Google Cloud ve Nvidia, yapay zeka alanındaki ilerlemeleri hızlandırmak için iş birliklerini derinleştiriyor. Bu ortaklık, Google’ın Gemini modellerini ve Nvidia’nın Blackwell GPU’larını entegre ederek yapay zeka iş yüklerini optimize etmeye odaklanıyor. Önemli yenilikler arasında Gemini modellerinin şirket içi dağıtımı, Nvidia GPU’larında Gemini için performans iyileştirmeleri, yeni geliştirici toplulukları, gizli sanal makineler (VM’ler) ve Blackwell GPU’larında A4 VM’lerinin kullanılabilirliği yer alıyor.
Nvidia Blackwell ile Şirket İçi Gemini Modelleri
Google Gemini, Google Distributed Cloud aracılığıyla Nvidia Blackwell kullanılarak şirket içinde dağıtılabilir. Bu dağıtım, kuruluşların Gemini modellerini kendi veri merkezlerinde güvenli bir şekilde kullanmalarını sağlayarak, onlara etken yapay zeka yetenekleri kazandırır.
Gemini Modellerini Anlamak
Gemini model ailesi, Google’ın bugüne kadarki en gelişmiş yapay zeka modellerini temsil ediyor. Bu modeller, karmaşık akıl yürütme, kodlama ve çok modlu anlayış için tasarlanmıştır, bu da onları çeşitli uygulamalar için çok yönlü araçlar haline getirir.
Google Distributed Cloud
Google Distributed Cloud, şirket içi, hava boşluklu ortamlar ve uç bilişim için tam olarak yönetilen bir çözüm sunar. Bu, müşterilerin Google’ın yapay zeka teknolojilerinin gücünden yararlanmaya devam ederken verileri üzerinde kontrol sahibi olmalarını sağlar.
Şirket İçi Dağıtımın Faydaları
Gelişmiş Kontrol: Kuruluşlar, gizlilik düzenlemelerine ve dahili politikalara uyumu sağlayarak verileri üzerinde tam kontrol sahibi olur.
Güvenlik: Gemini modellerinin kendi veri merkezlerinde dağıtılması, hassas bilgilerin daha fazla güvenliğini ve korunmasını sağlar.
Özelleştirme: Şirket içi dağıtım, belirli iş ihtiyaçlarını karşılamak için yapay zeka çözümlerinin daha fazla özelleştirilmesini sağlar.
Bu ortaklık, müşterilerin katı veri yönetimi politikalarına uyarken Gemini ile yenilik yapabilmelerini sağlar.
Nvidia GPU’lar için Gemini ve Gemma’nın Optimizasyonu
Nvidia ve Google, Gemini tabanlı çıkarım iş yüklerinin Nvidia GPU’ları üzerinde, özellikle Google Cloud’un Vertex AI platformu içinde performansını optimize etmek için iş birliği yaptı. Bu optimizasyon, Google’ın Vertex AI ve Google Distributed Cloud’daki Nvidia hızlandırılmış altyapısında Gemini modelleri için önemli sayıda kullanıcı sorgusunu verimli bir şekilde işlemesine olanak tanır.
Vertex AI Platformu
Vertex AI, Google Cloud’un makine öğrenimi için kapsamlı platformudur ve yapay zeka modellerini eğitmek, dağıtmak ve yönetmek için araçlar ve hizmetler sunar. Gemini’nin Vertex AI içindeki Nvidia GPU’ları için optimizasyonu, platformun yeteneklerini geliştirir ve geliştiricilerin yapay zeka çözümleri oluşturmasını ve dağıtmasını kolaylaştırır.
Gemma Model Ailesi
Hafif, açık modellerden oluşan Gemma ailesi, Nvidia TensorRT-LLM kitaplığı kullanılarak çıkarım için optimize edilmiştir. Bu modellerin, kolayca dağıtılabilir Nvidia NIM mikro hizmetleri olarak sunulması ve daha geniş bir geliştirici yelpazesine erişilebilir hale getirilmesi bekleniyor.
Nvidia TensorRT-LLM
Nvidia TensorRT-LLM, büyük dil modellerini (LLM’ler) Nvidia GPU’larında optimize etmek ve dağıtmak için bir kitaplıktır. Nvidia ve Google, Gemma modellerini TensorRT-LLM ile optimize ederek, geliştiricilerin uygulamalarında LLM’lerin gücünden yararlanmasını kolaylaştırıyor.
Geliştiriciler için Erişilebilirlik
Bu optimizasyonlar, performansı en üst düzeye çıkarır ve gelişmiş yapay zekayı geliştiriciler için daha erişilebilir hale getirerek, veri merkezlerindeki çeşitli mimarilerde ve yerel Nvidia RTX destekli PC’lerde ve iş istasyonlarında iş yüklerini çalıştırmalarını sağlar.
Google Cloud ve Nvidia Geliştirici Topluluğu Lansmanı
Google Cloud ve Nvidia, çapraz beceri kazanmayı ve yeniliği hızlandırmak için yeni bir ortak geliştirici topluluğu başlattı. Bu topluluk, uzmanları ve akranları iş birliği yapmak ve bilgi paylaşmak için bir araya getirerek, geliştiricilerin yeni nesil yapay zeka uygulamalarını oluşturmasını, ölçeklendirmesini ve dağıtmasını kolaylaştırır.
Geliştirici Topluluğunun Faydaları
Bilgi Paylaşımı: Topluluk, geliştiricilerin uzmanlıklarını paylaşmaları ve başkalarından öğrenmeleri için bir platform sağlar.
İşbirliği: Geliştiriciler projelerde iş birliği yapabilir ve kodu paylaşarak geliştirme sürecini hızlandırabilir.
Destek: Topluluk, yapay zeka uygulamaları oluşturan geliştiricilere destek ve rehberlik sunar.
Bu inisiyatif, mühendislik mükemmelliğini, açık kaynak liderliğini ve canlı bir geliştirici ekosistemini birleştirerek geliştiricileri güçlendirir ve yapay zeka alanında yeniliği teşvik eder.
Açık Kaynak Çerçeveleri
Şirketler, Blackwell GPU’larında sorunsuz ölçeklendirme için JAX gibi açık kaynak çerçevelerini optimize ederek geliştirici topluluğunu destekliyor. Bu, yapay zeka iş yüklerinin on binlerce düğümde verimli bir şekilde çalışmasını sağlayarak, büyük ölçekli yapay zeka modellerini eğitmek ve dağıtmak kolaylaştırır.
JAX Optimizasyonu
JAX, Google tarafından geliştirilen yüksek performanslı bir sayısal hesaplama kitaplığıdır. Nvidia ve Google, JAX’ı Blackwell GPU’ları için optimize ederek, geliştiricilerin yapay zeka uygulamalarında JAX’ın gücünden yararlanmasını kolaylaştırıyor.
Nvidia H100 GPU’ları ile Gizli VM’ler ve GKE Düğümleri
Google Cloud’un Nvidia H100 GPU’ları ile hızlandırıcı için optimize edilmiş A3 makine serisindeki Gizli Sanal Makineleri (VM’ler) artık önizlemede mevcut. Benzer şekilde, Gizli Google Kubernetes Engine (GKE) düğümleri de sunuluyor. Bu gizli bilgi işlem çözümleri, veriler kullanımdayken korunan GPU’ları kullanarak yapay zeka, makine öğrenimi ve bilimsel simülasyon iş yüklerinin gizliliğini ve bütünlüğünü sağlar.
Gizli Sanal Makineler
Gizli VM’ler, verileri kullanımda şifreleyerek hassas iş yükleri için ek bir güvenlik katmanı sağlar. Bu, verilerin işleme sırasında bile korunmaya devam etmesini sağlayarak yetkisiz erişim riskini azaltır.
Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE), konteynerize edilmiş uygulamaların dağıtımını ve yönetimini basitleştiren yönetilen bir Kubernetes hizmetidir. Gizli GKE düğümleri, Gizli VM’ler ile aynı düzeyde güvenlik sağlayarak, konteynerize edilmiş iş yüklerinin korunmasını sağlar.
Güvenlik Faydaları
Veri Koruması: Gizli VM’ler ve GKE düğümleri, verileri kullanımda koruyarak veri ihlali riskini azaltır.
Uyumluluk: Bu çözümler, kuruluşların gizlilik düzenlemelerine ve endüstri standartlarına uymasına yardımcı olur.
Güven: Gizli bilgi işlem, verilerin tüm yaşam döngüsü boyunca gizli ve korumalı kalmasını sağlayarak güven oluşturur.
Bu, veri ve model sahiplerinin verilerinin yolculuğu üzerinde doğrudan kontrol sahibi olmalarını sağlar; Nvidia Confidential Computing, hızlandırılmış bilgi işlem için gelişmiş donanım destekli güvenlik getirir. Bu, yenilikçi yapay zeka çözümleri ve hizmetleri oluştururken ve benimserken daha fazla güven sağlar.
Google’ın Yeni A4 VM’leri Genel Olarak Nvidia Blackwell GPU’larında Kullanılabilir
Şubat ayında Google Cloud, Nvidia NVLink ile birbirine bağlanan sekiz Blackwell GPU’sunu içeren yeni A4 sanal makinelerini piyasaya sürdü. Bu, önceki nesle göre önemli bir performans artışı sunarak, büyük ölçekli yapay zeka modellerini eğitmek ve dağıtmak kolaylaştırır. Google Cloud’un Nvidia HGX B200’deki yeni A4 VM’leri artık genel olarak kullanılabiliyor ve müşterilere yapay zeka donanımındaki en son gelişmelere erişim sağlıyor.
Nvidia NVLink
Nvidia NVLink, GPU’lar arasında hızlı iletişimi sağlayan yüksek hızlı bir ara bağlantı teknolojisidir. Google Cloud’un A4 VM’leri, sekiz Blackwell GPU’sunu NVLink ile birbirine bağlayarak, yapay zeka iş yükleri için benzersiz bir performans sağlar.
Performans Artışı
A4 VM’leri, önceki nesle göre önemli bir performans artışı sunarak, onları büyük ölçekli yapay zeka modellerini eğitmek ve dağıtmak için ideal hale getirir. Bu, geliştiricilerin daha hızlı yineleme yapmalarını ve yapay zeka uygulamalarıyla daha iyi sonuçlar elde etmelerini sağlar.
Vertex AI ve GKE aracılığıyla Erişilebilirlik
Google’ın yeni VM’leri ve yapay zeka hiper bilgisayar mimarisine Vertex AI ve GKE gibi hizmetler aracılığıyla erişilebilir ve müşterilerin ölçekte etken yapay zeka uygulamaları geliştirmek ve dağıtmak için bir yol seçmelerini sağlar. Bu, kuruluşların yapay zekanın gücünden uygulamalarında yararlanmasını kolaylaştırır.
Blackwell GPU Mimarisine Daha Derinlemesine Bakış
Nvidia’nın Blackwell GPU mimarisi, bilgi işlem gücünde anıtsal bir sıçramayı işaret ediyor ve yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem manzarasını temelden yeniden şekillendiriyor. A4 VM’lerinin yeteneklerini ve yapay zeka yeniliği üzerindeki etkisini gerçekten anlamak için, Blackwell GPU’larının temel teknolojisini anlamak çok önemlidir.
Dönüştürücü Hesaplama Yetenekleri
Blackwell mimarisi, devasa dil modellerinin (LLM’ler) eğitimi ve karmaşık simülasyonların çalıştırılması dahil olmak üzere en zorlu yapay zeka iş yüklerini işlemek için tasarlanmıştır. Temel özellikleri şunlardır:
- İkinci Nesil Dönüştürücü Motoru: Bu motor, birçok modern yapay zeka uygulamasının temeli olan dönüştürücü modeller için özel olarak optimize edilmiştir. Bu modellerin eğitimini ve çıkarımını önemli ölçüde hızlandırır.
- Beşinci Nesil NVLink: Daha önce belirtildiği gibi, NVLink, GPU’lar arasında yüksek hızlı iletişim sağlayarak karmaşık görevlerde sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmalarına olanak tanır. Bu, birden fazla GPU’nun ortak işlem gücünü gerektiren çok büyük modellerin eğitimi için özellikle önemlidir.
- Gizli Bilgi İşlem Desteği: Blackwell GPU’ları, hassas verilerin gizliliğini ve bütünlüğünü sağlayan gizli bilgi işlem sağlayan donanım tabanlı güvenlik özellikleri içerir.
- Gelişmiş Bellek Teknolojisi: Blackwell GPU’ları, yapay zeka uygulamalarında kullanılan muazzam veri kümelerini işlemek için yüksek bant genişliği ve kapasite sağlayan en son bellek teknolojisini kullanır.
Yapay Zeka İş Yükleri Üzerindeki Etki
Bu özelliklerin kombinasyonu, çok çeşitli yapay zeka iş yükleri için önemli bir performans iyileştirmesiyle sonuçlanır. Blackwell GPU’ları, geliştiricilerin şunları yapmasını sağlar:
- Daha Büyük Modeller Eğitin: Artan işlem gücü ve bellek kapasitesi, önemli ölçüde daha büyük ve daha karmaşık yapay zeka modellerinin eğitilmesine olanak tanıyarak gelişmiş doğruluk ve performans sağlar.
- Eğitim Süresini Azaltın: Optimize edilmiş mimari ve yüksek hızlı ara bağlantılar, yapay zeka modellerini eğitmek için gereken süreyi önemli ölçüde azaltarak geliştirme sürecini hızlandırır.
- Daha Verimli Dağıtın: Blackwell GPU’ları enerji verimliliği için tasarlanmıştır ve yapay zeka modellerinin ölçekte aşırı güç tüketimi olmadan dağıtılmasına olanak tanır.
- Yeni Yapay Zeka Uygulamalarının Kilidini Açın: Blackwell GPU’larının benzersiz performansı, daha önce hesaplama sınırlamaları nedeniyle imkansız olan yeni yapay zeka uygulamaları için olasılıklar açar.
Google Cloud ve Müşterileri İçin Stratejik Etkiler
Google Cloud ve Nvidia arasındaki, Gemini, Blackwell ve destekleyici altyapı merkezli gelişmiş ortaklık, her iki şirket ve müşterileri için önemli stratejik etkiler sunuyor.
Google Cloud için Rekabet Avantajı
- Yapay Zeka Odaklı İşletmeleri Çekmek: Nvidia Blackwell GPU’ları tarafından desteklenen son teknoloji yapay zeka altyapısı sunarak, Google Cloud, yapay zeka araştırma ve geliştirmesine büyük yatırım yapan işletmeleri çekebilir.
- Rakiplerden Farklılaşmak: Gemini’nin entegrasyonu ve Google Cloud’un VM’lerinin optimize edilmiş performansı, onu diğer bulut sağlayıcılarından ayırır.
- Yapay Zeka Ekosistemini Güçlendirmek: Bu ortaklık, geliştiricileri güçlendirerek, yeniliği teşvik ederek ve gelişmiş araçlara ve kaynaklara erişim sağlayarak sağlam bir yapay zeka ekosistemine katkıda bulunur.
Müşteriler için Faydaları
- Hızlandırılmış Yapay Zeka Yeniliği: Müşteriler, yenilikçi çözümler geliştirmelerini ve dağıtmalarını sağlayan yapay zeka girişimlerini hızlandırmak için Gemini ve Blackwell GPU’larının gücünden yararlanabilir.
- Geliştirilmiş Performans ve Ölçeklenebilirlik: Optimize edilmiş altyapı, yapay zeka iş yüklerinin verimli bir şekilde çalışmasını ve artan talepleri karşılayacak şekilde ölçeklenebilmesini sağlar.
- Gelişmiş Güvenlik ve Uyumluluk: Gizli VM’ler ve GKE düğümleri, hassas verileri korumak için gerekli güvenlik ve uyumluluk özelliklerini sağlar.
- Azaltılmış Maliyetler: Yapay zeka iş yüklerini Nvidia GPU’ları için optimize ederek, müşteriler potansiyel olarak bilgi işlem maliyetlerini azaltabilir.
Yapay Zeka Geliştirmenin Geleceği
Bu ortaklık, yapay zeka geliştirmenin evriminde önemli bir adımı temsil ediyor. Google’ın yapay zeka modellerindeki uzmanlığını Nvidia’nın GPU teknolojisindeki liderliğiyle birleştirerek, iki şirket yeniliğe öncülük ediyor ve gelişmiş yapay zeka araçlarını geliştiriciler için daha erişilebilir hale getiriyor. Bu şüphesiz, sektörleri dönüştürecek ve yaşamları iyileştirecek yeni ve heyecan verici yapay zeka uygulamalarının yaratılmasına yol açacaktır.
Nvidia NIM Mikro hizmetlerinin Rolünü Anlamak
Ortak girişimin önemli bir bileşeni, Nvidia NIM mikro hizmetlerinin tanıtımıdır. Önemini kavramak için onları daha yakından incelemeliyiz.
Tanım ve İşlevsellik
Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice), yapay zeka modellerinin dağıtımını kolaylaştırmak için tasarlanmış bir yazılım çözümüdür. Önceden eğitilmiş modelleri, çıkarım motorlarını ve gerekli bağımlılıkları konteynerize edilmiş bir mikro hizmet içinde kapsar. Bu, NIM’in çerçeve veya donanımdan bağımsız olarak yapay zeka modellerini dağıtmak için standartlaştırılmış bir yol sunduğu anlamına gelir.
Nvidia NIM’in temel avantajları:
- Basitleştirilmiş Dağıtım: NIM, yapay zeka modellerini dağıtmanın karmaşıklığını önemli ölçüde azaltarak geliştiricilerin altyapıyı yönetmek yerine uygulama oluşturmaya odaklanmalarını sağlar.
- Donanım Hızlandırması: NIM, yüksek performanslı çıkarım sağlamak için hızlandırma yeteneklerini kullanarak Nvidia GPU’ları için optimize edilmiştir.
- Ölçeklenebilirlik: NIM, performanstan ödün vermeden artan talepleri karşılamak için geliştiricilerin yatay olarak ölçeklenmesini sağlamak üzere tasarlanmıştır.
- Modülerlik: NIM, diğer modelleri kesintiye uğratmadan farklı modellerin modülerliğine ve hızlı güncellenmesine izin verir.
NIM’in Geliştiricilere ve Kuruluşlara Faydaları:
- Daha Hızlı Pazara Sunma Süresi: NIM, dağıtımı basitleştirerek geliştiricilerin yapay zeka destekli uygulamaları daha hızlı bir şekilde pazara sunmalarına yardımcı olur.
- Azaltılmış Maliyetler: NIM, kaynak kullanımını optimize ederek altyapı ve operasyonel maliyetleri en aza indirir.
- Geliştirilmiş Performans: NIM aracılığıyla donanım hızlandırması, daha yüksek verimlilik ve daha düşük gecikme süresi sağlayarak kullanıcı deneyimini geliştirir.
- Artan Esneklik: NIM ile standartlaştırılmış dağıtım daha fazla esneklik sağlar ve geliştiricilerin farklı yapay zeka modelleri arasında kolayca geçiş yapmalarına olanak tanır.
Sonuç Noktaları
Google Cloud ve Nvidia arasındaki genişletilmiş iş birliği, yapay zeka geliştirmede önemli bir ilerlemeyi gösteriyor. Google’ın Gemini modellerini Nvidia’nın Blackwell GPU’ları ile entegre etmek, yapay zeka iş yükü optimizasyonu için yeni ölçütler belirliyor. Bu ortaklık sadece yeniliği hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda yapay zekaya dahil olan geliştiriciler ve kuruluşлар için güvenliği, ölçeklenebilirliği ve erişilebilirliği de artırıyor. Ek olarak, Google’ın A4 VM’lerinin ve Nvidia’nın NIM mikro hizmetlerinin lansmanı, yapay zeka uygulamalarını güçlendirmede önemli bir anı işaret ediyor ve yapay zeka çözümlerinin daha büyük ölçekte verimli ve etkili bir şekilde dağıtıldığı bir geleceği destekliyor.