NVIDIA și Google Cloud extind comunitatea comună de peste 100.000 de dezvoltatori AI - noi cursuri și laboratoare pentru JAX pe GPU-uri NVIDIA și optimizări de inferență cu NVIDIA Dynamo

NVIDIA și Google Cloud își extind programul comun pentru peste 100.000 de dezvoltatori , mizând pe resurse și laboratoare care scurtează drumul de la prototip la aplicații AI gata de producție, potrivit NVIDIA . Comunitatea comună, lansată la Google I/O anul trecut, reunește dezvoltatori, specialiști în știința datelor și ingineri de învățare automată care vor să lucreze cu platforma completă NVIDIA AI pe Google Cloud. În 2026, programul primește completări care vizează direct partea operațională: un traseu de învățare pentru biblioteca JAX pe GPU-uri NVIDIA, un laborator practic (codelab) pentru NVIDIA Dynamo axat pe optimizări de inferență (rularea modelelor în producție) și transmisiuni lunare pentru dezvoltatori. Ce se schimbă pentru echipele care construiesc AI pe Google Cloud În ultimul an, comunitatea a devenit un „hub” pentru dezvoltatori care folosesc instrumente accelerate de NVIDIA pentru știința datelor și învățare automată. NVIDIA indică drept rezultate aplicații de tip retrieval-augmented generation (RAG – generare asistată de căutare în date) ajunse la nivel de producție pe Google Kubernetes Engine (GKE), precum și instrumentarea observabilității pentru sarcini cu agenți AI (monitorizare și măsurare a comportamentului în execuție). În paralel, dezvoltatorii experimentează prototipuri de inferență hibridă (în infrastructură proprie și în cloud) pentru cazuri de utilizare precum analiza sportivă și fluxuri de date în companii. „Stiva” tehnică promovată: de la JAX și MaxText la aplicații cu agenți Pachetul de resurse și laboratoare combină biblioteci NVIDIA, modele deschise și instrumente cu platforma AI a Google Cloud, cu obiectivul declarat de a construi mai rapid aplicații optimizate pentru producție. Exemplele din material includ: accelerarea analizei de date cu biblioteca NVIDIA cuDF în Google Colab Enterprise sau Dataproc; implementarea de aplicații cu mai mulți agenți folosind modele Gemma 4 (Google DeepMind), modele deschise NVIDIA Nemotron și Google Agent Development Kit, pe mașini virtuale Google Cloud G4 cu GPU-uri NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell, inclusiv în Cloud Run sau folosind instanțe „spot” (capacitate disponibilă la preț redus, dar întreruptibilă); optimizări pentru sarcini JAX, de la experimente pe un singur GPU până la implementări pe mai multe rack-uri, inclusiv în cadrul Google Cloud AI Hypercomputer, unde framework-ul MaxText folosește aceste optimizări pentru antrenarea eficientă a modelelor mari pe GPU-uri NVIDIA; optimizarea inferenței la scară mare cu NVIDIA Dynamo pe GKE, inclusiv pentru modele de tip mixture-of-experts (MoE). NVIDIA precizează că traseul de învățare pentru rularea și scalarea JAX pe GPU-uri NVIDIA și laboratorul NVIDIA Dynamo pe GKE ar urma să fie disponibile luna viitoare pentru membrii comunității. Componenta de „AI responsabil”: SynthID și Cosmos Pe fondul creșterii aplicațiilor cu agenți AI, NVIDIA susține că încrederea și transparența devin esențiale. Compania afirmă că a fost primul partener din industrie care a colaborat cu Google DeepMind pentru SynthID, o tehnologie de „watermarking” (marcare digitală) care inserează marcaje robuste direct în conținut generat de AI. În material, SynthID este legat de modelele NVIDIA Cosmos (world foundation models) disponibile pe build.nvidia.com, folosite pentru percepție 3D și simulare în robotică și sisteme autonome, cu scopul de a crește transparența pentru imagini și video. Context: colaborarea se extinde spre infrastructură și instanțe noi NVIDIA mai arată că, la Google Cloud Next, parteneriatul a fost extins pentru a ajuta dezvoltatorii să antreneze, să implementeze și să opereze agenți pe Google Cloud, inclusiv prin lucrări legate de instanțe A5X bazate pe NVIDIA Vera Rubin și modele Gemini (Google DeepMind). În același context sunt menționate organizații care folosesc colaborarea, între care OpenAI, Thinking Machine Labs, Schrodinger, Salesforce, Snap și Crowdstrike. [...]