Google Cloud và Nvidia đang tăng cường hợp tác để thúc đẩy sự tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI). Sự hợp tác này tập trung vào việc tích hợp các mô hình Gemini của Google và GPU Blackwell của Nvidia để tối ưu hóa khối lượng công việc AI. Các cải tiến chính bao gồm triển khai mô hình Gemini tại chỗ, cải thiện hiệu suất cho Gemini trên GPU Nvidia, cộng đồng nhà phát triển mới, máy ảo bảo mật và sự sẵn có của máy ảo A4 trên GPU Blackwell.
Mô hình Gemini Tại Chỗ với Nvidia Blackwell
Google Gemini hiện có thể được triển khai tại chỗ bằng Nvidia Blackwell thông qua Google Distributed Cloud. Việc triển khai này cho phép các tổ chức sử dụng một cách an toàn các mô hình Gemini trong trung tâm dữ liệu của riêng họ, trao quyền cho họ với các khả năng AI đại diện.
Tìm Hiểu Về Mô Hình Gemini
Họ mô hình Gemini đại diện cho các mô hình AI tiên tiến nhất của Google cho đến nay. Các mô hình này được thiết kế để lý luận phức tạp, mã hóa và hiểu đa phương thức, làm cho chúng trở thành các công cụ linh hoạt cho các ứng dụng khác nhau.
Google Distributed Cloud
Google Distributed Cloud cung cấp một giải pháp được quản lý đầy đủ cho các môi trường tại chỗ, cách ly hoàn toàn và điện toán biên. Điều này cho phép khách hàng duy trì quyền kiểm soát đối với dữ liệu của họ trong khi vẫn tận dụng sức mạnh của các công nghệ AI của Google.
Lợi Ích của Triển Khai Tại Chỗ
Kiểm Soát Nâng Cao: Các tổ chức duy trì toàn quyền kiểm soát đối với dữ liệu của họ, đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và các chính sách nội bộ.
Bảo Mật: Triển khai các mô hình Gemini trong trung tâm dữ liệu của riêng họ cho phép bảo mật và bảo vệ thông tin nhạy cảm tốt hơn.
Tùy Chỉnh: Triển khai tại chỗ cho phép tùy chỉnh các giải pháp AI nhiều hơn để đáp ứng nhu cầu kinh doanh cụ thể.
Sự hợp tác này đảm bảo rằng khách hàng có thể đổi mới với Gemini trong khi tuân thủ các chính sách quản trị dữ liệu nghiêm ngặt.
Tối Ưu Hóa Gemini và Gemma cho GPU Nvidia
Nvidia và Google đã hợp tác để tối ưu hóa hiệu suất của khối lượng công việc suy luận dựa trên Gemini trên GPU Nvidia, đặc biệt là trong nền tảng Vertex AI của Google Cloud. Tối ưu hóa này cho phép Google xử lý hiệu quả một số lượng lớn các truy vấn của người dùng cho các mô hình Gemini trên cơ sở hạ tầng tăng tốc Nvidia trên Vertex AI và Google Distributed Cloud.
Nền Tảng Vertex AI
Vertex AI là nền tảng toàn diện của Google Cloud cho máy học, cung cấp các công cụ và dịch vụ để đào tạo, triển khai và quản lý các mô hình AI. Việc tối ưu hóa Gemini cho GPU Nvidia trong Vertex AI giúp tăng cường khả năng của nền tảng và giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng và triển khai các giải pháp AI.
Họ Mô Hình Gemma
Họ Gemma gồm các mô hình mở, nhẹ đã được tối ưu hóa cho suy luận bằng thư viện Nvidia TensorRT-LLM. Các mô hình này dự kiến sẽ được cung cấp dưới dạng các vi dịch vụ Nvidia NIM dễ triển khai, giúp chúng có thể truy cập được đối với nhiều nhà phát triển hơn.
Nvidia TensorRT-LLM
Nvidia TensorRT-LLM là một thư viện để tối ưu hóa và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên GPU Nvidia. Bằng cách tối ưu hóa các mô hình Gemma với TensorRT-LLM, Nvidia và Google đang giúp các nhà phát triển dễ dàng tận dụng sức mạnh của LLM trong các ứng dụng của họ.
Khả Năng Truy Cập Cho Nhà Phát Triển
Những tối ưu hóa này tối đa hóa hiệu suất và làm cho AI tiên tiến dễ tiếp cận hơn với các nhà phát triển, cho phép họ chạy khối lượng công việc của mình trên các kiến trúc khác nhau trên các trung tâm dữ liệu và PC và máy trạm cục bộ do Nvidia RTX cung cấp.
Ra Mắt Cộng Đồng Nhà Phát Triển Google Cloud và Nvidia
Google Cloud và Nvidia đã ra mắt một cộng đồng nhà phát triển chung mới để tăng tốc việc nâng cao kỹ năng và đổi mới. Cộng đồng này tập hợp các chuyên gia và đồng nghiệp để cộng tác và chia sẻ kiến thức, giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng, mở rộng và triển khai thế hệ ứng dụng AI tiếp theo.
Lợi Ích của Cộng Đồng Nhà Phát Triển
Chia Sẻ Kiến Thức: Cộng đồng cung cấp một nền tảng để các nhà phát triển chia sẻ kinh nghiệm của họ và học hỏi từ những người khác.
Hợp Tác: Các nhà phát triển có thể cộng tác trong các dự án và chia sẻ mã, đẩy nhanh quá trình phát triển.
Hỗ Trợ: Cộng đồng cung cấp hỗ trợ và hướng dẫn cho các nhà phát triển đang xây dựng các ứng dụng AI.
Sáng kiến này kết hợp sự xuất sắc trong kỹ thuật, khả năng lãnh đạo nguồn mở và một hệ sinh thái nhà phát triển sôi động để trao quyền cho các nhà phát triển và thúc đẩy sự đổi mới trong không gian AI.
Khung Nguồn Mở
Các công ty đang hỗ trợ cộng đồng nhà phát triển bằng cách tối ưu hóa các khung nguồn mở, chẳng hạn như JAX, để mở rộng liền mạch trên GPU Blackwell. Điều này cho phép khối lượng công việc AI chạy hiệu quả trên hàng chục nghìn nút, giúp dễ dàng đào tạo và triển khai các mô hình AI quy mô lớn hơn.
Tối Ưu Hóa JAX
JAX là một thư viện tính toán số hiệu suất cao do Google phát triển. Bằng cách tối ưu hóa JAX cho GPU Blackwell, Nvidia và Google đang giúp các nhà phát triển dễ dàng tận dụng sức mạnh của JAX trong các ứng dụng AI của họ hơn.
Máy Ảo Bảo Mật và Nút GKE với GPU Nvidia H100
Máy Ảo Bảo Mật (VM) của Google Cloud trên dòng máy A3 được tối ưu hóa bộ tăng tốc với GPU Nvidia H100 hiện đã có bản xem trước. Tương tự, các nút Google Kubernetes Engine (GKE) Bảo Mật của nó cũng đang được cung cấp. Các giải pháp điện toán bảo mật này đảm bảo tính bảo mật và tính toàn vẹn của AI, máy học và khối lượng công việc mô phỏng khoa học bằng cách sử dụng GPU được bảo vệ trong khi dữ liệu đang được sử dụng.
Máy Ảo Bảo Mật
Máy ảo bảo mật mã hóa dữ liệu đang sử dụng, cung cấp thêm một lớp bảo mật cho các khối lượng công việc nhạy cảm. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu vẫn được bảo vệ ngay cả trong quá trình xử lý, giảm nguy cơ truy cập trái phép.
Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) là một dịch vụ Kubernetes được quản lý giúp đơn giản hóa việc triển khai và quản lý các ứng dụng được chứa trong vùng chứa. Các nút GKE bảo mật cung cấp cùng mức độ bảo mật như Máy ảo bảo mật, đảm bảo rằng các khối lượng công việc được chứa trong vùng chứa được bảo vệ.
Lợi Ích Bảo Mật
Bảo Vệ Dữ Liệu: Máy ảo bảo mật và các nút GKE bảo vệ dữ liệu đang sử dụng, giảm nguy cơ vi phạm dữ liệu.
Tuân Thủ: Các giải pháp này giúp các tổ chức tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và các tiêu chuẩn ngành.
Tin Cậy: Điện toán bảo mật xây dựng lòng tin bằng cách đảm bảo rằng dữ liệu luôn được bảo mật và bảo vệ trong suốt vòng đời.
Điều này cho phép chủ sở hữu dữ liệu và mô hình duy trì quyền kiểm soát trực tiếp đối với hành trình dữ liệu của họ, với Nvidia Confidential Computing mang lại bảo mật dựa trên phần cứng tiên tiến cho điện toán tăng tốc. Điều này mang lại sự tin tưởng hơn khi tạo và áp dụng các giải pháp và dịch vụ AI sáng tạo.
Máy Ảo A4 mới của Google Hiện Đã Có Sẵn Chung trên GPU Nvidia Blackwell
Vào tháng Hai, Google Cloud đã ra mắt các máy ảo A4 mới có tám GPU Blackwell được kết nối với nhau bằng Nvidia NVLink. Điều này mang lại sự tăng cường hiệu suất đáng kể so với thế hệ trước, giúp dễ dàng đào tạo và triển khai các mô hình AI quy mô lớn hơn. Máy ảo A4 mới của Google Cloud trên Nvidia HGX B200 hiện đã có sẵn, cung cấp cho khách hàng quyền truy cập vào phần cứng AI mới nhất.
Nvidia NVLink
Nvidia NVLink là một công nghệ kết nối tốc độ cao cho phép giao tiếp nhanh chóng giữa các GPU. Bằng cách kết nối tám GPU Blackwell với NVLink, máy ảo A4 của Google Cloud cung cấp hiệu suất vô song cho khối lượng công việc AI.
Tăng Cường Hiệu Suất
Máy ảo A4 mang lại sự tăng cường hiệu suất đáng kể so với thế hệ trước, khiến chúng trở nên lý tưởng để đào tạo và triển khai các mô hình AI quy mô lớn. Điều này cho phép các nhà phát triển lặp lại nhanh hơn và đạt được kết quả tốt hơn với các ứng dụng AI của họ.
Khả Năng Truy Cập Thông Qua Vertex AI và GKE
Các VM và kiến trúc siêu máy tính AI mới của Google có thể truy cập được thông qua các dịch vụ như Vertex AI và GKE, cho phép khách hàng chọn một đường dẫn để phát triển và triển khai các ứng dụng AI đại diện ở quy mô lớn. Điều này giúp các tổ chức dễ dàng tận dụng sức mạnh của AI trong các ứng dụng của họ hơn.
Đi Sâu Hơn vào Kiến Trúc GPU Blackwell
Kiến trúc GPU Blackwell của Nvidia đánh dấu một bước nhảy vọt lớn về sức mạnh tính toán, về cơ bản định hình lại bối cảnh của AI và điện toán hiệu năng cao. Để thực sự đánh giá cao khả năng của máy ảo A4 và tác động của chúng đối với sự đổi mới AI, điều quan trọng là phải hiểu công nghệ cơ bản của GPU Blackwell.
Khả Năng Tính Toán Biến Đổi
Kiến trúc Blackwell được thiết kế để xử lý các khối lượng công việc AI khắt khe nhất, bao gồm đào tạo các mô hình ngôn ngữ khổng lồ (LLM) và chạy các mô phỏng phức tạp. Các tính năng chính của nó bao gồm:
- Công cụ Transformer Thế Hệ Thứ Hai: Công cụ này được tối ưu hóa đặc biệt cho các mô hình transformer, nền tảng của nhiều ứng dụng AI hiện đại. Nó tăng tốc đáng kể quá trình đào tạo và suy luận của các mô hình này.
- NVLink Thế Hệ Thứ Năm: Như đã đề cập trước đó, NVLink cho phép giao tiếp tốc độ cao giữa các GPU, cho phép chúng phối hợp với nhau một cách liền mạch trong các tác vụ phức tạp. Điều này đặc biệt quan trọng đối với việc đào tạo các mô hình rất lớn đòi hỏi sức mạnh xử lý tập thể của nhiều GPU.
- Hỗ Trợ Điện Toán Bảo Mật: GPU Blackwell bao gồm các tính năng bảo mật dựa trên phần cứng cho phép điện toán bảo mật, đảm bảo quyền riêng tư và tính toàn vẹn của dữ liệu nhạy cảm.
- Công Nghệ Bộ Nhớ Tiên Tiến: GPU Blackwell sử dụng công nghệ bộ nhớ mới nhất, cung cấp băng thông và dung lượng cao để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ được sử dụng trong các ứng dụng AI.
Tác Động Đến Khối Lượng Công Việc AI
Sự kết hợp của các tính năng này dẫn đến sự cải thiện đáng kể về hiệu suất cho một loạt các khối lượng công việc AI. GPU Blackwell cho phép các nhà phát triển:
- Đào Tạo Các Mô Hình Lớn Hơn: Sức mạnh tính toán và dung lượng bộ nhớ tăng lên cho phép đào tạo các mô hình AI lớn hơn và phức tạp hơn đáng kể, dẫn đến độ chính xác và hiệu suất được cải thiện.
- Giảm Thời Gian Đào Tạo: Kiến trúc được tối ưu hóa và các kết nối tốc độ cao làm giảm đáng kể thời gian cần thiết để đào tạo các mô hình AI, đẩy nhanh quá trình phát triển.
- Triển Khai Hiệu Quả Hơn: GPU Blackwell được thiết kế để tiết kiệm năng lượng, cho phép triển khai các mô hình AI ở quy mô lớn mà không tiêu thụ quá nhiều điện năng.
- Mở Khóa Các Ứng Dụng AI Mới: Hiệu suất vô song của GPU Blackwell mở ra khả năng cho các ứng dụng AI mới mà trước đây không thể thực hiện được do các hạn chế về tính toán.
Ý Nghĩa Chiến Lược Đối Với Google Cloud và Khách Hàng Của Họ
Sự hợp tác nâng cao giữa Google Cloud và Nvidia, tập trung vào Gemini, Blackwell và cơ sở hạ tầng hỗ trợ, mang lại những ý nghĩa chiến lược quan trọng cho cả hai công ty và khách hàng của họ.
Lợi Thế Cạnh Tranh Cho Google Cloud
- Thu Hút Các Doanh Nghiệp Tập Trung Vào AI: Bằng cách cung cấp cơ sở hạ tầng AI tiên tiến do GPU Nvidia Blackwell cung cấp, Google Cloud có thể thu hút các doanh nghiệp đầu tư nhiều vào nghiên cứu và phát triển AI.
- Phân Biệt Với Các Đối Thủ Cạnh Tranh: Việc tích hợp Gemini và hiệu suất được tối ưu hóa của máy ảo Google Cloud tạo nên sự khác biệt so với các nhà cung cấp đám mây khác.
- Củng Cố Hệ Sinh Thái AI: Sự hợp tác này đóng góp vào một hệ sinh thái AI mạnh mẽ bằng cách trao quyền cho các nhà phát triển, thúc đẩy sự đổi mới và cung cấp quyền truy cập vào các công cụ và tài nguyên tiên tiến.
Lợi Ích Cho Khách Hàng
- Đẩy Nhanh Đổi Mới AI: Khách hàng có thể tận dụng sức mạnh của GPU Gemini và Blackwell để đẩy nhanh các sáng kiến AI của họ, cho phép họ phát triển và triển khai các giải pháp sáng tạo nhanh hơn.
- Cải Thiện Hiệu Suất và Khả Năng Mở Rộng: Cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa đảm bảo rằng khối lượng công việc AI chạy hiệu quả và có thể mở rộng để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng.
- Nâng Cao Tính Bảo Mật và Tuân Thủ: Máy ảo bảo mật và các nút GKE cung cấp các tính năng bảo mật và tuân thủ cần thiết để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
- Giảm Chi Phí: Bằng cách tối ưu hóa khối lượng công việc AI cho GPU Nvidia, khách hàng có khả năng giảm chi phí tính toán của họ.
Tương Lai Của Phát Triển AI
Sự hợp tác này đại diện cho một bước tiến quan trọng trong quá trình phát triển AI. Bằng cách kết hợp chuyên môn của Google về các mô hình AI với khả năng lãnh đạo của Nvidia trong công nghệ GPU, hai công ty đang thúc đẩy sự đổi mới và làm cho các công cụ AI tiên tiến dễ tiếp cận hơn với các nhà phát triển. Điều này chắc chắn sẽ dẫn đến việc tạo ra các ứng dụng AI mới và thú vị sẽ chuyển đổi các ngành công nghiệp và cải thiện cuộc sống.
Tìm Hiểu Vai Trò của Nvidia NIM Microservices
Một thành phần quan trọng của sáng kiến chung là giới thiệu Nvidia NIM microservices. Để nắm bắt tầm quan trọng của chúng, chúng ta nên xem xét chúng kỹ hơn.
Định Nghĩa và Chức Năng
Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) là một giải pháp phần mềm được thiết kế để hợp lý hóa việc triển khai các mô hình AI. Nó gói gọn các mô hình được đào tạo trước, các công cụ suy luận và các phụ thuộc cần thiết vào một microservice được chứa trong vùng chứa. Điều đó có nghĩa là NIM cung cấp một cách tiêu chuẩn hóa để triển khai các mô hình AI, bất kể khung hoặc phần cứng.
Ưu điểm chính của Nvidia NIM:
- Triển Khai Đơn Giản: NIM giảm đáng kể độ phức tạp trong việc triển khai các mô hình AI, cho phép các nhà phát triển tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng thay vì quản lý cơ sở hạ tầng.
- Tăng Tốc Phần Cứng: NIM được tối ưu hóa cho GPU Nvidia, sử dụng các khả năng tăng tốc của chúng để mang lại suy luận hiệu suất cao.
- Khả Năng Mở Rộng: NIM được thiết kế để mở rộng theo chiều ngang, cho phép các nhà phát triển xử lý nhu cầu ngày càng tăng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
- Tính Mô Đun: NIM cho phép tính mô đun và cập nhật nhanh chóng các mô hình khác nhau mà không làm gián đoạn các mô hình khác.
Cách NIM Mang Lại Lợi Ích Cho Các Nhà Phát Triển và Tổ Chức:
- Thời Gian Đưa Sản Phẩm Ra Thị Trường Nhanh Hơn: Bằng cách đơn giản hóa việc triển khai, NIM giúp các nhà phát triển đưa các ứng dụng hỗ trợ AI ra thị trường nhanh hơn.
- Giảm Chi Phí: NIM giảm thiểu chi phí cơ sở hạ tầng và vận hành bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
- Cải Thiện Hiệu Suất: Tăng tốc phần cứng thông qua NIM mang lại thông lượng cao hơn và độ trễ thấp hơn, nâng cao trải nghiệm người dùng.
- Tăng Tính Linh Hoạt: Triển khai tiêu chuẩn hóa với NIM cung cấp tính linh hoạt cao hơn và cho phép các nhà phát triển dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình AI khác nhau.
Điểm Kết Luận
Sự hợp tác mở rộng giữa Google Cloud và Nvidia cho thấy một tiến bộ đáng chú ý trong phát triển AI. Việc tích hợp các mô hình Gemini của Google với GPU Blackwell của Nvidia đặt ra các tiêu chuẩn mới để tối ưu hóa khối lượng công việc AI. Sự hợp tác này không chỉ đẩy nhanh sự đổi mới mà còn nâng cao tính bảo mật, khả năng mở rộng và khả năng truy cập cho các nhà phát triển và tổ chức tham gia vào AI. Ngoài ra, việc ra mắt máy ảo A4 của Google và Nvidia NIM microservices đánh dấu một thời điểm quan trọng trong việc trao quyền cho các ứng dụng AI, thúc đẩy một tương lai nơi các giải pháp AI được triển khai hiệu quả và hiệu quả ở quy mô lớn hơn.