Google Cloud и Nvidia углубляют свое сотрудничество, чтобы стимулировать прогресс в области искусственного интеллекта. Это партнерство сосредоточено на интеграции моделей Gemini от Google и графических процессоров Blackwell от Nvidia для оптимизации рабочих нагрузок ИИ. Ключевые инновации включают развертывание моделей Gemini локально, повышение производительности Gemini на графических процессорах Nvidia, создание новых сообществ разработчиков, конфиденциальные виртуальные машины и доступность виртуальных машин A4 на графических процессорах Blackwell.
Gemini Models On-Premise with Nvidia Blackwell
Google Gemini теперь можно развертывать локально с использованием Nvidia Blackwell через Google Distributed Cloud. Это развертывание позволяет организациям безопасно использовать модели Gemini в своих собственных центрах обработки данных, обеспечивая их возможностями агентского искусственного интеллекта.
Understanding Gemini Models
Семейство моделей Gemini представляет собой самые передовые модели искусственного интеллекта Google на сегодняшний день. Эти модели разработаны для сложной логики, кодирования и мультимодального понимания, что делает их универсальными инструментами для различных приложений. Gemini - это семейство мультимодальных моделей, способных обрабатывать и генерировать текст, код, изображения, аудио и видео. Они превосходят предыдущие модели Google, такие как LaMDA и PaLM, по ряду показателей, особенно в области сложных рассуждений и многозадачности. Gemini доступен в трех размерах: Ultra, Pro и Nano, которые подходят для различных случаев использования - от высокопроизводительных центров обработки данных до мобильных устройств. Ultra - самая мощная модель, предназначенная для самых сложных задач, таких как генерация контента и научные исследования. Pro - это сбалансированная модель, подходящая для широкого спектра приложений, включая чат-ботов, создание текста и перевод. Nano - это самая маленькая и эффективная модель, предназначенная для использования на устройствах, где важны вычислительные ресурсы и время отклика, например, на смартфонах.
Google Distributed Cloud
Google Distributed Cloud предоставляет полностью управляемое решение для локальных сред с воздушным зазором и периферийных вычислений. Это позволяет клиентам сохранять контроль над своими данными, при этом используя возможности технологий искусственного интеллекта Google. Google Distributed Cloud (GDC) представляет собой набор аппаратных и программных решений, предоставляемых Google Cloud, который позволяет организациям запускать приложения и хранить данные вне общедоступной инфраструктуры Google Cloud. GDC предназначен для удовлетворения потребностей организаций, которые имеют строгие требования к расположению данных, безопасности или соответствию требованиям. Включает в себя GDC Hosted, GDC Edge и GDC Bare Metal. GDC Hosted позволяет запускать приложения Google Cloud в вашей собственной инфраструктуре, управляемой Google. GDC Edge позволяет запускать приложения Google Cloud на периферии сети, например, на заводах, в розничных магазинах или на телекоммуникационных вышках. GDC Bare Metal позволяет запускать приложения Google Cloud на собственном оборудовании без использования гипервизора. Это дает вам максимальный контроль над производительностью и безопасностью.
Benefits of On-Premise Deployment
Enhanced Control: Организации сохраняют полный контроль над своими данными, обеспечивая соблюдение правил конфиденциальности и внутренних политик.
Security: Развертывание моделей Gemini в собственных центрах обработки данных обеспечивает большую безопасность и защиту конфиденциальной информации.
Customization: Локальное развертывание позволяет в большей степени настраивать решения искусственного интеллекта для удовлетворения конкретных бизнес-потребностей.
Это партнерство гарантирует, что клиенты могут внедрять инновации с Gemini, соблюдая при этом строгие политики управления данными.
Optimizing Gemini and Gemma for Nvidia GPUs
Nvidia и Google сотрудничают для оптимизации производительности рабочих нагрузок логического вывода на основе Gemini на графических процессорах Nvidia, особенно в рамках платформы Vertex AI от Google Cloud. Эта оптимизация позволяет Google эффективно обрабатывать значительное количество пользовательских запросов для моделей Gemini на инфраструктуре с ускорением Nvidia в Vertex AI и Google Distributed Cloud.
Vertex AI Platform
Vertex AI - это комплексная платформа Google Cloud для машинного обучения, предлагающая инструменты и сервисы для обучения, развертывания и управления моделями искусственного интеллекта. Оптимизация Gemini для графических процессоров Nvidia в Vertex AI расширяет возможности платформы и упрощает разработчикам создание и развертывание решений искусственного интеллекта.
Gemma Family of Models
Семейство легких открытых моделей Gemma было оптимизировано для логического вывода с использованием библиотеки Nvidia TensorRT-LLM. Ожидается, что эти модели будут предлагаться в качестве простых в развертывании микросервисов Nvidia NIM, что сделает их доступными для более широкого круга разработчиков.
Nvidia TensorRT-LLM
Nvidia TensorRT-LLM - это библиотека для оптимизации и развертывания больших языковых моделей (LLM) на графических процессорах Nvidia. Оптимизируя модели Gemma с помощью TensorRT-LLM, Nvidia и Google упрощают разработчикам использование возможностей LLM в своих приложениях.
Accessibility for Developers
Эти оптимизации максимально повышают производительность и делают передовой искусственный интеллект более доступным для разработчиков, позволяя им запускать свои рабочие нагрузки на различных архитектурах в центрах обработки данных и на локальных ПК и рабочих станциях с питанием от Nvidia RTX.
Launch of Google Cloud and Nvidia Developer Community
Google Cloud и Nvidia запустили новое совместное сообщество разработчиков для ускорения переквалификации и инноваций. Это сообщество объединяет экспертов и коллег для совместной работы и обмена знаниями, что упрощает разработчикам создание, масштабирование и развертывание следующего поколения приложений искусственного интеллекта.
Benefits of the Developer Community
Knowledge Sharing: Сообщество предоставляет платформу для разработчиков, чтобы делиться своим опытом и учиться у других.
Collaboration: Разработчики могут сотрудничать в проектах и делиться кодом, ускоряя процесс разработки.
Support: Сообщество предлагает поддержку и руководство разработчикам, которые создают приложения искусственного интеллекта.
Эта инициатива сочетает в себе инженерное совершенство, лидерство в области открытого исходного кода и активную экосистему разработчиков, чтобы расширить возможности разработчиков и стимулировать инновации в области искусственного интеллекта.
Open-Source Frameworks
Компании поддерживают сообщество разработчиков, оптимизируя платформы с открытым исходным кодом, такие как JAX, для беспрепятственного масштабирования на графических процессорах Blackwell. Это позволяет рабочим нагрузкам искусственного интеллекта эффективно работать на десятках тысяч узлов, что упрощает обучение и развертывание крупномасштабных моделей искусственного интеллекта.
JAX Optimization
JAX- это высокопроизводительная библиотека численных вычислений, разработанная Google. Оптимизируя JAX для графических процессоров Blackwell, Nvidia и Google упрощают разработчикам использование возможностей JAX в своих приложениях искусственного интеллекта.
Confidential VMs and GKE Nodes with Nvidia H100 GPUs
Конфиденциальные виртуальные машины (VM) Google Cloud в машинном ряду A3, оптимизированном для ускорителей, с графическими процессорами Nvidia H100 теперь доступны для предварительного просмотра. Аналогичным образом предлагаются и конфиденциальные узлы Google Kubernetes Engine (GKE). Эти решения для конфиденциальных вычислений обеспечивают конфиденциальность и целостность рабочих нагрузок искусственного интеллекта, машинного обучения и научного моделирования с использованием защищенных графических процессоров во время использования данных.
Confidential Virtual Machines
Конфиденциальные виртуальные машины шифруют данные в процессе использования, обеспечивая дополнительный уровень безопасности для конфиденциальных рабочих нагрузок. Это гарантирует, что данные останутся защищенными даже во время обработки, снижая риск несанкционированного доступа.
Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) - это управляемая служба Kubernetes, которая упрощает развертывание и управление контейнерными приложениями. Конфиденциальные узлы GKE обеспечивают тот же уровень безопасности, что и конфиденциальные виртуальные машины, гарантируя защиту контейнерных рабочих нагрузок.
Security Benefits
Data Protection: Конфиденциальные виртуальные машины и узлы GKE защищают данные в процессе использования, снижая риск утечки данных.
Compliance: Эти решения помогают организациям соблюдать правила конфиденциальности и отраслевые стандарты.
Trust: Конфиденциальные вычисления укрепляют доверие, гарантируя, что данные остаются конфиденциальными и защищенными на протяжении всего жизненного цикла.
Это позволяет владельцам данных и моделей сохранять прямой контроль над перемещением своих данных, при этом Nvidia Confidential Computing обеспечивает передовую аппаратную безопасность для ускоренных вычислений. Это обеспечивает больше уверенности при создании и внедрении инновационных решений и сервисов искусственного интеллекта.
Google’s New A4 VMs Generally Available on Nvidia Blackwell GPUs
В феврале Google Cloud запустила новые виртуальные машины A4, которые оснащены восемью графическими процессорами Blackwell, взаимосвязанными с помощью Nvidia NVLink. Это обеспечивает значительное повышение производительности по сравнению с предыдущим поколением, что упрощает обучение и развертывание крупномасштабных моделей искусственного интеллекта. Новые виртуальные машины A4 от Google Cloud на Nvidia HGX B200 теперь общедоступны, предоставляя клиентам доступ к новейшему оборудованию искусственного интеллекта.
Nvidia NVLink
Nvidia NVLink - это высокоскоростная технология соединения, которая обеспечивает быструю связь между графическими процессорами. Благодаря соединению восьми графических процессоров Blackwell с помощью NVLink виртуальные машины Google Cloud A4 обеспечивают беспрецедентную производительность для рабочих нагрузок искусственного интеллекта.
Performance Boost
Виртуальные машины A4 предлагают значительное повышение производительности по сравнению с предыдущим поколением, что делает их идеальными для обучения и развертывания крупномасштабных моделей искусственного интеллекта. Это позволяет разработчикам быстрее итеративно работать и добиваться лучших результатов со своими приложениями искусственного интеллекта.
Accessibility via Vertex AI and GKE
Новые виртуальные машины и архитектура AI Hypercomputer от Google доступны через такие сервисы, как Vertex AI и GKE, что позволяет клиентам выбрать путь для разработки и развертывания агентских приложений искусственного интеллекта в масштабе. Это позволяет организациям проще использовать возможности искусственного интеллекта в своих приложениях.
Delving Deeper into Blackwell GPU Architecture
Архитектура графического процессора Blackwell от Nvidia знаменует собой монументальный скачок в вычислительной мощности, коренным образом меняющий ландшафт искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Чтобы по-настоящему оценить возможности виртуальных машин A4 и их влияние на инновации в области искусственного интеллекта, крайне важно понимать базовую технологию графических процессоров Blackwell.
Transformative Compute Capabilities
Архитектура Blackwell разработана для обработки самых требовательных рабочих нагрузок искусственного интеллекта, включая обучение массивных языковых моделей (LLM) и выполнение сложных симуляций. Ее ключевые особенности включают в себя:
- Second-Generation Transformer Engine: Этот движок специально оптимизирован для моделей-трансформеров, которые являются основой многих современных приложений искусственного интеллекта. Он значительно ускоряет обучение и логический вывод этих моделей.
- Fifth-Generation NVLink: Как упоминалось ранее, NVLink обеспечивает высокоскоростную связь между графическими процессорами, позволяя им беспрепятственно работать вместе над сложными задачами. Это особенно важно для обучения очень больших моделей, требующих коллективной вычислительной мощности нескольких графических процессоров.
- Confidential Computing Support: Графические процессоры Blackwell включают аппаратные функции безопасности, которые обеспечивают конфиденциальные вычисления, обеспечивая конфиденциальность и целостность конфиденциальных данных.
- Advanced Memory Technology: В графических процессорах Blackwell используется новейшая технология памяти, обеспечивающая высокую пропускную способность и емкость для обработки огромных наборов данных, используемых в приложениях искусственного интеллекта.
Impact on AI Workloads
Сочетание этих функций приводит к существенному повышению производительности для широкого спектра рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Графические процессоры Blackwell позволяют разработчикам:
- Train Larger Models: Увеличенная вычислительная мощность и объем памяти позволяют обучать значительно более крупные и сложные модели искусственного интеллекта, что приводит к повышению точности и производительности.
- Reduce Training Time: Оптимизированная архитектура и высокоскоростные соединения значительно сокращают время, необходимое для обучения моделей искусственного интеллекта, ускоряя процесс разработки.
- Deploy More Efficiently: Графические процессоры Blackwell разработаны для энергоэффективности, что позволяет развертывать модели искусственного интеллекта в масштабе без чрезмерного энергопотребления.
- Unlock New AI Applications: Беспрецедентная производительность графических процессоров Blackwell открывает возможности для новых приложений искусственного интеллекта, которые ранее были невозможны из-за вычислительных ограничений.
The Strategic Implications for Google Cloud and its Customers
Расширенное партнерство между Google Cloud и Nvidia, сосредоточенное на Gemini, Blackwell и поддерживающей инфраструктуре, представляет собой значительные стратегические последствия как для компаний, так и для их клиентов.
Competitive Advantage for Google Cloud
- Attracting AI-Focused Businesses: Предлагая передовую инфраструктуру искусственного интеллекта на базе графических процессоров Nvidia Blackwell, Google Cloud может привлечь предприятия, которые вкладывают значительные средства в исследования и разработки в области искусственного интеллекта.
- Differentiating from Competitors: Интеграция Gemini и оптимизированная производительность виртуальных машин Google Cloud отличают ее от других поставщиков облачных услуг.
- Strengthening its AI Ecosystem: Это партнерство способствует созданию надежной экосистемы искусственного интеллекта, расширяя возможности разработчиков, стимулируя инновации и предоставляя доступ к передовым инструментам и ресурсам.
Benefits for Customers
- Accelerated AI Innovation: Клиенты могут использовать возможности Gemini и графических процессоров Blackwell, чтобы ускорить свои инициативы в области искусственного интеллекта, что позволит им разрабатывать и развертывать инновационные решения быстрее.
- Improved Performance and Scalability: Оптимизированная инфраструктура гарантирует эффективную работу рабочих нагрузок искусственного интеллекта и может масштабироваться для удовлетворения растущих потребностей.
- Enhanced Security and Compliance: Конфиденциальные виртуальные машины и узлы GKE предоставляют функции безопасности и соответствия нормативным требованиям, необходимые для защиты конфиденциальных данных.
- Reduced Costs: Оптимизируя рабочие нагрузки искусственного интеллекта для графических процессоров Nvidia, клиенты могут потенциально снизить свои затраты на вычисления.
The Future of AI Development
Это партнерство представляет собой значительный шаг вперед в развитии искусственного интеллекта. Объединив опыт Google в области моделей искусственного интеллекта с лидерством Nvidia в области технологий графических процессоров, две компании продвигают инновации и делают передовые инструменты искусственного интеллекта более доступными для разработчиков. Это, несомненно, приведет к созданию новых и интересных приложений искусственного интеллекта, которые преобразят отрасли и улучшат жизнь.
Understanding the Role of Nvidia NIM Microservices
Значимым компонентом совместной инициативы является внедрение микросервисов Nvidia NIM. Чтобы понять их важность, нам следует рассмотреть их более подробно.
Definition and Functionality
Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) - это программное решение, разработанное для оптимизации развертывания моделей искусственного интеллекта. Он инкапсулирует предварительно обученные модели, механизмы логического вывода и необходимые зависимости в контейнерный микросервис. Это означает, что NIM предлагает стандартизированный способ развертывать модели искусственного интеллекта, независимо от фреймворка или оборудования.
Key advantages of Nvidia NIM:
- Simplified Deployment: NIM значительно снижает сложность развертывания моделей искусственного интеллекта, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании приложений, а не на управлении инфраструктурой.
- Hardware Acceleration: NIM оптимизирован для графических процессоров Nvidia, используя их возможности ускорения для обеспечения высокопроизводительного логического вывода.
- Scalability: NIM разработан для горизонтального масштабирования, что позволяет разработчикам справляться с растущими требованиями без ущерба для производительности.
- Modularity: NIM обеспечивает модульность и быструю замену моделей без прерывания остальных.
How NIM Benefits Developers and Organizations:
- Faster Time-to-Market: Упрощая развертывание, NIM помогает разработчикам быстрее выводить на рынок приложения на базе искусственного интеллекта.
- Reduced Costs: NIM минимизирует затраты на инфраструктуру и эксплуатацию за счет оптимизации использования ресурсов.
- Improved Performance: Аппаратное ускорение через NIM обеспечивает более высокую пропускную способность и меньшую задержку, улучшая взаимодействие с пользователем.
- Increased Flexibility: Стандартизированное развертывание с NIM обеспечивает большую гибкость и позволяет разработчикам легко переключаться между различными моделями искусственного интеллекта.
Conclusion Points
Расширенное сотрудничество между Google Cloud и Nvidia означает заметный прогресс в разработке искусственного интеллекта. Интеграция моделей Gemini от Google с графическими процессорами Blackwell от Nvidia устанавливает новые стандарты для оптимизации рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Это партнерство не только ускоряет инновации, но и повышает безопасность, масштабируемость и доступность для разработчиков и организаций, занимающихся искусственным интеллектом. Кроме того, запуск виртуальных машин A4 от Google и микросервисов NIM от Nvidia знаменует собой поворотный момент в расширении возможностей AI-приложений, способствуя будущему, в котором AI-решения эффективно и результативно развертываются в большем масштабе. Кроме того, партнерство уделяет большое внимание конфиденциальности и безопасности данных, гарантируя, что организации могут внедрять AI-решения с уверенностью, зная, что их конфиденциальные данные защищены. Объединив опыт Google в области разработки моделей AI с лидирующими позициями Nvidia в области аппаратного ускорения, партнерство предлагает всеобъемлющую платформу для ускорения инноваций в различных отраслях. От здравоохранения до финансов, от розничной торговли до производства - это сотрудничество открывает новые возможности для предприятий использовать возможности AI для улучшения результатов, оптимизации операций и создания новых ценностей. По сути, это партнерство является катализатором демократизации AI, позволяя большему количеству разработчиков и организаций использовать преобразующую силу AI для решения реальных проблем и стимулирования перемен. Google Cloud и Nvidia твердо привержены расширению возможностей сообщества AI посредством совместных разработок, обучения и поддержки сообщества. Благодаря этим усилиям они стремятся создать экосистему, в которой разработчики и организации AI совместно добиваются прогресса в области AI, расширяя границы возможного и открывая новые возможности для человеческого прогресса.