Foto: NVIDIA Blog
NVIDIA i Google Cloud na ovogodišnjoj konferenciji Google I/O šire rad zajednice za razvojne inženjere koja okuplja više od 100.000 developera. Zajednica nudi kurirane edukacijske putanje, praktične laboratorijske vježbe i događaje za izradu rješenja na NVIDIA AI platformi u Google Cloudu, a nova proširenja ove godine uključuju i dodatne alate za učenje i testiranje.
Zajednica je pokrenuta na Google I/O prošle godine te okuplja developere, podatkovne znanstvenike i inženjere strojnog učenja koji žele unaprijediti AI vještine na NVIDIA i Google Cloud tehnologijama. Ove godine dodaju se edukacijska putanja za korištenje JAX biblioteke na NVIDIA GPU-ovima, novi NVIDIA Dynamo codelab usmjeren na optimizaciju inferencije te mjesečni livestreamovi za developere.
NVIDIA navodi da je zajednica u protekloj godini postala središte za AI graditelje koji koriste NVIDIA-ine ubrzane alate za podatkovnu znanost i strojno učenje. Među rezultatima se spominju aplikacije za retrieval-augmented generation spremne za produkciju na Google Kubernetes Engineu te uvođenje observability alata za radna opterećenja agenata. Spominje se i eksperimentiranje s istraživanjem velikih jezičnih modela te prototipiranje hibridne inferencije, lokalno i u oblaku, za stvarne primjene poput sportske analitike i korporativnih podatkovnih cjevovoda.
Tvrtke navode da developerima nude resurse za učenje i praktične laboratorijske vježbe koje kombiniraju NVIDIA-ine biblioteke, otvorene modele i alate s Google Cloud AI platformom, kako bi mogli brže graditi optimizirane AI aplikacije spremne za produkciju. Kao primjer izdvajaju ubrzavanje podatkovne znanosti i analitike uz NVIDIA cuDF u Google Colab Enterpriseu ili Dataproc-u te razvoj višeagentskih aplikacija kombiniranjem Google DeepMindovih Gemma 4 modela, NVIDIA Nemotron otvorenih modela i Google Agent Development Kita s Google Cloud G4 virtualnim strojevima temeljenima na NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU-ovima.
Suradnja se proteže i na otvorene okvire poput JAX-a, gdje NVIDIA i Google Cloud navode da žele omogućiti gradnju, skaliranje i produkcijsku primjenu JAX radnih opterećenja na NVIDIA AI infrastrukturi u Google Cloudu, od eksperimenata na jednom GPU-u do višerackovnih implementacija. U sklopu Google Cloud AI Hypercomputera MaxText koristi te JAX optimizacije za učinkovito treniranje velikih modela na NVIDIA GPU-ovima.
Na istoj osnovi NVIDIA Dynamo na GKE-u pomaže developerima optimizirati inferenciju velikih razmjera, uključujući modele mixture-of-experts, kako bi AI aplikacije mogli posluživati učinkovitije na NVIDIA-inoj ubrzanoj infrastrukturi u Google Cloudu. Za članove zajednice sljedeći mjesec trebali bi postati dostupni nova edukacijska putanja za pokretanje i skaliranje JAX-a na NVIDIA GPU-ovima te novi NVIDIA Dynamo na GKE codelab za inferenciju.
NVIDIA također ističe suradnju s Google DeepMindom na SynthID-u, tehnologiji AI vodenog žiga koja ugrađuje digitalne vodene žigove izravno u AI-generirani sadržaj. Tvrtka navodi da to pomaže očuvati integritet izlaza iz NVIDIA Cosmos world foundation modela dostupnih na build.nvidia.com, dok Cosmos modeli nude 3D percepciju i simulacijske mogućnosti za robote, autonomne strojeve i druge fizičke AI sustave.
Google I/O ove godine stavlja naglasak na nova agentna iskustva i alate za developere, a NVIDIA i Google Cloud poručuju da su usmjereni na infrastrukturu, softver i resurse za učenje koji su builderima potrebni za njihov razvoj. Na Google Cloud Nextu su, prema objavi, proširili full-stack platformu za treniranje, implementaciju i operativno upravljanje agentima na Google Cloudu, uključujući rad na NVIDIA Vera Rubin-powered A5X instancama i Google DeepMind Gemini modelima, a suradnju koriste i organizacije poput OpenAI-ja, Thinking Machine Labsa, Schrodingera, Salesforcea, Snapa i Crowdstrikea.
Vezane vijesti
