Auf der diesjährigen Google I/O-Konferenz unterstützen NVIDIA und Google Cloud die Arbeit von mehr als 100.000 Entwicklern in der gemeinsamen Entwickler-Community der Unternehmen. Diese bietet kuratierte Lernpfade, praxisorientierte Übungen und Veranstaltungen, die ihnen helfen, mit der Full-Stack-KI-Plattform von NVIDIA auf Google Cloud zu entwickeln.
Die Community wurde im vergangenen Jahr auf der Google I/O gestartet und bringt Entwickler, Datenwissenschaftler und Machine-Learning-Ingenieure zusammen, die ihre KI-Kenntnisse mit den neuesten Technologien von NVIDIA und Google Cloud vertiefen möchten.
Für die Community werden in diesem Jahr Ergänzungen eingeführt, einschließlich eines Lernpfads für die Verwendung der JAX-Bibliothek auf NVIDIA GPUs, eines neuen NVIDIA Dynamo Codelabs mit Schwerpunkt auf Inferenzoptimierungen sowie monatlicher Entwickler-Livestreams.
Im Laufe des letzten Jahres hat sich die Community zu einer Drehscheibe für KI-Entwickler entwickelt, die NVIDIA-beschleunigte Tools für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen verwenden. Das Ergebnis sind produktionsreife Retrieval-Augmented Generation-Anwendungen auf Google Kubernetes Engine (GKE) und die Instrumentierung der Beobachtungsfähigkeit für Agenten-Workloads.
Diese KI-Entwickler experimentieren zudem mit neuer Forschung zu großen Sprachmodellen und entwickeln Prototypen für hybride Inferenzlösungen vor Ort und in der Cloud für reale Anwendungsfälle wie Sportanalysen und Unternehmensdatenpipelines.
Entwickeln mit Google DeepMinds Gemma, NVIDIA Nemotron und Open Frameworks
NVIDIA und Google Cloud stellen Entwicklern Lernressourcen und praktische Übungen zur Verfügung, die NVIDIA-Bibliotheken, offene Modelle und Tools mit der KI-Plattform von Google Cloud kombinieren, damit sie optimierte, produktionsreife KI-Anwendungen schneller entwickeln können.
Entwickler können beispielsweise Datenwissenschaft und Analysen mit der NVIDIA cuDF-Bibliothek in Google Colab Enterprise oder Dataproc beschleunigen oder Multi-Agent-Anwendungen bereitstellen, indem sie die Gemma 4-Modelle von Google DeepMind, offene Modelle von NVIDIA Nemotron und das Google Agent Development Kit mit Google Cloud G4-VMs kombinieren, die auf NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPUs in Google Cloud Run oder auf Spot-Instanzen basieren.
NVIDIA und Google Cloud arbeiten eng über offene Frameworks wie JAX zusammen, damit Entwickler JAX-Workloads auf der NVIDIA-KI-Infrastruktur in Google Cloud erstellen, skalieren und produktiv einsetzen können – von Experimenten mit einer einzelnen GPU bis hin zu Multi-Rack-Bereitstellungen – und dabei von einer starken Leistung und einem konsistenten Erlebnis profitieren.
Diese Arbeit erstreckt sich auch auf den Google Cloud KI-Hypercomputer, wo das MaxText-Framework diese JAX-Optimierungen verwendet, um große Modelle effizient auf NVIDIA GPUs zu trainieren.
Auf derselben Grundlage hilft NVIDIA Dynamo auf GKE Entwicklern dabei, groß angelegte Inferenzprozesse – einschließlich Mixture-of-Experts-Modelle – zu optimieren, damit sie KI-Anwendungen mit der beschleunigten Infrastruktur von NVIDIA auf Google Cloud effizienter bereitstellen können.
Um Entwicklern die praktische Nutzung dieser Funktionen zu erleichtern, werden nächsten Monat für Mitglieder der Google Cloud- und der NVIDIA-Entwickler-Community ein neuer Lernpfad zum Ausführen und Skalieren von JAX auf NVIDIA GPUs und ein neues NVIDIA Dynamo auf GKE-Inferenz-Codelab verfügbar sein.
Verantwortungsbewusste KI vorantreiben mit SynthID von Google DeepMind und NVIDIA Cosmos
KI-Agenten werden zunehmend aus einem System von KI-Modellen erstellt – eine Kombination aus proprietären und Open-Source-Modellen, die im Namen der Nutzer schlussfolgern, planen und handeln.
Bei dieser Verlagerung sind Vertrauen und Transparenz von grundlegender Bedeutung, damit Entwickler und Organisationen verstehen können, wie diese Systeme funktionieren und was sie generieren.
NVIDIA war der erste Industriepartner, der mit Google DeepMind an SynthID zusammengearbeitet hat, einer KI-Wasserzeichentechnologie, die robuste digitale Wasserzeichen direkt in KI-generierte Inhalte einbettet. Dies trägt dazu bei, die Integrität der Ergebnisse von NVIDIA Cosmos World Foundation-Modellen zu wahren, die auf build.nvidia.com verfügbar sind.
Cosmos-Modelle bieten umfassende 3D-Wahrnehmungs- und Simulationsfunktionen für Roboter, autonome Maschinen und andere physische KI-Systeme, während SynthID für Transparenz bei den Bildern und Videos sorgt, auf die diese Systeme angewiesen sind.
Gemeinsam tragen sie dazu bei, die Integrität von KI‑generierten Inhalten zu erhalten, damit Entwickler agentenbasierte Anwendungen verantwortungsbewusster in Cloud-, Edge- und realen Umgebungen entwickeln und bereitstellen können.
Aufbau auf einer Full-Stack-Plattform von NVIDIA und Google Cloud
In diesem Jahr rückt die Google I/O neue agentische Funktionen und Tools für Entwickler in den Mittelpunkt – und NVIDIA sowie Google Cloud konzentrieren sich darauf, sicherzustellen, dass Entwickler über die Infrastruktur, die Software und die Lernressourcen verfügen, die sie benötigen, um diese optimal zu nutzen.
Für Entwickler in der Community, die auf NVIDIA und Google Cloud aufbauen, lassen sich die erlernten Fähigkeiten und Tools skalieren, sodass Projekte mühelos vom Prototyp bis hin zu Workloads auf Unternehmensniveau übertragen werden können.
Auf der Google Cloud Next haben Google Cloud und NVIDIA ihre Full-Stack-Plattform erweitert, um Entwicklern dabei zu helfen, Agenten auf der Google Cloud zu trainieren, bereitzustellen und in Betrieb zu nehmen. Diese Zusammenarbeit umfasst die Arbeit an von NVIDIA Vera Rubin angetriebenen A5X-Instanzen, Google DeepMind Gemini-Modellen und mehr und wird von führenden KI-Labors und Unternehmen wie OpenAI, Thinking Machine Labs, Schrodinger, Salesforce, Snap und Crowdstrike genutzt. Erfahren Sie mehr in diesem Blogbeitrag.
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