NVIDIA与Google Cloud合作支持新一代AI开发者生态

超 10 万名开发者已加入这两家公司的联合开发者社区，利用 NVIDIA 和 Google Cloud 的技术、学习路径和动手实验室来构建下一代 AI。

在今年的 Google I/O 大会上，NVIDIA 和 Google Cloud 正助力其联合开发者社区中超 10 万名开发者加速创新。该社区提供精选的学习路径、动手实验室和相关活动，帮助他们使用 Google Cloud 上的全栈 NVIDIA AI 平台进行开发。

该社区于去年的 Google I/O 大会上推出，汇集了众多希望借助 NVIDIA 和 Google Cloud 的最新技术来提升 AI 技能的开发者、数据科学家和机器学习工程师。

今年，社区将推出多项新的技术资源，包括在 NVIDIA GPU 上使用 JAX 库的学习路径、专注于推理优化的全新 NVIDIA Dynamo 代码实验室，以及每月的开发者直播。

在过去一年里，该社区已成为使用由 NVIDIA 加速的工具进行数据科学和机器学习的 AI 开发者的首选。由此诞生了许多成果，包括在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上的生产就绪型检索增强生成应用，以及为智能体工作负载实现可观察性检测。

这些 AI 开发者还在尝试新的大语言模型研究，并针对体育分析和企业数据流等现实世界用例，对本地和云端混合推理进行原型设计。

使用 Google DeepMind 的 Gemma、NVIDIA Nemotron 和开放框架进行开发

NVIDIA 和 Google Cloud 为开发者提供学习资源和动手实验室，将 NVIDIA 库、开放模型和工具与 Google Cloud 的 AI 平台相结合，助力他们更快地开发经优化的生产就绪型 AI 应用。

例如，开发者可以在 Google Colab Enterprise 或 Dataproc 中使用 NVIDIA cuDF 库以加速数据科学和分析，通过将 Google DeepMind 的Gemma 4模型、NVIDIA Nemotron 开放模型和 Google 智能体开发套件，与 NVIDIA RTX PRO Blackwell GPU 驱动提供支持的 Google Cloud G4 虚拟机相结合，从而在 GoogleCloud Run中或使用竞价型实例中，来部署多智能体应用。

NVIDIA 和 Google Cloud 在 JAX 等开放框架中紧密协作，以便开发者在 Google Cloud 上的 NVIDIA AI 基础设施上构建、扩展和产品化 JAX 工作负载，无论是单 GPU 实验到多机架部署都能获得强劲性能和一致体验。

这项工作还扩展到了 Google Cloud AI Hypercomputer，其中，MaxText框架利用这些 JAX 优化技术在 NVIDIA GPU 上高效地训练大模型。

基于同样的基础，GKE 上的NVIDIA Dynamo能够帮助开发者优化包括混合专家模型在内的大规模推理，以便使用 Google Cloud 上的 NVIDIA 加速的基础设施，更高效地提供 AI 应用服务。

为了帮助开发者亲身体验这些功能，Google Cloud 和 NVIDIA 联合开发者社区将于下个月推出全新资源，包括在 NVIDIA GPU 上运行和扩展 JAX 的新学习路径，以及在 GKE 上的基于 NVIDIA Dynamo 的推理代码实验室。

借助 Google DeepMind 的 SynthID 和 NVIDIA Cosmos 推进开发负责任的 AI

AI 智能体正越来越多的由 AI 模型系统构建而成 —— 它们结合了专有模型和开源模型，代表用户进行推理、规划和执行操作。

在这一转变中，信任和透明度至关重要，从而确保开发者和组织了解这些系统的运行方式及其生成的内容。

NVIDIA 是首个与 Google DeepMind 在SynthID上合作的行业伙伴，SynthID 是一种 AI 水印技术，可将强大的数字水印直接嵌入到 AI 生成的内容中，有助于保持NVIDIA 官网上提供的NVIDIA Cosmos世界基础模型输出的完整性。

Cosmos 模型为机器人、自主机器和其他物理 AI 系统提供丰富的 3D 感知和仿真模拟功能，而 SynthID 为它们所依赖的图像和视频带来内容透明度。

它们共同助力维护 AI 生成内容的完整性，以便开发者能够在云、边缘和现实世界环境中更负责任地构建和部署代理式应用。

基于 NVIDIA 和 Google Cloud 全栈平台开发

今年的 Google I/O 大会将聚焦于面向开发者的全新代理式体验和工具 —— NVIDIA 和 Google Cloud 致力于确保开发者拥所需的基础设施、软件和学习资源，以充分发挥这些工具的潜力。

对于在 NVIDIA 和 Google Cloud 上构建的社区中的开发者而言，他们所学习的技能和工具具备可扩展性，能够轻松地将项目从原型转化为企业级工作负载。

在 Google Cloud Next 大会上，Google Cloud 和 NVIDIA 扩展了其全栈平台，帮助开发者在 Google Cloud 上训练、部署和运行智能体。这项合作包括基于 NVIDIA Vera Rubin 的 A5X 实例、Google DeepMind Gemini 模型等方面的工作，并正被 OpenAI、Thinking Machine Labs、Schrodinger、Salesforce、Snap 和 Crowdstrike 等领先的 AI 实验室和企业所采用。