NVIDIA y Google Cloud se asocian para acelerar el desarrollo de IA y las cargas de trabajo de ciencia de datos

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NVIDIA y Google Cloud se han unido para introducir una nueva infraestructura y herramientas de IA, con el objetivo de capacitar a los usuarios para construir e implementar modelos a gran escala para la IA generativa y acelerar las cargas de trabajo de ciencia de datos. Esta asociación tiene como objetivo ofrecer servicios de aprendizaje automático de principio a fin a algunos de los clientes de IA más grandes a nivel mundial, facilitando la ejecución de supercomputadoras de IA con las ofertas de Google Cloud basadas en tecnologías de NVIDIA.

Durante una charla en Google Cloud Next, el CEO de Google Cloud, Thomas Kurian, y el fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, destacaron la importancia de esta colaboración para proporcionar capacidades avanzadas de aprendizaje automático a los clientes. Los equipos de Google DeepMind y Google Research llevan ya dos años utilizando la tecnología de NVIDIA para sus nuevas integraciones de hardware y software.

Google Cloud tiene un compromiso de larga data con la innovación en IA, y muchos de sus productos se construyen y se sirven en GPUs de NVIDIA. La optimización del marco PaxML de Google para la computación acelerada por NVIDIA permitirá a los desarrolladores aprovechar la potencia de las GPUs Tensor Core H100 y A100 de NVIDIA para experimentación avanzada y escalado eficiente de grandes modelos de lenguaje (LLMs). PaxML, que se ejecuta en JAX y el compilador OpenXLA, ahora está disponible en un contenedor optimizado para GPU en el catálogo de software de NVIDIA NGC.

La integración de Spark sin servidor con GPUs de NVIDIA a través del servicio Dataproc de Google es otro desarrollo importante. Esta integración ayudará a los científicos de datos a acelerar las cargas de trabajo de Apache Spark, facilitando la preparación de datos para el desarrollo de IA. Estas colaboraciones se basan en la extensa historia de asociación entre NVIDIA y Google, reafirmando su compromiso con impulsar la innovación en IA y ciencia de datos.

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