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Google Cloudは、AIモデルの大規模な学習と提供を目的とした統合スーパーコンピューティングシステムであるAIハイパーコンピュータの一連のアップデートを発表しました。このシステムは、コンピューティング、ネットワーク、ストレージリソースの管理を簡素化するCluster Directorによって機能が強化されました。さらに、llm-dプロジェクトは、 Google Kubernetes Engineへの大規模推論モデルのデプロイを加速する新バージョンをリリースしました。

AIハイパーコンピュータのダイナミック・ワークロード・スケジューラは、予測可能なワークロード向けのカレンダーモードや、柔軟な開始時間でオンデマンドリソースを利用できるフレックススタートモードなど、柔軟な利用オプションを導入しています。これらのモードは、コンピューティングリソースを最適化し、AIモデルのトレーニングとサービス提供のための費用対効果の高いソリューションを提供することを目的としています。また、一般的なAIおよびMLライブラリとフレームワークをサポートすることで、システムの柔軟性とユーザーの選択肢がさらに広がります。

Google Cloud の AI ハイパーコンピュータは、大規模言語モデル（LLM）と拡散モデルの学習用オープンソース ソリューションである MaxText と MaxDiffusion の追加により進化を続けています。これらのソリューションは、高性能な実装、再現性の高いレシピ、そして一般的なモデルのサポートを提供し、ユーザーの学習プロセスを効率化します。JAX ネイティブの学習後ライブラリ Tunix と MaxText の統合により、包括的な学習前および学習後の機能が提供されます。

AIワークロードのパフォーマンス向上のため、 Google CloudはTPU向けの新しいモニタリングライブラリをリリースし、高性能コンピューティング向けのManaged Lustreサービスを改善しました。Managed Lustreは現在、4つのパフォーマンスティアを備え、より大規模なデータセットをサポートし、Cluster DirectorおよびGKEとシームレスに統合することでAIトレーニングワークフローを容易にします。これらのアップデートは、AI開発とデプロイメントのための高度なツールとリソースを提供するというGoogle Cloudのコミットメントを反映しています。