NVIDIA和Google之间的长期合作关系，是建立在共同推动人工智能创新和赋能全球开发者社区的基础上的。这种合作不仅仅停留在基础设施层面，而是深入到工程技术的各个方面，旨在优化整个计算堆栈。
合作所带来的最新成果，包括对 JAX、OpenXLA、MaxText 和 llm-d 等社区软件的重大贡献。这些底层优化措施直接支持 Google 前沿的 Gemini 模型和 Gemma 系列开源模型的服务。
此外，经过性能优化的 NVIDIA AI 软件，如 NVIDIA NeMo、NVIDIA TensorRT-LLM、NVIDIA Dynamo 和 NVIDIA NIM 微服务，已紧密集成到 Google Cloud 的各个平台，包括 Vertex AI、Google Kubernetes Engine (GKE) 和 Cloud Run，以加速性能并简化 AI 部署。
Google Cloud 上线的 NVIDIA Blackwell
Google Cloud 率先提供了 NVIDIA HGX B200 和 NVIDIA GB200 NVL72，并将其集成到 A4 和 A4X 虚拟机 (VM) 中。
这些搭载 Google Cloud AI Hypercomputer 架构的新型虚拟机，可以通过 Vertex AI 和 GKE 等托管服务访问，使组织能够选择合适的路径来大规模开发和部署自主 AI 应用程序。由 NVIDIA HGX B200 加速的 Google Cloud A4 虚拟机现已全面上市。
Google Cloud 的 A4X 虚拟机每个机架可提供超过一百万次浮点运算的计算能力，并支持通过 Google 的 Jupiter 网络结构和 NVIDIA ConnectX-7 NIC 实现的无缝扩展到数万个 GPU。Google 的第三代液体冷却基础设施即使对于最大的 AI 工作负载，也能提供持续、高效的性能。
通过 Google Distributed Cloud 在本地部署 Google Gemini 和 NVIDIA Blackwell
Gemini 先进的推理能力已在为基于云的自主 AI 应用程序提供支持。然而，一些在公共部门、医疗保健和金融服务领域的客户，由于严格的数据驻留、监管或安全要求，一直无法利用这项技术。
随着 NVIDIA Blackwell 平台进入 Google Distributed Cloud（Google Cloud 针对本地、气隙环境和边缘的全托管解决方案），各组织现在能够在自己的数据中心内安全地部署 Gemini 模型，从而为这些客户解锁自主 AI。
NVIDIA Blackwell 将突破性的性能和机密计算能力独特地结合在一起，确保用户提示和微调数据受到保护。这使客户能够在保持对信息的完全控制的同时，利用 Gemini 进行创新，从而满足最高的隐私和合规性标准。Google Distributed Cloud 扩展了 Gemini 的覆盖范围，使比以往任何时候都多的组织能够利用下一代自主 AI。
优化 Google Gemini 和 Gemma 的 AI 推理性能
Gemini 系列模型专为自主 AI 时代而设计，代表了 Google 迄今为止最先进、功能最全面的 AI 模型，擅长复杂的推理、编码和多模式理解。
NVIDIA 和 Google 致力于性能优化，以确保基于 Gemini 的推理工作负载在 NVIDIA GPU 上高效运行，尤其是在 Google Cloud 的 Vertex AI 平台内。这使 Google 能够在 Vertex AI 和 Google Distributed Cloud 上，使用 NVIDIA 加速的基础设施来处理大量的 Gemini 模型用户查询。
此外，轻量级的 Gemma 系列开源模型已经过优化，可以使用 NVIDIA TensorRT-LLM 库进行推理，并且有望作为易于部署的 NVIDIA NIM 微服务提供。这些优化措施最大限度地提高了性能，并使开发人员能够更轻松地访问高级 AI，以便在从数据中心到本地 NVIDIA RTX 驱动的 PC 和工作站的各种部署架构上运行其工作负载。
构建强大的开发者社区和生态系统
NVIDIA 和 Google Cloud 还在通过优化 JAX 等开源框架来支持开发者社区，从而在 Blackwell GPU 上实现无缝扩展和突破性性能，使 AI 工作负载能够在数万个节点上高效运行。
这种合作关系超越了技术层面，还推出了由 Google Cloud 和 NVIDIA 共同打造的全新开发者社区，汇集了专家和同行，以加速技能交叉和创新。
通过结合卓越的工程技术、开源领导地位和充满活力的开发者生态系统，这两家公司正在让开发者比以往任何时候都更容易构建、扩展和部署下一代 AI 应用程序。
深入分析 NVIDIA 与 Google 合作的战略意义
NVIDIA 与 Google 的合作不仅仅是一项技术联盟，它代表着人工智能领域战略方向的重大转变。以下是一些更深入的观察，探讨了这种合作关系的意义和未来影响：
1. 加速人工智能创新：
NVIDIA 在 GPU 技术方面的领先地位与 Google 在人工智能软件和平台方面的专业知识相结合，形成了一种强大的协同效应，能够加速人工智能创新的步伐。通过共同努力，这两家公司正在突破人工智能的界限，并为各行各业的新应用开辟道路。这种加速不仅仅体现在性能的提升上，更在于催生新的算法、模型和应用场景，引领人工智能进入全新的发展阶段。可以预见，在医疗、金融、交通等领域，AI的应用将更加广泛和深入，为社会带来更多的便利和价值。
2. 为开发者赋能：
NVIDIA 和 Google 致力于建立一个蓬勃发展的开发者生态系统。通过提供工具、资源和支持，让开发者能够轻松构建、扩展和部署人工智能应用程序。这种对赋能开发者的关注，将推动人工智能的普及，并刺激广泛的创新。双方合作提供的开发工具和平台，降低了AI开发的门槛，让更多的人能够参与到AI的创新中来。例如，通过简化的API、预训练模型和强大的计算资源，开发者可以更快速地构建AI应用，而无需从零开始。
3. 释放人工智能的本地部署潜力：
通过 Google Distributed Cloud 将 NVIDIA Blackwell 平台引入本地部署环境，为企业打开了新的可能性。现在，那些由于数据驻留、法规或安全原因而无法使用基于云的人工智能解决方案的企业，可以在自己的数据中心内利用 Gemini 模型的强大功能。这对于金融机构、医疗机构等对数据安全要求极高的行业而言，意味着他们可以在保证数据安全和合规性的前提下，充分享受AI带来的便利和效益。例如，在本地部署的AI系统可以用于风险评估、欺诈检测、患者数据分析等，而无需将敏感数据上传到云端。
4. 优化人工智能推理性能：
在 NVIDIA GPU 上优化 Gemini 和 Gemma 模型的推理性能，对于确保人工智能应用程序能够高效且经济地运行至关重要。NVIDIA 和 Google 之间的合作关系使他们能够提高推理性能，并降低人工智能部署的成本。更高的推理性能意味着AI应用可以更快地响应用户请求，提供更流畅的用户体验。同时，降低的部署成本也使得更多的企业和个人能够负担得起AI技术，从而加速AI的普及和应用。
5. 推动开源人工智能的发展：
NVIDIA 和 Google 共同支持 JAX 等开源框架，并致力于开源人工智能的发展。这种对开源的承诺，促进了社区中的协作和创新，并确保人工智能技术能够更广泛地被访问和利用。开源AI框架的普及，降低了AI开发的门槛，促进了知识的共享和传播，加速了AI技术的创新和发展。通过开源社区的共同努力，AI技术将不断完善和优化，为各行各业提供更强大的支持。
6. 塑造人工智能的未来：
NVIDIA 和 Google 的合作关系正在塑造人工智能的未来。通过共同努力，这两家公司正在定义人工智能技术的发展方向，并为各行各业的人工智能应用设定新的标准。双方的合作将引领AI技术的发展方向，推动AI在各个领域的创新应用。未来的AI将更加智能、高效、安全和可靠，为人类带来更多的便利和福祉。
NVIDIA 与 Google 合作的具体技术细节
以下将进一步探讨 NVIDIA 与 Google 合作背后的一些具体技术细节，从而更加深入地了解合作的深度和广度：
1. NVIDIA Blackwell GPU：
NVIDIA Blackwell GPU 是 NVIDIA 最新的 GPU 架构，专为满足人工智能和高性能计算工作负载的需求而设计。Blackwell GPU 具有突破性的性能、更大的内存容量和先进的功能，例如机密计算。Blackwell GPU 的强大性能为 AI 模型的训练和推理提供了坚实的基础，尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时，Blackwell GPU 的优势更加明显。机密计算功能则为AI应用提供了更高的安全性，确保敏感数据在计算过程中得到保护。
2. Google Gemini 模型：
Gemini 模型是 Google 迄今为止最先进和功能最全面的人工智能模型。Gemini 模型具有卓越的推理能力、多模式理解和代码生成能力。Gemini 模型的卓越性能使其在各种AI任务中都能表现出色，例如自然语言处理、图像识别、语音识别等。多模式理解能力则使Gemini模型能够处理来自不同来源的数据，例如文本、图像、音频等，从而提供更全面和准确的分析结果。代码生成能力则可以帮助开发者更快速地开发AI应用，提高开发效率。
3. NVIDIA TensorRT-LLM：
NVIDIA TensorRT-LLM 是一个库，可优化大型语言模型（LLM）在 NVIDIA GPU 上的推理性能。TensorRT-LLM 可帮助开发者部署性能更高、效率更高的人工智能应用程序。TensorRT-LLM 通过优化模型结构、降低内存占用和提高计算效率，显著提升了LLM的推理速度和吞吐量。这使得开发者能够更快速地部署和运行LLM，为用户提供更流畅的AI体验。
4. NVIDIA NIM 微服务：
NVIDIA NIM 微服务是一组容器化的软件组件，可简化人工智能应用程序的部署和管理。NIM 微服务可帮助开发者运行人工智能工作负载，包括数据中心和本地 NVIDIA RTX 驱动的 PC 和工作站。NIM 微服务将AI模型封装成易于部署和管理的微服务，降低了AI应用的部署和维护成本。同时，NIM 微服务还支持多种部署环境，包括数据中心、本地PC和工作站，为开发者提供了更大的灵活性。
5. Google Vertex AI：
Google Vertex AI 是一个平台，为构建、部署和管理机器学习模型提供了一整套工具和服务。Vertex AI 可简化人工智能开发流程，并帮助企业更快地实现人工智能。Vertex AI 提供了一站式的AI开发平台，涵盖了数据准备、模型训练、模型评估、模型部署等各个环节，简化了AI开发流程，提高了开发效率。同时，Vertex AI 还提供了丰富的云服务，例如AutoML、Explainable AI等，帮助开发者更快速地构建和部署高质量的AI应用。
6. Google Distributed Cloud：
Google Distributed Cloud 是一种解决方案，允许企业在本地或边缘环境中运行 Google Cloud 服务。Distributed Cloud 使企业能够在满足监管和数据驻留要求的同时，利用 Google Cloud 的创新技术。Google Distributed Cloud 允许企业在本地或边缘环境中运行 Google Cloud 服务，满足了企业对数据安全和合规性的需求。同时，Distributed Cloud 还提供了与Google Cloud相同的API和服务，使得企业可以无缝地将AI应用部署到不同的环境中。
合作对各行业的潜在影响
NVIDIA 与 Google 之间的合作对包括医疗保健、金融服务、制造业和娱乐业在内的各行各业都具有深远的影响。 以下是一些示例，说明这种合作在不同行业中可以带来什么：
1. 医疗保健：
- 改善诊断：人工智能可以分析医学图像，例如 X 光片和 MRI，以在早期阶段检测疾病。更快速和准确的诊断可以帮助医生更好地制定治疗计划，提高患者的生存率和生活质量。例如，AI可以用于检测肺癌、乳腺癌等疾病，并在早期阶段发现病灶。
- 个性化治疗：人工智能可以根据患者的基因组、生活方式和病史定制治疗计划。个性化治疗可以提高治疗效果，降低副作用，为患者带来更好的健康结果。例如，AI可以用于分析患者的基因组，预测患者对不同药物的反应，从而选择最合适的药物进行治疗。
- 加速药物研发：人工智能可以识别潜在的药物靶点并预测药物的疗效。AI可以加速药物研发过程，降低研发成本，为患者带来更多的新药选择。例如，AI可以用于分析大量的生物数据，识别潜在的药物靶点，并通过模拟实验预测药物的疗效。
2. 金融服务：
- 欺诈检测：人工智能可以识别欺诈交易并防止金融犯罪。AI 可以分析交易数据，识别异常模式，及时发现并阻止欺诈交易，保护用户的资金安全。例如，AI可以用于检测信用卡欺诈、银行转账欺诈等。
- 风险评估：人工智能可以评估信贷风险并做出更明智的贷款决策。AI可以分析借款人的信用记录、收入情况等，评估其还款能力，从而做出更明智的贷款决策，降低银行的坏账风险。
- 客户服务：人工智能可以为客户提供个性化的支持和建议。AI可以通过自然语言处理技术与客户进行交流，解答客户的问题，提供个性化的建议，提升客户满意度。例如，AI可以用于构建智能客服机器人，为客户提供24小时在线服务。
3. 制造业：
- 预测性维护：人工智能可以预测设备故障并在发生故障之前进行维护。预测性维护可以减少设备停机时间，降低维护成本，提高生产效率。例如，AI可以分析设备的运行数据，预测设备故障的时间，并在故障发生之前进行维护。
- 质量控制：人工智能可以检测产品缺陷并提高制造质量。AI可以通过图像识别技术检测产品缺陷，例如零部件损坏、表面划痕等，从而提高制造质量，降低次品率。
- 优化生产：人工智能可以优化生产流程并降低成本。AI可以分析生产线的数据，优化生产流程，降低生产成本，提高生产效率。例如，AI可以用于优化生产线的布局、调度生产任务等。
4. 娱乐业：
- 内容创作：人工智能可以生成逼真的图像、视频和音频。AI可以根据用户的输入生成各种类型的内容，例如图像、视频、音频等，丰富内容创作的形式，提高创作效率。例如，AI可以用于生成电影特效、游戏场景、音乐等。
- 个性化媒体：人工智能可以根据用户的兴趣推荐媒体内容。AI可以分析用户的历史行为，了解用户的兴趣偏好，从而推荐用户可能感兴趣的内容，提升用户体验。例如，AI可以用于推荐电影、电视剧、音乐、新闻等。
- 游戏：人工智能可以创建更智能、更逼真的游戏角色。AI可以赋予游戏角色更智能的行为模式，使其能够更好地与玩家互动，提高游戏的可玩性。例如，AI可以用于控制游戏角色的移动、战斗等。
总之，NVIDIA 与 Google 之间的合作关系正在推动人工智能创新，赋能开发者，并为各行各业创造新的可能性。通过结合他们的优势，这两家公司都在塑造人工智能的未来，并使人工智能技术能够更广泛地被访问和利用。它们的合作不仅是技术领域的强强联合，更是对未来社会发展的重要推动力，预示着一个更加智能、高效和便利的时代即将到来。