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Google Cloud と NVIDIA は、顧客が生成 AI 用の大規模モデルを構築およびデプロイし、データ サイエンス ワークロードを加速できるようにする新しい AI インフラストラクチャとソフトウェアを発表しました。このパートナーシップは、世界最大の AI 顧客にエンドツーエンドの機械学習サービスを提供することを目的としています。 NVIDIA テクノロジーを活用することで、 Google Cloud はユーザーがその製品を使用して AI スーパーコンピューターを簡単に実行できるようになります。ハードウェアとソフトウェアの統合は、過去 2 年間にGoogle DeepMind とGoogle研究チームが使用したものと同じ NVIDIA テクノロジーに基づいています。重要な統合の 1 つは、NVIDIA アクセラレーション コンピューティング向けの大規模言語モデル (LLM) を構築するための Google のフレームワークである PaxML の最適化です。もともとGoogle TPU アクセラレータ スライス用に設計された PaxML により、開発者は高度な実験と拡張のために NVIDIA H100 および A100 Tensor コア GPU を利用できるようになりました。 NVIDIA に最適化された PaxML コンテナは、NVIDIA NGC ソフトウェア カタログからすぐに入手できます。さらに、PaxML は、OpenXLA コンパイラーを使用して GPU 用に最適化された JAX 上で実行されます。 Google DeepMind と他の研究者は、すでに探索的研究のために NVIDIA GPU と PaxML を使用しています。もう 1 つの重要な統合は、Google の Dataproc サービスを介したサーバーレス Spark と NVIDIA GPU の組み合わせです。この統合により、データ サイエンティストはデータをより効率的に準備することで、AI 開発のための Apache Spark ワークロードを高速化できます。これらの新しい統合は、NVIDIA とGoogleの間の長年にわたるコラボレーションに基づいて構築されています。これまでのコラボレーションには、NVIDIA H100 GPU を搭載したGoogle Cloud の専用 A3 VM、 Google Cloud の VertexAI プラットフォームでの H100 GPU の利用可能性、NVIDIA DGX GH200 AI スーパーコンピュータへのGoogle Cloud のアクセス、NVIDIA DGX Cloud AI スーパーコンピューティングの利用可能性、およびGoogle Cloud 上のソフトウェアと、 Google Cloud Marketplace 上の NVIDIA AI Enterprise の組み込み。さらに、 Google Cloud は、CPU と比較して AI ビデオ ワークロードに大幅に高いパフォーマンスと効率を提供する NVIDIA L4 Tensor コア GPU を初めて提供しました。これらの統合により、 Google Cloud と NVIDIA は、世界中の顧客に最先端の AI インフラストラクチャとソフトウェアを提供するという取り組みをさらに強化し、顧客が AI の可能性を最大限に引き出し、データ サイエンス ワークロードを加速できるようにします。