谷歌云与 NVIDIA 扩大合作，共同推进 AI 计算、软件和服务的发展-电子发烧友网

谷歌 DeepMind 与谷歌研究团队所使用的 NVIDIA 生成式 AI 技术已经过优化，现可供全球谷歌云客户使用

Google Cloud Next— 2023 年 8 月 29 日 — 谷歌云（Google Cloud）与 NVIDIA 于今日宣布推出全新 AI 基础设施和软件，帮助客户构建和部署用于生成式 AI 的大规模模型，加快数据科学工作负载的速度。

在 Google Cloud Next 的炉边谈话中，谷歌云首席执行官 Thomas Kurian 与 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋讨论了双方合作如何为全球一些最大的 AI 客户提供端到端的机器学习服务，包括通过基于 NVIDIA 技术构建的谷歌云产品轻松运行 AI 超级计算机。新的软硬件集成将使用谷歌 DeepMind 和谷歌研究团队在过去两年中所采用的 NVIDIA 技术。

黄仁勋表示：“我们正处于一个拐点，加速计算与生成式 AI 的组合将以前所未有的速度推动创新。此次扩大与谷歌云的合作，将帮助开发者通过能源效率提升同时降低成本的基础设施、软件和服务加快工作速度。”

Kurian 表示：“谷歌云很久以前就开始通过 AI 领域的创新推动和加速客户创新。谷歌的众多产品都是在NVIDIA GPU上构建和提供的，我们的许多客户都想要通过 NVIDIA 加速计算提升大语言模型（LLM）的开发效率，以推进生成式 AI 的发展。”

加快 AI 和数据科学发展的 NVIDIA 集成

谷歌用于构建大规模大语言模型（LLM）的框架——PaxML，现已针对 NVIDIA 加速计算进行了优化。

PaxML 最初是为覆盖多个谷歌 TPU 加速器片而构建的。现在，PaxML 助力开发者使用NVIDIA H100和A100 Tensor Core GPU进行高级、完全可配置的实验与扩展。经 GPU 优化的 PaxML 容器可在NVIDIA NGC软件目录中即刻获得。另外，PaxML 还可在 JAX 上运行，JAX 使用 OpenXLA 编译器针对 GPU 进行了优化。

谷歌 DeepMind 和其他谷歌研究员是首批将 PaxML 与 NVIDIA GPU 一起用于探索性研究的人。

很快，NVIDIA 针对 PaxML 优化的容器就会在 NVIDIA NGC 容器注册表上向全球正在构建下一代 AI 应用的研究员、初创公司和企业开放。

此外，两家公司还宣布谷歌通过 Dataproc 服务将 serverless Spark 与 NVIDIA GPU 进行集成。这将帮助数据科学家加速 Apache Spark 工作负载，为 AI 开发准备数据。

以下这些新的集成是 NVIDIA 与谷歌长期广泛合作的最新成果，涵盖了硬件和软件领域，包括：

由 NVIDIA H100 驱动的谷歌云 A3 虚拟机：谷歌宣布，由 NVIDIA H100 GPU 驱动的谷歌云 A3 虚拟机将于下月全面上市，这将使 NVIDIA 的 AI 平台能够更加方便地被用于各种工作负载。与上一代产品相比，A3 虚拟机的训练速度提高了 3 倍，网络带宽也显著提升。
NVIDIA H100 GPU 将为谷歌云 Vertex AI 平台提供动力：H100 GPU 预计将在未来几周内通过 Vertex AI 全面上市，帮助客户快速开发生成式 AI 大语言模型（LLM）。
谷歌云将获得 NVIDIA DGX GH200 访问权限：谷歌云将是全球首批获得NVIDIA DGX GH200 AI 超级计算机（搭载NVIDIA Grace Hopper 超级芯片）访问权限的公司之一，将率先探索其在生成式 AI 工作负载方面的能力。
NVIDIA DGX 云将登陆谷歌云：客户可直接通过网络浏览器使用NVIDIA DGX 云AI 超级计算和软件，体验高级训练工作负载所需的速度和规模。
NVIDIA AI Enterprise 将登陆谷歌云市场：NVIDIA AI Enterprise是一个安全的云原生软件平台，可简化生成式 AI、语音 AI、计算机视觉等企业就绪型应用的开发和部署。
谷歌云将率先提供 NVIDIA L4 GPU：今年早些时候，谷歌云推出了 G2 虚拟机，成为首家提供 NVIDIA L4 Tensor Core GPU 的云供应商。NVIDIA 客户在将 AI 视频工作负载从 CPU 切换到 L4 GPU 后，可提升高达 120 倍的性能和 99% 的效率。L4 GPU 广泛用于图像和文本生成，以及 VDI 和 AI 加速的音频/视频转码。