Gemini模型結合Nvidia Blackwell實現本地部署
Google Gemini 現在可以通過 Google Distributed Cloud 在本地使用 Nvidia Blackwell 部署。 這種部署使組織能夠在其自己的資料中心內安全地使用 Gemini 模型，從而賦予他們代理型 AI 功能。
了解 Gemini 模型
Gemini 系列模型代表了 Google 迄今為止最先進的 AI 模型。 這些模型專為複雜的推理、編碼和多模態理解而設計，使其成為各種應用的多功能工具。例如，可以處理文字、圖片、音訊和影片等多種輸入，並根據這些輸入產生複雜的輸出。這使得 Gemini 非常適合用於機器人、自動駕駛汽車和虛擬助理等應用，在這些應用中需要理解和處理來自各種來源的數據。Gemini 模型的另一個重要功能是它們能夠進行複雜的推理。這意味著它們可以解決複雜的問題並做出決策，而無需人工干預。例如，Gemini 可以用於金融建模、風險評估和科學研究等應用，在這些應用中需要高水準的準確性和精確性。
Google Distributed Cloud
Google Distributed Cloud 為本地、氣隙環境和邊緣計算提供完全託管的解決方案。 這使客戶能夠在控制其資料的同時，仍然可以利用 Google 的 AI 技術的強大功能。Google Distributed Cloud 是一個混合雲平台，使組織能够在任何地方運行其應用程式，包括本地、公共雲和邊緣。它提供廣泛的服務，包括計算、儲存、網路和安全。Google Distributed Cloud 旨在幫助組織滿足其特定的需求，無論他們是需要本地部署以滿足合規性要求，還是需要在邊緣運行應用程式以減少延遲。
本地部署的優勢
增強的控制： 組織可以完全控制其資料，確保符合隱私法規和內部策略。 這對於處理敏感數據的組織來說非常重要，例如醫療保健提供者和金融機構。通過本地部署，組織可以擁有完全的控制權，決定如何儲存、訪問和使用其資料。這有助於確保資料受到保護，免受未經授權的訪問，並且符合所有相關的法規。
安全性： 在其自己的資料中心內部署 Gemini 模型可以提高安全性和對敏感資訊的保護。 組織不必擔心資料被第三方訪問或洩露。本地部署還允許組織實施自己的安全策略和控制，以確保其資料受到充分的保護。例如，組織可以實施嚴格的訪問控制、加密和入侵檢測系統。
客製化： 本地部署可以對 AI 解決方案進行更大的客製化，以滿足特定的業務需求。 組織可以根據其特定的要求調整模型和應用程式。例如，組織可以添加自己的資料、調整模型參數或創建自定義的介面。這種客製化程度對於希望獲得竞争优势的組織來說非常重要。組織可以創建差異化其產品和服務的 AI 解決方案。
這種合作夥伴關係確保客戶能夠在創新中使用 Gemini，同時遵守嚴格的資料治理策略。這有助於確保資料以負責任和道德的方式使用，並且符合所有相關的法規。組織可以相信，他們正在以對公眾有利的方式使用 AI。
針對 Nvidia GPU 優化 Gemini 和 Gemma
Nvidia 和 Google 已經合作優化 Nvidia GPU 上基於 Gemini 的推論工作負載的效能，尤其是在 Google Cloud 的 Vertex AI 平台中。 這種優化使 Google 能夠在 Vertex AI 和 Google Distributed Cloud 上的 Nvidia 加速基礎設施上有效地處理大量針對 Gemini 模型的使用者查詢。
Vertex AI 平台
Vertex AI 是 Google Cloud 的綜合性機器學習平台，提供用於訓練、部署和管理 AI 模型的工具和服務。 在 Vertex AI 中針對 Nvidia GPU 優化 Gemini 可以增強平台的功能，並使開發人員更容易構建和部署 AI 解決方案。Vertex AI 提供了廣泛的工具和服務，包括自動機器學習、模型訓練和部署以及模型監控。它還支持各種 AI 模型，包括圖像識別、自然語言處理和預測分析。
Gemma 系列模型
輕量級開放模型 Gemma 系列已經過優化，可以使用 Nvidia TensorRT-LLM 庫進行推論。 這些模型有望作為易於部署的 Nvidia NIM 微服務提供，從而使更廣泛的開發人員可以訪問它們。Gemma 模型旨在易於使用和部署，即使是那些沒有 AI 經驗的開發人員。它們還經過優化，可在各種硬體平台上運行，包括 CPU、GPU 和行動裝置。
Nvidia TensorRT-LLM
Nvidia TensorRT-LLM 是一個用於在 Nvidia GPU 上優化和部署大型語言模型 (LLM) 的庫。 通過使用 TensorRT-LLM 優化 Gemma 模型，Nvidia 和 Google 正在使開發人員更容易在其應用程式中利用 LLM 的強大功能。TensorRT-LLM 提供了各種優化技術，包括模型量化、層融合和內核優化。這些技術有助於提高 LLM 的效能和效率，使其更適合在各種應用程式中部署。
開發人員的易用性
這些最佳化最大限度地提高了效能，並使高級 AI 更容易為開發人員使用，使他們能夠在資料中心和本地 Nvidia RTX 驅動的 PC 和工作站上的各種架構上運行其工作負載。這有助於民主化 AI，使其對更廣泛的開發人員和組織可以使用。通過簡化 AI 的開發和部署流程，Nvidia 和 Google 正在幫助更多的組織實現 AI 的好處。
啟動 Google Cloud 和 Nvidia 開發人員社群
Google Cloud 和 Nvidia 推出了一個新的聯合開發人員社群，以加速跨技能和創新。 該社群匯集了專家和同行來協作和分享知識，使開發人員更容易構建、擴展和部署下一代 AI 應用程式。
開發人員社群的優勢
知識共享： 社群提供了一個平台，供開發人員分享其專業知識並向他人學習。社群成員可以分享他們的經驗、最佳實踐和技巧。他們還可以提出問題和請求幫助。這種知識共享有助於提高所有社群成員的技能和知識。
協作： 開發人員可以協作處理專案並共享代碼，從而加速開發流程。社群為開發人員提供了一個協作處理專案的平台。他們可以共享代碼、設計和想法。這種協作有助於加速開發流程，並創建更高品質的應用程式。
支援： 社群為正在構建 AI 應用程式的開發人員提供支援和指導。社群成員可以獲得同行的支援和指導。他們還可以獲得專家和導師的説明。這種支援有助於開發人員克服挑戰，並構建成功的 AI 應用程式。
此倡議結合了卓越的工程技術、開源領導力和充滿活力的開發人員生態系統，以賦予開發人員權力並推動 AI 領域的創新。這構成了開發人員可以合作的地方，創建工具，資源並分享有關人工智能和機器學習最新進展的知識。這既有助於縮小新手和經驗豐富的開發人員之間的技能差距，也有助於確保在開發周圍構建牢固的社群支援系統。
開源框架
這些公司通過優化 JAX 等開源框架來支援開發人員社群，以便在 Blackwell GPU 上進行無縫擴展。 這使 AI 工作負載能夠跨數萬個節點高效運行，從而更容易訓練和部署大規模 AI 模型。
JAX 最佳化
JAX 是一個由 Google 開發的高效能數值計算庫。 通過針對 Blackwell GPU 優化 JAX，Nvidia 和 Google 正在使開發人員更容易在其 AI 應用程式中利用 JAX 的強大功能。JAX 是一個功能強大且靈活的庫，可用於加速各種數值計算，包括機器學習模型。通過針對 Blackwell GPU 優化 JAX，Nvidia 和 Google 正在使開發人員能夠利用 Blackwell GPU 的強大功能來訓練和部署更快的 AI 模型。
具有 Nvidia H100 GPU 的機密 VM 和 GKE 節點
Google Cloud 的機密虛擬機器 (VM) 在具有 Nvidia H100 GPU 的加速優化 A3 機器系列上現已提供預覽版。 同樣，它也在提供機密 Google Kubernetes Engine (GKE) 節點。 這些機密計算解決方案可確保在使用受保護的 GPU 時，AI、機器學習和科學模擬工作負載的機密性和完整性，同時確保資料在使用中。
機密虛擬機器
機密虛擬機器在使用中加密資料，為敏感工作負載提供額外的安全層。 這確保即使在處理過程中，資料仍受到保護，從而降低未經授權訪問的風險。
Google Kubernetes Engine
Google Kubernetes Engine (GKE) 是一項託管 Kubernetes 服務，可簡化容器化應用程式的部署和管理。 機密 GKE 節點提供與機密 VM 相同的安全級別，確保容器化工作負載受到保護。
安全優勢
資料保護： 機密 VM 和 GKE 節點可在使用中保護資料，從而降低資料洩露的風險。可以加密機密 VM 中儲存的所有資料，包括記憶體、磁碟和網路流量。這有助於保護資料免受未經授權的訪問，即使攻擊者控制了 VM。
合規性： 這些解決方案可幫助組織遵守隱私法規和行業標準。許多行業法規，例如 HIPAA 和 GDPR，要求組織保護敏感的客戶資料。機密 VM 和 GKE 節點有助於組織滿足這些合規性要求。
信任： 機密計算通過確保數據在整個生命週期中保持機密和受到保護來建立信任。這對於處理敏感資料的組織來說非常重要，例如醫療保健提供者和金融機構。
這使資料和模型所有者能夠直接控制其資料的旅程，Nvidia 機密計算為加速計算帶來了先進的基於硬體的安全性。 在創建和採用創新的 AI 解決方案和服務時，這提供了更大的信心。對於資料所有者來說，保護其資料免受未經授權的訪問非常重要，無論是來自惡意內部人員還是外部攻擊者。
Google 的新 A4 VM 通常可在 Nvidia Blackwell GPU 上使用
2 月，Google Cloud 推出了新的 A4 虛擬機器，該機器具有八個由 Nvidia NVLink 互連的 Blackwell GPU。 與上一代相比，這提供了顯著的效能提升，從而更容易訓練和部署大規模 AI 模型。Google Cloud 的基於 Nvidia HGX B200 的新 A4 VM 現在通常可用，可為客戶提供對最新 AI 硬體的訪問。
Nvidia NVLink
Nvidia NVLink 是一種高速互連技術，可實現 GPU 之間的高速通信。 通過使用 NVLink 互連八個 Blackwell GPU，Google Cloud 的 A4 VM 為 AI 工作負載提供了無與倫比的效能。Nvidia NVLink 技術是一種高速、低延遲的互連技術，可實現 GPU 之間的高速通信。這使得 GPU 能夠比以往任何時候都更有效地協同工作，這對於 AI 工作負載非常重要。
效能提升
與上一代相比，A4 VM 提供了顯著的效能提升，使其成為訓練和部署大規模 AI 模型的理想選擇。 這使開發人員可以更快地迭代，並使用其 AI 應用程式獲得更好的結果。效能提升使開發人員能夠更快地訓練更大規模的 AI 模型。這有助於縮短上市時間，並提高 AI 驅動的應用程式的準確性。
通過 Vertex AI 和 GKE 訪問
Google 的新型 VM 和 AI 超級計算機架構可通過 Vertex AI 和 GKE 等服務訪問，使客戶能夠選擇以大規模開發和部署代理型 AI 應用程式的路徑。 這使組織更容易在其應用程式中利用 AI 的強大功能。Vertex AI 是一個提供管理 AI 模型的端到端平台的服務。GKE 是一個簡化部署和管理容器化應用程式的 Kubernetes 服務。
深入研究 Blackwell GPU 架構
Nvidia 的 Blackwell GPU 架構標誌著計算能力的巨大飛躍，從根本上改變了 AI 和高效能計算的格局。 為了真正了解 A4 VM 的功能及其對 AI 創新的影響，了解 Blackwell GPU 的底層技術至關重要。
變革性的計算能力
Blackwell 架構旨在處理最苛刻的 AI 工作負載，包括訓練大型語言模型 (LLM) 和運行複雜的模擬。 其主要功能包括：
- 第二代Transformer Engine： 該引擎專門針對Transformer 模型進行了優化，Transformer 模型是許多現代 AI 應用程式的基礎。 它顯著加速了這些模型的訓練和推論。Transformer Engine 使用一種名為稀疏的方法來加速訓練和推論。稀疏是指僅計算模型中最重要的一部分。這可以顯著減少計算量，從而提高效能。
- 第五代 NVLink： 如前所述，NVLink 實現了 GPU 之間的高速通信，使它們能夠在複雜任務上無縫協同工作。 這對於訓練需要多個 GPU 的集體處理能力的非常大的模型尤其重要。第五代 NVLink 比上一代 NVLink 快得多。這可以實現 GPU 之間更快的通信，從而提高效能。
- 機密計算支援： Blackwell GPU 包括基於硬體的安全功能，可實現機密計算，確保敏感資料的隱私和完整性。Blackwell GPU 使用一種名為安全啟動的安全功能。安全啟動有助於確保 GPU 上運行的程式代碼沒有被篡改。
- 高級記憶體技術： Blackwell GPU 使用最新的記憶體技術，提供高頻寬和容量，以處理 AI 應用程式中使用的海量資料集。Blackwell GPU 使用一種名為 HBM3e 的記憶體技術。HBM3e 比上一代 HBM 記憶體快得多。這可以提高 AI 應用程式的效能。
對 AI 工作負載的影響
這些功能的組合可為廣泛的 AI 工作負載帶來顯著的效能改進。 Blackwell GPU 使開發人員能夠：
- 訓練更大的模型： 計算能力和記憶體容量的增加允許訓練更大、更複雜的 AI 模型，從而提高準確性和效能。這對於需要大量資料的 AI 應用程式非常重要，例如自然語言處理和圖像識別。
- 減少訓練時間： 優化的架構和高速互連顯著縮短了訓練 AI 模型所需的時間，從而加速了開發流程。這對於需要快速迭代的 AI 應用程式非常重要，例如自動駕駛汽車和機器人技術。
- 更有效率地部署： Blackwell GPU 專為節能而設計，允許大規模部署 AI 模型，而不會消耗過多的電力。這對於需要在遠端deployed的AI 應用程式非常重要，例如邊緣計算和行動裝置。
- 釋放新的 AI 應用程式： Blackwell GPU 無與倫比的效能為由於計算限制而以前不可能實現的新 AI 應用程式開闢了可能性。這對於需要大量計算資源的 AI 應用程式非常重要，例如科學模擬和金融建模。
Google Cloud 及其客戶的戰略意義
Google Cloud 和 Nvidia 之間以 Gemini、Blackwell 和支援基礎設施為中心的增強合作夥伴關係，為兩家公司及其客戶帶來了顯著的戰略意義。
Google Cloud 的競爭優勢
- 吸引以 AI 為中心的企業： 通過提供由 Nvidia Blackwell GPU 驅動的尖端 AI 基礎設施，Google Cloud 可以吸引大量投資 AI 研究和開發的企業。
- 與競爭對手區分開來： Gemini 的集成和 Google Cloud VM 的優化效能使其與其他雲端提供商區分開來。
- 加強其 AI 生態系統： 這種合作關係通過賦予開發人员權力、促進創新以及提供對高級工具和資源的訪問來貢獻於強大的 AI 生態系統。
客戶的優勢
- 加速 AI 創新： 客戶可以利用 Gemini 和 Blackwell GPU 的強大功能來加速其 AI 計畫，使他們能夠更快地開發和部署創新的解決方案。
- 提高效能和可擴展性： 優化的基礎設施可確保 AI 工作負載高效運行，並且可以擴展以滿足不斷增長的需求。
- 增強的安全性和合規性： 機密 VM 和 GKE 節點提供保護敏感資料所需的安全性和合規性功能。
- 降低成本： 通過針對 Nvidia GPU 優化 AI 工作負載，客戶可以潛在地降低其計算成本。
AI 開發的未來
這種合作關係代表了 AI 開發發展的重大進展。 通過結合 Google 在 AI 模型方面的專業知識和 Nvidia 在 GPU 技術方面的領導地位，兩家公司正在推動創新，並使開發人員更容易使用高級 AI 工具。 這無疑將導致新的和令人興奮的 AI 應用程式的創建，這些應用程式將改變行業並改善生活。
了解 Nvidia NIM 微服務的角色
聯合倡議的一個重要組成部分是引入 Nvidia NIM 微服務。 為了掌握它們的重要性，我們應該更仔細地檢查它們。
定義與功能
Nvidia NIM (Nvidia Inference Microservice) 是一種旨在簡化 AI 模型部署的軟體解決方案。 它將預先訓練的模型、推論引擎和必要的依賴項封裝到容器化的微服務中。 這意味著 NIM 提供了一種標準化的 AI 模型部署方式，無論框架或硬體如何。
Nvidia NIM 的主要優勢：
- 簡化的部署： NIM 顯著降低了 AI 模型部署的複雜性，使開發人員能夠專注於構建應用程式，而不是管理基礎設施。
- 硬體加速： NIM 針對 Nvidia GPU 進行了優化，利用其加速功能來提供高效能的推論。
- 可擴展性： NIM 旨在橫向擴展，使開發人員能夠在不影響效能的情況下處理不斷增長的需求。
- 模組化： NIM 允許模組化和快速更新不同的模型，而不會中斷其他模型。
NIM 如何使開發人員和組織受益：
- 更快的上市時間： 通過簡化部署，NIM 幫助開發人員更快地將 AI 驅動的應用程式推向市場。
- 降低成本： NIM 通過優化資源利用率來最大限度地降低基礎設施和運營成本。
- 提高效能： 通過 NIM 進行硬體加速可提供更高的吞吐量和更低的延遲，從而增強使用者體驗。
- 提高靈活性： 使用 NIM 進行標準化的部署可提供更大的靈活性，並允許開發人員輕鬆地在不同的 AI 模型之間切換。
結論要點
Google Cloud 和 Nvidia 之間擴大的合作表明 AI 開發取得了顯著的進展。 將 Google 的 Gemini 模型與 Nvidia 的 Blackwell GPU 集成，為 AI 工作負載優化設定了新的基準。 這種合作夥伴關係不僅加速了創新，還增強了參與 AI 的開發人員和組織的安全性、可擴展性和可訪問性。 此外，Google A4 VM 和 Nvidia NIM 微服務的推出標誌著在授權 AI 應用程式方面的一個關鍵時刻，從而在未來促進 AI 解決方案在大規模上高效且有效地部署。通過本次合作，有望進一步推動以AI模型的開發、部署和整合，為各行各業的帶來更高效能、更安全可靠的解決方案。