谷歌 DeepMind 與谷歌研究團隊所使用的 NVIDIA 生成式 AI 技術已經過優化，現可供全球谷歌云客戶使用

Google Cloud Next— 2023 年 8 月 29 日 — 谷歌云（Google Cloud）與 NVIDIA 于今日宣布推出全新 AI 基礎設施和軟件，幫助客戶構建和部署用于生成式 AI 的大規模模型，加快數據科學工作負載的速度。

在 Google Cloud Next 的爐邊談話中，谷歌云首席執行官 Thomas Kurian 與 NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛討論了雙方合作如何為全球一些最大的 AI 客戶提供端到端的機器學習服務，包括通過基于 NVIDIA 技術構建的谷歌云產品輕松運行 AI 超級計算機。新的軟硬件集成將使用谷歌 DeepMind 和谷歌研究團隊在過去兩年中所采用的 NVIDIA 技術。

黃仁勛表示：“我們正處于一個拐點，加速計算與生成式 AI 的組合將以前所未有的速度推動創新。此次擴大與谷歌云的合作，將幫助開發者通過能源效率提升同時降低成本的基礎設施、軟件和服務加快工作速度。”

Kurian 表示：“谷歌云很久以前就開始通過 AI 領域的創新推動和加速客戶創新。谷歌的眾多產品都是在NVIDIA GPU上構建和提供的，我們的許多客戶都想要通過 NVIDIA 加速計算提升大語言模型（LLM）的開發效率，以推進生成式 AI 的發展。”

加快 AI 和數據科學發展的 NVIDIA 集成

谷歌用于構建大規模大語言模型（LLM）的框架——PaxML，現已針對 NVIDIA 加速計算進行了優化。

PaxML 最初是為覆蓋多個谷歌 TPU 加速器片而構建的。現在，PaxML 助力開發者使用NVIDIA H100和A100 Tensor Core GPU進行高級、完全可配置的實驗與擴展。經 GPU 優化的 PaxML 容器可在NVIDIA NGC軟件目錄中即刻獲得。另外，PaxML 還可在 JAX 上運行，JAX 使用 OpenXLA 編譯器針對 GPU 進行了優化。

谷歌 DeepMind 和其他谷歌研究員是首批將 PaxML 與 NVIDIA GPU 一起用于探索性研究的人。

很快，NVIDIA 針對 PaxML 優化的容器就會在 NVIDIA NGC 容器注冊表上向全球正在構建下一代 AI 應用的研究員、初創公司和企業開放。

此外，兩家公司還宣布谷歌通過 Dataproc 服務將 serverless Spark 與 NVIDIA GPU 進行集成。這將幫助數據科學家加速 Apache Spark 工作負載，為 AI 開發準備數據。

以下這些新的集成是 NVIDIA 與谷歌長期廣泛合作的最新成果，涵蓋了硬件和軟件領域，包括：

• 由 NVIDIA H100 驅動的谷歌云 A3 虛擬機：谷歌宣布，由 NVIDIA H100 GPU 驅動的谷歌云 A3 虛擬機將于下月全面上市，這將使 NVIDIA 的 AI 平臺能夠更加方便地被用于各種工作負載。與上一代產品相比，A3 虛擬機的訓練速度提高了 3 倍，網絡帶寬也顯著提升。

• NVIDIA H100 GPU 將為谷歌云 Vertex AI 平臺提供動力：H100 GPU 預計將在未來幾周內通過 Vertex AI 全面上市，幫助客戶快速開發生成式 AI 大語言模型（LLM）。

• 谷歌云將獲得 NVIDIA DGX GH200 訪問權限：谷歌云將是全球首批獲得NVIDIA DGX GH200 AI 超級計算機（搭載NVIDIA Grace Hopper 超級芯片）訪問權限的公司之一，將率先探索其在生成式 AI 工作負載方面的能力。

• NVIDIA DGX 云將登陸谷歌云：客戶可直接通過網絡瀏覽器使用NVIDIA DGX 云AI 超級計算和軟件，體驗高級訓練工作負載所需的速度和規模。

• NVIDIA AI Enterprise 將登陸谷歌云市場：NVIDIA AI Enterprise是一個安全的云原生軟件平臺，可簡化生成式 AI、語音 AI、計算機視覺等企業就緒型應用的開發和部署。

• 谷歌云將率先提供 NVIDIA L4 GPU：今年早些時候，谷歌云推出了 G2 虛擬機，成為首家提供 NVIDIA L4 Tensor Core GPU 的云供應商。NVIDIA 客戶在將 AI 視頻工作負載從 CPU 切換到 L4 GPU 后，可提升高達 120 倍的性能和 99% 的效率。L4 GPU 廣泛用于圖像和文本生成，以及 VDI 和 AI 加速的音頻/視頻轉碼。