i zgodności niezbędne do ochrony wrażliwych danych.
• Redukcja Kosztów: Optymalizując obciążenia AI dla GPU Nvidia, klienci mogą potencjalnie zmniejszyć koszty obliczeniowe.

Przyszłość Rozwoju AI

To partnerstwo stanowi znaczący krok naprzód w ewolucji rozwoju AI. Łącząc wiedzę Google w zakresie modeli AI z wiodącą pozycją Nvidii w technologii GPU, obie firmy napędzają innowacje i udostępniają programistom zaawansowane narzędzia AI. Bez wątpienia doprowadzi to do stworzenia nowych i ekscytujących aplikacji AI, które przekształcą branże i poprawią jakość życia.

Zrozumienie Roli Mikrousług Nvidia NIM

Istotnym elementem wspólnej strategii jest wprowadzeniemikrousług Nvidia NIM. Aby zrozumieć ich znaczenie, należy przyjrzeć się im bliżej.

Definicja i Funkcjonalność

Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) to rozwiązanie programowe zaprojektowane w celu usprawnienia wdrażania modeli AI. Kapsułkuje wstępnie wytrenowane modele, silniki wnioskowania i niezbędne zależności w konteneryzowanej mikrousłudze. Oznacza to, że NIM oferuje ustandaryzowany sposób wdrażania modeli AI, niezależnie od frameworka lub sprzętu.

Kluczowe zalety Nvidia NIM:

• Uproszczone Wdrażanie: NIM znacznie zmniejsza złożoność wdrażania modeli AI, umożliwiając programistom skupienie się na tworzeniu aplikacji, a nie na zarządzaniu infrastrukturą.
• Akceleracja Sprzętowa: NIM jest zoptymalizowany pod kątem GPU Nvidia, wykorzystując ich możliwości akceleracji w celu zapewnienia wysokiej wydajności wnioskowania.
• Skalowalność: NIM został zaprojektowany do skalowania w poziomie, umożliwiając programistom obsługę rosnących wymagań bez pogarszania wydajności.
• Modułowość: NIM umożliwia modułowość i szybką aktualizację różnych modeli bez zakłócania działania innych modeli.

Jak NIM Korzysta dla Programistów i Organizacji:

• Szybszy Czas Wprowadzania na Rynek: Upraszczając wdrażanie, NIM pomaga programistom szybciej wprowadzać na rynek aplikacje oparte na AI.
• Zmniejszone Koszty: NIM minimalizuje koszty infrastruktury i operacyjne poprzez optymalizację wykorzystania zasobów.
• Poprawiona Wydajność: Akceleracja sprzętowa dzięki NIM zapewnia wyższą przepustowość i mniejsze opóźnienia, poprawiając komfort użytkowania.
• Zwiększona Elastyczność: Ustandaryzowane wdrażanie za pomocą NIM zapewnia większą elastyczność i pozwala programistom łatwo przełączać się między różnymi modelami AI.

Podsumowanie

Rozszerzona współpraca między Google Cloud i Nvidia wskazuje na znaczący postęp w rozwoju AI. Integracja modeli Google Gemini z GPU Nvidia Blackwell ustanawia nowe standardy w zakresie optymalizacji obciążeń AI. Partnerstwo to nie tylko przyspiesza innowacje, ale także zwiększa bezpieczeństwo, skalowalność i dostępność dla programistów i organizacji zajmujących się AI. Ponadto uruchomienie maszyn wirtualnych Google A4 i mikrousług Nvidia NIM oznacza przełomowy moment we wzmacnianiu aplikacji AI, promując przyszłość, w której rozwiązania AI są wdrażane wydajnie i skutecznie na większą skalę.