O Google Cloud e a Nvidia estão aprofundando sua colaboração para impulsionar os avanços na inteligência artificial. Esta parceria se concentra na integração dos modelos Gemini do Google e das GPUs Blackwell da Nvidia para otimizar as cargas de trabalho de IA. As principais inovações incluem a implantação de modelos Gemini on-premises, melhorias de desempenho para Gemini em GPUs Nvidia, novas comunidades de desenvolvedores, VMs confidenciais e a disponibilidade de VMs A4 em GPUs Blackwell.
Modelos Gemini On-Premise com Nvidia Blackwell
O Google Gemini agora pode ser implantado on-premises usando Nvidia Blackwell por meio do Google Distributed Cloud. Esta implantação permite que as organizações utilizem com segurança os modelos Gemini dentro de seus próprios data centers, capacitando-as com capacidades de IA agentic.
Entendendo os Modelos Gemini
A família de modelos Gemini representa os modelos de IA mais avançados do Google até o momento. Esses modelos são projetados para raciocínio complexo, codificação e compreensão multimodal, tornando-os ferramentas versáteis para várias aplicações.
Google Distributed Cloud
O Google Distributed Cloud fornece uma solução totalmente gerenciada para ambientes on-premises, air-gapped e edge computing. Isso permite que os clientes mantenham o controle sobre seus dados enquanto ainda aproveitam o poder das tecnologias de IA do Google.
Benefícios da Implantação On-Premise
Controle Aprimorado: As organizações mantêm controle total sobre seus dados, garantindo a conformidade com os regulamentos de privacidade e as políticas internas.
Segurança: A implantação de modelos Gemini dentro de seus próprios data centers permite maior segurança e proteção de informações confidenciais.
Customização: A implantação on-premise permite maior customização de soluções de IA para atender às necessidades específicas de cada negócio.
Esta parceria garante que os clientes possam inovar com o Gemini, respeitando as rígidas políticas de governança de dados.
Otimizando Gemini e Gemma para GPUs Nvidia
A Nvidia e o Google colaboraram para otimizar o desempenho das cargas de trabalho de inferência baseadas em Gemini em GPUs Nvidia, particularmente dentro da plataforma Vertex AI do Google Cloud. Essa otimização permite que o Google lide com eficiência com um número significativo de consultas de usuários para modelos Gemini em infraestrutura acelerada Nvidia em Vertex AI e Google Distributed Cloud.
Plataforma Vertex AI
Vertex AI é a plataforma abrangente do Google Cloud para aprendizado de máquina, oferecendo ferramentas e serviços para treinamento, implantação e gerenciamento de modelos de IA. A otimização do Gemini para GPUs Nvidia dentro do Vertex AI aprimora os recursos da plataforma e facilita a construção e implantação de soluções de IA para os desenvolvedores.
Família de Modelos Gemma
A família Gemma de modelos leves e abertos foi otimizada para inferência usando a biblioteca Nvidia TensorRT-LLM. Espera-se que esses modelos sejam oferecidos como microserviços Nvidia NIM fáceis de implantar, tornando-os acessíveis a uma gama mais ampla de desenvolvedores.
Nvidia TensorRT-LLM
Nvidia TensorRT-LLM é uma biblioteca para otimizar e implantar grandes modelos de linguagem (LLMs) em GPUs Nvidia. Ao otimizar os modelos Gemma com TensorRT-LLM, a Nvidia e o Google estão facilitando para os desenvolvedores alavancar o poder dos LLMs em suas aplicações.
Acessibilidade para Desenvolvedores
Essas otimizações maximizam o desempenho e tornam a IA avançada mais acessível aos desenvolvedores, permitindo que eles executem suas cargas de trabalho em várias arquiteturas em data centers e PCs e workstations locais equipados com Nvidia RTX.
Lançamento da Comunidade de Desenvolvedores Google Cloud e Nvidia
O Google Cloud e a Nvidia lançaram uma nova comunidade conjunta de desenvolvedores para acelerar a qualificação cruzada e a inovação. Esta comunidade reúne especialistas e colegas para colaborar e compartilhar conhecimento, facilitando para os desenvolvedores construir, dimensionar e implantar a próxima geração de aplicações de IA.
Benefícios da Comunidade de Desenvolvedores
Compartilhamento de Conhecimento: A comunidade fornece uma plataforma para os desenvolvedores compartilharem sua experiência e aprenderem com os outros.
Colaboração: Os desenvolvedores podem colaborar em projetos e compartilhar código, acelerando o processo de desenvolvimento.
Suporte: A comunidade oferece suporte e orientação para os desenvolvedores que estão construindo aplicações de IA.
Esta iniciativa combina excelência em engenharia, liderança em código aberto e um ecossistema de desenvolvedores vibrante para capacitar os desenvolvedores e impulsionar a inovação no espaço da IA.
Frameworks de Código Aberto
As empresas estão apoiando a comunidade de desenvolvedores otimizando frameworks de código aberto, como o JAX, para dimensionamento contínuo em GPUs Blackwell. Isso permite que as cargas de trabalho de IA sejam executadas com eficiência em dezenas de milhares de nós, facilitando o treinamento e a implantação de modelos de IA em grande escala.
Otimização JAX
JAX é uma biblioteca de computação numérica de alto desempenho desenvolvida pelo Google. Ao otimizar o JAX para GPUs Blackwell, a Nvidia e o Google estão facilitando para os desenvolvedores alavancar o poder do JAX em suas aplicações de IA.
VMs Confidenciais e Nós GKE com GPUs Nvidia H100
As Máquinas Virtuais Confidenciais (VMs) do Google Cloud na série de máquinas A3 otimizada para aceleradores com GPUs Nvidia H100 agora estão disponíveis em preview. Da mesma forma, seus nós Confidenciais do Google Kubernetes Engine (GKE) também estão sendo oferecidos. Essas soluções de computação confidencial garantem a confidencialidade e a integridade da IA, do aprendizado de máquina e das cargas de trabalho de simulação científica usando GPUs protegidas enquanto os dados estão em uso.
Máquinas Virtuais Confidenciais
As VMs Confidenciais criptografam os dados em uso, fornecendo uma camada adicional de segurança para cargas de trabalho confidenciais. Isso garante que os dados permaneçam protegidos mesmo durante o processamento, reduzindo o risco de acesso não autorizado.
Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) é um serviço Kubernetes gerenciado que simplifica a implantação e o gerenciamento de aplicações em contêineres. Os nós Confidenciais do GKE fornecem o mesmo nível de segurança que as VMs Confidenciais, garantindo que as cargas de trabalho em contêineres sejam protegidas.
Benefícios de Segurança
Proteção de Dados: As VMs Confidenciais e os nós GKE protegem os dados em uso, reduzindo o risco de violações de dados.
Conformidade: Essas soluções ajudam as organizações a cumprir os regulamentos de privacidade e os padrões da indústria.
Confiança: A computação confidencial gera confiança, garantindo que os dados permaneçam confidenciais e protegidos durante todo o ciclo de vida.
Isso capacita os proprietários de dados e modelos a manter o controle direto sobre a jornada de seus dados, com a Nvidia Confidential Computing trazendo segurança avançada baseada em hardware para computação acelerada. Isso fornece mais confiança ao criar e adotar soluções e serviços de IA inovadores.
Novas VMs A4 do Google Disponíveis Geralmente em GPUs Nvidia Blackwell
Em fevereiro, o Google Cloud lançou suas novas máquinas virtuais A4 que apresentam oito GPUs Blackwell interconectadas por Nvidia NVLink. Isso oferece um aumento de desempenho significativo em relação à geração anterior, facilitando o treinamento e a implantação de modelos de IA em grande escala. As novas VMs A4 do Google Cloud no Nvidia HGX B200 estão agora geralmente disponíveis, fornecendo aos clientes acesso ao que há de mais moderno em hardware de IA.
Nvidia NVLink
Nvidia NVLink é uma tecnologia de interconexão de alta velocidade que permite a comunicação rápida entre GPUs. Ao interconectar oito GPUs Blackwell com NVLink, as VMs A4 do Google Cloud fornecem desempenho incomparável para cargas de trabalho de IA.
Aumento de Desempenho
As VMs A4 oferecem um aumento de desempenho significativo em relação à geração anterior, tornando-as ideais para treinar e implantar modelos de IA em grande escala. Isso permite que os desenvolvedores iterem mais rapidamente e alcancem melhores resultados com suas aplicações de IA.
Acessibilidade via Vertex AI e GKE
As novas VMs e a arquitetura AI Hypercomputer do Google são acessíveis através de serviços como Vertex AI e GKE, permitindo que os clientes escolham um caminho para desenvolver e implantar aplicações de IA agentic em escala. Isso facilita para as organizações aproveitarem o poder da IA em suas aplicações.
Investigando Mais a Fundo a Arquitetura da GPU Blackwell
A arquitetura da GPU Blackwell da Nvidia marca um salto monumental no poder computacional, remodelando fundamentalmente o cenário da IA e da computação de alto desempenho. Para realmente apreciar as capacidades das VMs A4 e seu impacto na inovação em IA, é crucial entender a tecnologia subjacente das GPUs Blackwell.
Capacidades de Computação Transformadoras
A arquitetura Blackwell foi projetada para lidar com as cargas de trabalho de IA mais exigentes, incluindo o treinamento de modelos de linguagem massivos (LLMs) e a execução de simulações complexas. Seus principais recursos incluem:
- Mecanismo Transformer de Segunda Geração: Este mecanismo é otimizado especificamente para modelos transformer, que são a base de muitas aplicações de IA modernas. Ele acelera significativamente o treinamento e a inferência desses modelos.
- NVLink de Quinta Geração: Como mencionado anteriormente, o NVLink permite a comunicação de alta velocidade entre GPUs, permitindo que elas trabalhem juntas perfeitamente em tarefas complexas. Isso é particularmente importante para treinar modelos muito grandes que exigem o poder de processamento coletivo de várias GPUs.
- Suporte à Computação Confidencial: As GPUs Blackwell incluem recursos de segurança baseados em hardware que permitem a computação confidencial, garantindo a privacidade e a integridade de dados confidenciais.
- Tecnologia de Memória Avançada: As GPUs Blackwell utilizam a mais recente tecnologia de memória, fornecendo alta largura de banda e capacidade para lidar com os enormes conjuntos de dados usados em aplicações de IA.
Impacto nas Cargas de Trabalho de IA
A combinação desses recursos resulta em uma melhoria substancial de desempenho para uma ampla gama de cargas de trabalho de IA. As GPUs Blackwell permitem que os desenvolvedores:
- Treinem Modelos Maiores: O aumento do poder de computação e da capacidade de memória permite o treinamento de modelos de IA significativamente maiores e mais complexos, levando a uma melhoria na precisão e no desempenho.
- Reduzam o Tempo de Treinamento: A arquitetura otimizada e as interconexões de alta velocidade reduzem drasticamente o tempo necessário para treinar modelos de IA, acelerando o processo de desenvolvimento.
- Implantem Mais Eficientemente: As GPUs Blackwell são projetadas para eficiência energética, permitindo a implantação de modelos de IA em escala sem consumo excessivo de energia.
- Desbloqueiem Novas Aplicações de IA: O desempenho incomparável das GPUs Blackwell abre possibilidades para novas aplicações de IA que antes eram impossíveis devido a limitações computacionais.
As Implicações Estratégicas para o Google Cloud e Seus Clientes
A parceria aprimorada entre o Google Cloud e a Nvidia, centrada no Gemini, Blackwell e na infraestrutura de suporte, apresenta implicações estratégicas significativas para ambas as empresas e seus clientes.
Vantagem Competitiva para o Google Cloud
- Atração de Empresas Focadas em IA: Ao oferecer infraestrutura de IA de ponta, alimentada por GPUs Nvidia Blackwell, o Google Cloud pode atrair empresas que estão fortemente investidas em pesquisa e desenvolvimento de IA.
- Diferenciação dos Concorrentes: A integração do Gemini e o desempenho otimizado das VMs do Google Cloud o diferenciam de outros provedores de nuvem.
- Fortalecimento de Seu Ecossistema de IA: Esta parceria contribui para um ecossistema de IA robusto, capacitando desenvolvedores, fomentando a inovação e fornecendo acesso a ferramentas e recursos avançados.
Benefícios para os Clientes
- Inovação Acelerada em IA: Os clientes podem aproveitar o poder do Gemini e das GPUs Blackwell para acelerar suas iniciativas de IA, permitindo que eles desenvolvam e implantem soluções inovadoras mais rapidamente.
- Desempenho e Escalabilidade Aprimorados: A infraestrutura otimizada garante que as cargas de trabalho de IA sejam executadas com eficiência e possam ser dimensionadas para atender às crescentes demandas.
- Segurança e Conformidade Aprimoradas: VMs Confidenciais e nós GKE fornecem os recursos de segurança e conformidade necessários para proteger dados confidenciais.
- Custos Reduzidos: Ao otimizar as cargas de trabalho de IA para GPUs Nvidia, os clientes podem potencialmente reduzir seus custos de computação.
O Futuro do Desenvolvimento de IA
Esta parceria representa um passo significativo no avanço da evolução do desenvolvimento de IA. Ao combinar a experiência do Google em modelos de IA com a liderança da Nvidia em tecnologia de GPU, as duas empresas estão impulsionando a inovação e tornando as ferramentas de IA avançadas mais acessíveis aos desenvolvedores. Isso, sem dúvida, levará à criação de novas e empolgantes aplicações de IA que transformarão indústrias e melhorarão vidas.
Entendendo o Papel dos Microserviços Nvidia NIM
Um componente significativo da iniciativa conjunta é a introdução dos microserviços Nvidia NIM. Para entender sua importância, devemos examiná-los mais de perto.
Definição e Funcionalidade
Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) é uma solução de software projetada para simplificar a implantação de modelos de IA. Ele encapsula modelos pré-treinados, mecanismos de inferência e dependências necessárias em um microserviço em contêiner. Isso significa que o NIM oferece uma maneira padronizada de implantar modelos de IA, independentemente da estrutura ou do hardware.
Principais vantagens do Nvidia NIM:
- Implantação Simplificada: O NIM reduz significativamente a complexidade da implantação de modelos de IA, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na construção de aplicações em vez de gerenciar a infraestrutura.
- Aceleração de Hardware: O NIM é otimizado para GPUs Nvidia, utilizando seus recursos de aceleração para fornecer inferência de alto desempenho.
- Escalabilidade: O NIM é projetado para escalar horizontalmente, permitindo que os desenvolvedores lidem com demandas crescentes sem comprometer o desempenho.
- Modularidade: O NIM permite a modularidade e a atualização rápida de diferentes modelos sem interrupções para os outros modelos.
Como o NIM Beneficia Desenvolvedores e Organizações:
- Tempo de Lançamento Mais Rápido: Ao simplificar a implantação, o NIM ajuda os desenvolvedores a trazer aplicações alimentadas por IA para o mercado mais rapidamente.
- Custos Reduzidos: O NIM minimiza os custos de infraestrutura e operacionais ao otimizar a utilização de recursos.
- Desempenho Aprimorado: A aceleração de hardware por meio do NIM oferece maior rendimento e menor latência, melhorando a experiência do usuário.
- Maior Flexibilidade: A implantação padronizada com o NIM oferece maior flexibilidade e permite que os desenvolvedores alternem facilmente entre diferentes modelos de IA.
Pontos da Conclusão
A colaboração expandida entre o Google Cloud e a Nvidia indica um avanço notável no desenvolvimento de IA. A integração dos modelos Gemini do Google com as GPUs Blackwell da Nvidia estabelece novos benchmarks para a otimização da carga de trabalho de IA. Esta parceria não apenas acelera a inovação, mas também aprimora a segurança, a escalabilidade e a acessibilidade para desenvolvedores e organizações envolvidas em IA. Além disso, o lançamento das VMs A4 do Google e dos microserviços NIM da Nvidia marca um momento crucial no empoderamento de aplicações IA, fomentando um futuro onde as soluções de IA serão implantadas de forma eficiente e eficaz em uma escala maior.