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谷歌云與 NVIDIA 進一步深化合作

NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案 ? 來源:未知 ? 2023-08-31 13:00 ? 次閱讀

兩家 AI 領軍企業(yè)一同優(yōu)化谷歌云,使更多生成式 AI 領域的初創(chuàng)企業(yè)能夠構建下一代應用。

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生成式 AI 和大語言模型(LLM)不斷推動創(chuàng)新,使訓練和推理工作的算力需求以驚人的速度增長。

為了滿足這一需求,谷歌云近日宣布全面推出由 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 驅動的全新 A3 實例。NVIDIA H100 Tensor Core GPU 通過專為加速大語言模型LLM而構建的 Transformer 引擎,為各種 AI 應用帶來了前所未有的性能。

就在谷歌推出這些 A3 實例前,NVIDIA 被評為谷歌云年度生成式 AI 合作伙伴,表彰兩家公司在加速谷歌云上的生成式 AI 方面所開展的深入、持續(xù)合作。

從基礎設施的設計到廣泛的軟件支持,雙方采取了多種合作形式,使在谷歌云平臺上構建和部署 AI 應用變得更加容易。

在 Google Cloud Next 大會上,NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛參與了谷歌云首席執(zhí)行官 Thomas Kurian 的主題演講,共同慶祝由 NVIDIA H100 GPU 驅動的 A3 實例將全面上市,并介紹了谷歌是如何將 NVIDIA H100 和 A100 GPU 用于 DeepMind 和其他部門的內部研究與推理的。

在討論中,黃仁勛談到了雙方更深層次的合作,使用NVIDIA GPU加速用于創(chuàng)建大規(guī)模大語言模型(LLM)的 PaxML 框架。這個基于 Jax 的機器學習框架專為訓練大規(guī)模模型而設計,可實現(xiàn)先進、完全可配置的實驗與并行化。

PaxML 已被谷歌用于構建內部模型,包括 DeepMind 以及各研究項目,并且該框架將使用 NVIDIA GPU。兩家公司還宣布在NVIDIA NGC容器注冊表上將即刻提供 PaxML。

生成式 AI 初創(chuàng)企業(yè)不斷涌現(xiàn)

如今,有 1,000 多家生成式 AI 初創(chuàng)企業(yè)正在構建下一代應用,其中許多企業(yè)都在谷歌云上使用 NVIDIA 技術,比較著名的有 Writer 和 Runway。

Writer 使用基于 Transformer 的大語言模型(LLM)幫助營銷團隊快速創(chuàng)建網頁、博客、廣告等文案。為此,該公司使用了NVIDIA NeMo。這個來自NVIDIA AI Enterprise的應用框架可幫助企業(yè)整理訓練數(shù)據(jù)集、構建和自定義大語言模型(LLM),并在生產中大規(guī)模運行。

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Writer 的開發(fā)人員原本只能使用億級參數(shù)模型,而通過 NeMo 進行優(yōu)化,他們現(xiàn)在能夠處理擁有 400 億個參數(shù)的模型。這家初創(chuàng)企業(yè)的客戶包括德勤、歐萊雅、財捷集團、優(yōu)步等家喻戶曉的財富 500 強企業(yè)。

Runway 使用 AI 生成各種風格的視頻。該 AI 模型會根據(jù)給定圖片或文本提示模仿特定風格。通過該模型,用戶還可以使用現(xiàn)有素材創(chuàng)建新的視頻內容。這種靈活的創(chuàng)作模式使電影制作人和內容創(chuàng)作者能夠以全新的方式探索和設計視頻。

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谷歌云是首家將NVIDIA L4 GPU帶到云上的云服務提供商(CSP)。兩家公司還一同使谷歌的 Dataproc 服務能夠利用 Apache Spark 的 RAPIDS 加速器大幅提升 ETL 的性能。這項功能目前與谷歌計算引擎上的 Dataproc 一同提供,不久后還可通過 Serverless Dataproc 獲得。

兩家公司還在谷歌云市場提供 NVIDIA AI Enterprise,并將 NVIDIA 加速軟件集成到 Vertex AI 開發(fā)環(huán)境中。

歡迎訪問相關頁面,以了解谷歌云上關于NVIDIA GPU 實例NVIDIA 如何推動生成式 AI 發(fā)展的更多詳情:

  • 谷歌云上的 NVIDIA GPU 實例:https://cloud.google.com/gpu/

  • NVIDIA 如何推動生成式 AI 發(fā)展:https://www.nvidia.cn/ai-data-science/generative-ai/

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原文標題:谷歌云與 NVIDIA 進一步深化合作

文章出處:【微信公眾號:NVIDIA英偉達企業(yè)解決方案】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。


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