NVIDIA和Microsoft正加紧合作，以推动Agentic AI应用的发展，这些应用涵盖从云端解决方案到个人电脑。这种更深入的合作关系将加速科学发现，并促进各个领域的创新。
利用AI增强科学研究
Microsoft Discovery将集成NVIDIA的ALCHEMI NIM微服务。此集成对于优化复杂化学模拟的AI推理至关重要，从而通过精确的属性预测和有效的候选推荐，显著加速材料科学的研究。这种增强有望简化具有所需特征的新材料的识别，从而减少传统上所需的时间和资源。
此外，Microsoft Discovery将整合NVIDIA BioNeMo NIM微服务。这些微服务旨在利用预训练的AI工作流程，从而大大加快药物发现的AI模型开发过程。通过利用这些工具，研究人员可以快速开发和改进AI模型，以预测药物的功效和潜在副作用，从而实现更高效和更有针对性的药物开发过程。
这些集成经过精心设计，旨在为研究人员提供加速的性能，从而缩短科学发现所需的时间。它们确保研究人员能够以空前的速度和准确性处理庞大的数据集和复杂的模拟，从而使他们能够解决科学研究中最具挑战性的一些问题。
Microsoft的研究人员展示了这些进步的实际应用。他们成功利用Microsoft Discovery在不到200小时内确定了一种新的冷却剂原型，该原型显示出用于数据中心浸没式冷却的有希望的特性。这个时间线与传统方法通常需要的数月甚至数年形成了鲜明的对比。浸没式冷却包括将电子元件浸入非导电液体冷却剂中，对于管理高性能计算系统产生的热量变得越来越重要。
Azure数据中心中的NVIDIA Blackwell GPU
为了提高性能和效率，Microsoft正在全球AI优化的Azure数据中心中快速部署数十万个NVIDIA Blackwell GPU。这些GPU已集成到NVIDIA GB200 NVL72机架规模系统中，这些系统经过专门设计，可以处理要求最高的AI工作负载。
Microsoft的几个主要客户，包括OpenAI，目前正在此先进基础设施上运行生产工作负载。利用NVIDIA Blackwell GPU使这些组织能够更高效地执行复杂的AI任务。这种部署强调了Microsoft致力于为其客户提供尖端AI功能的承诺。
Azure的ND GB200 v6虚拟机代表了计算能力的重大飞跃。与之前的ND H100 v5 VM相比，它们实现了高达35倍的推理吞吐量。旧的虚拟机由八个NVIDIA H100 GPU加速，现在与新一代提供的增强性能相比相形见绌，为AI工作负载树立了新的基准。这种性能提升可以大大减少运行大规模AI模型所需的时间和成本。
这种令人印象深刻的规模和高性能得益于定制的服务器设计，高速NVIDIA NVLink互连和NVIDIA Quantum InfiniBand网络。这些技术有助于无缝扩展到数千个Blackwell GPU，这对于处理要求苛刻的生成式和自主AI应用程序至关重要。精密的互连可确保GPU之间的低延迟通信，从而提高整体系统性能。
Microsoft董事长兼CEO Satya Nadella和NVIDIA创始人兼CEO Jensen Huang强调，他们的合作通过在Azure上所有NVIDIA架构上持续进行的软件优化，正在产生显著的性能提升。这种方法旨在最大程度地提高开发人员的生产力，降低总拥有成本，并加速包括AI和数据处理在内的所有工作负载。最终，这为客户带来了更高的每美元和每瓦特的效率。
通过NIM集成扩展功能
基于Azure AI Foundry中的NIM集成，Microsoft和NVIDIA正在通过NVIDIA Llama Nemotron系列的开放推理模型和NVIDIA BioNeMo NIM微服务来扩展该平台。这些旨在为复杂的决策制定和特定领域的AI工作负载提供企业级、容器化的推理。
开发人员现在可以利用优化的NIM微服务在Azure AI Foundry中进行高级推理。其中包括NVIDIA Llama Nemotron Super和Nano模型，这些模型提供了高级的多步推理、编码和Agentic功能。与以前的模型相比，它们提供高达20％的更高准确性和五倍的更快推理速度，从而使开发人员可以创建更复杂和高效的AI应用程序。
BioNeMo NIM微服务专为医疗保健应用程序量身定制，可以满足数字生物学、药物发现和医学成像中的关键需求。它们使研究人员和临床医生能够加速蛋白质科学、分子建模和基因组分析，从而改善患者护理并加快科学创新。这些工具使医疗保健专业人员能够做出更明智的决策并开发更有效的治疗方法。
这种扩展的集成使组织能够快速部署高性能AI Agent。通过连接到这些模型和其他专门的医疗保健解决方案，组织可以实现强大的可靠性和简化的扩展，从而满足各行各业和应用程序的多样化需求。
RTX AI PC上的生成式AI
生成式AI正在通过引入从数字人到写作助手、智能代理和创意工具的全新体验，彻底改变PC软件。NVIDIA RTX AI PC有助于进行生成式AI实验，并提高Windows 11上的性能，从而使更广泛的用户可以使用最先进的AI。
在Microsoft Build大会上，NVIDIA和Microsoft推出了一种AI推理堆栈，旨在简化Windows 11 PC的开发并提高推理性能。此工具集对于在个人计算机上实现无缝AI体验至关重要，从而使AI工具更具响应性和效率。
NVIDIA TensorRT经过专门重新设计，适用于RTX AI PC。它将TensorRT性能与即时、设备上的引擎构建以及八倍更小的软件包大小相结合，从而可以无缝地将AI部署到超过1亿台RTX AI PC。这种优化使PC上的AI处理更快，更高效，从而为新应用程序和功能铺平了道路。
在Microsoft Build大会上宣布，用于RTX的TensorRT由Windows ML原生支持 - 这是一种新的推理堆栈，可为应用程序开发人员提供广泛的硬件兼容性和最先进的性能。用于RTX的TensorRT今天已在Windows ML预览版中提供，并将于6月以独立的软件开发工具包从NVIDIA Developer处获得。此开发简化了开发人员将AI功能集成到其Windows应用程序中的过程，从而确保了广泛的软件解决方案都可以使用AI。
本质上，NVIDIA和Microsoft之间的合作正在创建一个协同生态系统，在该生态系统中，AI技术的进步正在迅速转化为实际应用，从而使研究人员，开发人员和最终用户受益。该合作伙伴关系具有战略意义，可以在快速发展的人工智能领域保持其领导地位。
详细的进展细分
前沿技术
NVIDIA和Microsoft之间的合作利用了几种前沿技术来实现Agentic AI的进步。在这里，我们深入研究这些关键组件。
NVIDIA ALCHEMI NIM微服务： 此微服务是一种专门的工具，经过优化，可在化学模拟中进行AI推理。其主要功能是通过准确的属性预测和有效的候选推荐来加速材料科学研究。通过启用更快，更精确的模拟，它可以使研究人员比传统方法更快地识别有希望的材料。
NVIDIA BioNeMo NIM微服务： 这些微服务提供预先训练的AI工作流程，以加快药物发现的AI模型开发。研究人员可以使用它们来快速开发可预测药物功效和潜在副作用的模型，从而大大加快新药的开发。
NVIDIA Blackwell GPU： 这些GPU可在Azure数据中心内提供AI工作负载的增强性能和效率。它们已集成到机架规模系统中，可支持OpenAI等客户平稳高效地运行复杂任务。
NVIDIA NVLink互连： 这些高速互连用于确保GPU之间的低延迟通信，从而显着提高整体系统性能。结果是跨各种AI操作的更快计算和更高的效率。
NVIDIA Quantum InfiniBand网络： 这支持无缝扩展到数千个Blackwell GPU，这对于处理要求苛刻的生成式和自主AI工作负载至关重要。网络功能可确保可以有效地部署和管理大规模AI模型。
NVIDIA Llama Nemotron模型： NVIDIA Llama Nemotron Super和Nano模型旨在提供高级的多步推理，编码和Agentic功能。改进的准确性和更快的推理速度使开发人员可以创建更复杂和高效的AI应用程序。
对科学研究的影响
NVIDIA技术集成到Microsoft平台对跨多个学科的科学研究产生了深远的影响。
材料科学： NVIDIA ALCHEMI NIM微服务有助于精确的属性预测和候选推荐，从而更快地识别具有所需特征的新材料。
药物发现： BioNeMo NIM微服务加快了AI模型开发，使研究人员能够开发出可预测药物功效和潜在副作用的模型。
数据中心冷却： Microsoft使用Microsoft Discovery来检测一种新型冷却剂原型，该原型非常适合在不到200小时内的数据中心进行浸没式冷却，而不是使用传统方法数月或数年。这突出了科学发现的快速加速。
蛋白质科学，分子建模和基因组分析： BioNeMo NIM微服务支持加速这些领域。它们可以改善患者护理并加快科学创新。
Azure AI基础设施
Microsoft的Azure AI Foundry及其数据中心代表了创建运行AI工作负载的最佳环境的大量投资。
ND GB200 v6虚拟机： 与以前的ND H100 v5 VM相比，它们可提供高达35倍的推理吞吐量，从而为AI工作负载树立了新的基准。
自定义服务器设计： 开发了自定义服务器设计以最大程度地提高性能和效率，从而使Blackwell GPU能够以其全部潜力运行。
Azure上的NVIDIA优化： Azure上所有NVIDIA架构上的持续软件优化可最大程度地提高开发人员的工作效率，降低总拥有成本，并加快所有工作负载，从而提高客户的每美元和每瓦特的效率。
个人计算机上的生成式AI
AI技术的进步也正在进入个人计算机，从而为软件应用程序和用户体验带来了新的可能性。
NVIDIA RTX AI PC： NVIDIA RTX AI PC简化了生成式AI的实验并增强了Windows 11上的性能。它们使更广泛的受众可以使用最先进的AI技术。
NVIDIA TensorRT： 此软件开发工具包（SDK）已经过优化，适用于RTX AI PC。它将高性能与八倍较小的封装大小相结合，以实现无缝的AI部署。这使开发人员可以更轻松地将AI功能集成到应用程序中。
Windows ML支持： Windows ML中对TensorRT的本机支持可确保广泛的硬件兼容性和最先进的性能。这有助于将AI无缝集成到Windows应用程序中。
新的用户体验： 从数字人到写作助手，智能代理和创意工具，生成式AI正在重塑PC软件并引入全新的体验。用户可以从更具交互性，智能性和创造性的应用程序中受益。
战略愿景
NVIDIA和Microsoft之间的合作基于战略愿景，旨在领导各个领域AI技术的进步。这些协作努力和技术旨在加速AI在不同领域的采用，不仅使研究人员和开发人员受益，而且使全球的最终用户和组织受益。
创新： 持续强调创新和协作可加速技术进步。这有助于在快速发展的领域中保持领导地位。
可访问性： NVIDIA和Microsoft通过优化工具，与流行平台的集成以及成本效率的提高，使开发人员和用户都可以访问AI，从而使AI民主化。
性能与效率： 专注于提高性能和成本效益可确保从个人研究人员到大型企业，各种用户都可以使用AI技术的优势。
现实世界中的应用： 通过将AI的进步转化为现实世界的解决方案，NVIDIA和Microsoft正在推动切实的利益并改变全球各个行业。