Google Cloud 与 NVIDIA 扩展合作伙伴关系，推动人工智能计算、软件和服务的进步

谷歌 DeepMind 和谷歌研究团队所使用的 NVIDIA 生成式人工智能技术，现已优化并可供全球谷歌 Cloud 客户使用
谷歌 Cloud与NVIDIA今日宣布推出新的人工智能基础设施和软件，提供客户建立和部署大规模的生成式人工智能模型，并加速数据科学工作负载。

在谷歌 Cloud Next 的一场炉边对谈中，谷歌 Cloud 首席执行官 Thomas Kurian 与 NVIDIA 创办人暨首席执行官黄仁勋讨论了这个合作伙伴关系如何将端到端的机器学习服务带给全球最大型的人工智能客户，包括在基于 NVIDIA 技术建构的谷歌 Cloud 服务中，使运行人工智能超级计算机变得更加容易。新的软硬件集成使用了过去两年来谷歌 DeepMind和谷歌研究团队所使用的相同NVIDIA技术。

黄仁勋表示：「我们正处于一个加速运算和生成式人工智能相结合的转折点，以前所未有的速度推动创新。我们与谷歌 Cloud的扩大合作将帮助开发人员加速他们在基础设施、软件和服务等方面的工作，从而提高能源效率并降低成本。」

Kurian表示：「谷歌 Cloud在人工智能创新方面有着悠久的历史，旨在促进和加速我们客户的创新。许多谷歌产品都是基于 NVIDIA GPU 构建和提供服务的，我们许多客户正在寻求 NVIDIA 的加速计算，以高效开发大型语言模型，从而推动生成式人工智能的发展。」

NVIDIA的整合加速人工智能和数据科学开发

谷歌用于建立大型语言模型（LLM）的框架PaxML，现已经优化以支持NVIDIA加速运算。

PaxML 最初是为了跨越多个谷歌 TPU 加速器切片而构建的，现在使开发人员能够使用 NVIDIA® H100 和 A100 Tensor Core GPU 进行先进且完全可配置的实验和规模。 NVIDIA NGC™软件目录中即刻起提供GPU优化的PaxML容器。此外，PaxML 在 JAX 上运行，JAX 已针对利用 OpenXLA 编译器的 GPU 进行了优化。

谷歌 DeepMind和其他谷歌研究人员是首批使用PaxML与NVIDIA GPU进行探索性研究的团队。

NVIDIA NGC 容器登录服务中将立即提供用于PaxML的NVIDIA优化容器，提供全球正在构建新一代人工智能应用的研究人员、初创公司和企业使用。

此外，两家公司还宣布谷歌透过谷歌 Dataproc服务将无服务器Spark与NVIDIA GPU整合。这将帮助数据科学家加速Apache Spark的工作负载，以准备进行人工智能开发所需的数据。

这些新的整合是英伟达和谷歌广泛合作历史中最新的进展。双方发布多项软硬件产品，包括：

谷歌 Cloud将在由NVIDIA H100提供动力的A3虚拟机上运行 — 谷歌 Cloud今天宣布其以NVIDIA H100 GPU提供动力、专门构建的谷歌 Cloud A3虚拟机将在下个月正式推出，使NVIDIA人工智能平台更易用于广泛的工作负载。与前一代相比，A3虚拟机的训练速度提高了3倍，网络带宽也有显著的提升。

NVIDIA H100 GPU 为谷歌 Cloud 的Vertex 人工智能平台提供动力 — 预计未来几周内，在 VertexAI上将普遍可用H100 GPU，使客户能够快速开发生成式人工智能大型语言模型。

谷歌 Cloud将可使用英伟达DGX™ GH200 — 谷歌 Cloud将成为世界上首批能够使用NVIDIA DGX GH200 人工智能超级计算机的公司之一，该超级计算机搭载了NVIDIA Grace Hopper™ 超级芯片，可用于探索其在生成式人工智能工作负载方面的能力。

NVIDIA DGX Cloud将于谷歌 Cloud上运行 — NVIDIA DGX Cloud 人工智能超级计算和软件将可供客户直接从网页浏览器中使用，以提供高速和大规模的高级训练工作负载。

谷歌 Cloud Marketplace上提供NVIDIA AI Enterprise — 用户能使用NVIDIA AI Enterprise，它是一个安全的云原生软件平台，可简化开发和部署企业级应用程序，包括生成式人工智能、语音人工智能、计算机视觉等等。

谷歌 Cloud率先提供NVIDIA L4 GPU — 今年早些时候，谷歌 Cloud 随着G2 虚拟机的推出，成为首家提供NVIDIA L4 Tensor Core GPU的云服务提供商。当客户从CPU切换至L4 GPU以处理人工智能视频工作负载，可提升高达120倍的效能、效率提升99%。 L4 GPU广泛用于图像和文字的生成，以及虚拟桌面基础设施（ VDI）和人工智能加速的音频/视频转码。