NVIDIA 与 Google Cloud 赋能新一代 AI 开发者

NVIDIA Blog 2026/05/19 20:30 新闻

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摘要

NVIDIA 与 Google Cloud 在 Google I/O 上宣布了针对双方联合开发者社区的新学习路径、Codelabs 和直播活动，旨在帮助 AI 构建者利用 JAX、NVIDIA Dynamo 和 Gemma 4 等工具，在 Google Cloud 上使用 NVIDIA AI 平台。

<div id="bsf_rt_marker"></div>在今年 Google I/O 大会上，NVIDIA 与 Google Cloud 正在加速超过 10 万名开发者在双方<a target="_blank" href="https://developers.googleblog.com/one-year-of-innovation-celebrating-100k-members-in-the-google-cloud-x-nvidia-developer-community">联合开发者社区</a>中的工作，该社区提供精心策划的学习路径、动手实验和活动，帮助他们在 Google Cloud 上使用全栈 NVIDIA AI 平台进行构建。 该社区于去年 Google I/O 推出，汇集了希望利用最新 NVIDIA 和 Google Cloud 技术提升 AI 技能的开发者、数据科学家和机器学习工程师。该<a target="_blank" href="https://developers.google.com/community/nvidia">社区</a>现已成为使用 NVIDIA 加速工具进行数据科学和机器学习的 AI 构建者的首选平台。 今年社区将新增多项内容，包括在 NVIDIA GPU 上使用 JAX 库的学习路径、专注于推理优化的新 NVIDIA Dynamo Codelab，以及每月举行的<a target="_blank" href="https://www.youtube.com/live/R5YLS2skVgg?t=586s">开发者直播活动</a>。 过去一年，该社区已成为使用 NVIDIA 加速工具进行数据科学和机器学习的 AI 构建者的首选平台。成果包括在 Google Kubernetes Engine (GKE) 上构建生产级<a href="https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/">检索增强生成</a>应用，以及为 Agent 工作负载实现可观测性。 这些 AI 构建者还在探索新的大语言模型研究，并为体育分析、企业数据管道等真实用例构建混合本地与云推理原型。 <h2>使用 Google DeepMind 的 Gemma、NVIDIA Nemotron 和开放框架进行构建</h2> NVIDIA 和 Google Cloud 为开发者提供学习资源和动手实验，这些资源结合了 NVIDIA 库、开放模型和工具与 Google Cloud AI 平台，从而帮助他们更快地构建优化且生产级的 AI 应用。 例如，开发者可以在 Google Colab Enterprise 或 Dataproc 中使用 NVIDIA cuDF 库<a target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=yBxRoYj-i28">加速数据科学与分析</a>，或者通过结合 Google DeepMind 的<a target="_blank" href="https://developer.nvidia.com/blog/bringing-ai-closer-to-the-edge-and-on-device-with-gemma-4/">Gemma 4</a> 模型、NVIDIA Nemotron 开放模型和 Google Agent Development Kit，在由 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU 驱动的 Google Cloud G4 虚拟机（在 Google Cloud Run 或使用竞价实例）上部署<a target="_blank" href="https://www.youtube.com/live/R5YLS2skVgg?si=rJ60fvT_TDK2HhFO&t=585">多 Agent 应用</a>。 NVIDIA 和 Google Cloud 在<a target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=Zlh49mWVydo">JAX</a> 等开放框架上紧密合作，使开发者能够在 Google Cloud 上的 NVIDIA AI 基础设施上构建、扩展和产品化 JAX 工作负载——从单 GPU 实验到多机架部署——同时获得强劲性能和一致体验。 这项工作延伸至 Google Cloud AI Hypercomputer，其中<a target="_blank" href="https://github.com/AI-Hypercomputer/maxtext/blob/main/src/maxtext/examples/sft_llama3_demo_gpu.ipynb">MaxText</a>框架利用这些 JAX 优化在 NVIDIA GPU 上高效训练大模型。 基于相同基础，GKE 上的<a target="_blank" href="https://cloud.google.com/blog/products/compute/scaling-moe-inference-with-nvidia-dynamo-on-google-cloud-a4x">NVIDIA Dynamo</a>帮助开发者优化大规模推理（包括混合专家模型），从而在 Google Cloud 上利用 NVIDIA 加速基础设施更高效地提供 AI 应用服务。 为帮助开发者亲身体验这些功能，下个月将向 Google Cloud 和 NVIDIA 开发者社区的成员提供关于在 NVIDIA GPU 上运行和扩展 JAX 的新学习路径，以及新的 GKE 上 NVIDIA Dynamo 推理 Codelab。 <h2>利用 Google DeepMind 的 SynthID 和 NVIDIA Cosmos 推进负责任的 AI</h2> AI Agent 越来越多地由 AI 模型系统构建而成——结合专有模型和开源模型，这些模型能够代表用户进行推理、规划和行动。 在这一转变中，信任和透明度是基础，以便开发者和组织能够理解这些系统如何工作以及它们生成的内容。 NVIDIA 是<a target="_blank" href="https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-alphabet-and-google-collaborate-on-the-future-of-agentic-and-physical-ai">首家行业合作伙伴</a>与 Google DeepMind 在<a target="_blank" href="https://deepmind.google/models/synthid/">SynthID</a>上合作。SynthID 是一种 AI 水印技术，可将强大的数字水印直接嵌入 AI 生成的内容中，有助于保护<a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/ai/cosmos/">NVIDIA Cosmos</a>世界基础模型（可在<a target="_blank" href="http://build.nvidia.com">build.nvidia.com</a>上获取）输出的完整性。 Cosmos 模型为机器人、自动驾驶机器和其他物理 AI 系统提供丰富的 3D 感知和模拟能力，而 SynthID 则为其所依赖的图像和视频带来内容透明度。 两者共同帮助保持 AI 生成内容的完整性，使开发者能够更负责任地在云端、边缘和真实世界环境中构建和部署 Agent 应用。 <h2>基于全栈 NVIDIA 和 Google Cloud 平台进行构建</h2> 今年，Google I/O 将聚焦于面向开发者的新 Agent 体验和工具——NVIDIA 和 Google Cloud 致力于确保构建者拥有充分利用这些体验和工具所需的基础设施、软件和学习资源。 对于在 NVIDIA 和 Google Cloud 上构建的社区开发者来说，

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# NVIDIA与Google Cloud助力新一代AI构建者来源：https://blogs.nvidia.com/blog/google-cloud-developer-community-ai-builders/ 在今年的Google I/O大会上，NVIDIA与Google Cloud正在加速双方联合开发者社区（https://developers.googleblog.com/one-year-of-innovation-celebrating-100k-members-in-the-google-cloud-x-nvidia-developer-community）中超过10万名开发者的工作。该社区提供精心策划的学习路径、动手实验和活动，帮助他们在Google Cloud上利用全栈NVIDIA AI平台进行构建。去年Google I/O上启动的社区（https://developers.google.com/community/nvidia）汇集了希望借助最新NVIDIA与Google Cloud技术提升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内容，包括使用JAX库在NVIDIA GPU上的学习路径、专注于推理优化的全新NVIDIA Dynamo代码实验室，以及每月开发者直播（https://www.youtube.com/live/R5YLS2skVgg?t=586s）。过去一年里，该社区已成为AI构建者使用NVIDIA加速工具进行数据科学和机器学习的首选枢纽。其成果包括在Google Kubernetes Engine (GKE)上构建可用于生产的检索增强生成（https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/）应用，以及为Agent工作负载实现可观测性。这些AI构建者还在探索新的大语言模型研究，并为体育分析、企业数据管道等真实用例原型化混合本地与云端推理方案。 ## **使用Google DeepMind的Gemma、NVIDIA Nemotron与开放框架进行构建** NVIDIA与Google Cloud正为开发者提供学习资源和动手实验，结合NVIDIA库、开放模型和工具与Google Cloud AI平台，帮助他们更快构建经优化且可投入生产的AI应用。例如，开发者可利用Google Colab Enterprise或Dataproc中的NVIDIA cuDF库加速数据科学与分析（https://www.youtube.com/watch?v=yBxRoYj-i28），或通过结合Google DeepMind的Gemma 4（https://developer.nvidia.com/blog/bringing-ai-closer-to-the-edge-and-on-device-with-gemma-4/）模型、NVIDIA Nemotron开放模型和Google Agent开发工具包，并搭配Google Cloud Run（https://cloud.google.com/blog/products/serverless/whats-new-for-cloud-run-at-next26）中由NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU驱动的Google Cloud G4虚拟机或竞价实例来部署多Agent应用（https://www.youtube.com/live/R5YLS2skVgg?si=rJ60fvT_TDK2HhFO&t=585）。 NVIDIA与Google Cloud在JAX（https://www.youtube.com/watch?v=Zlh49mWVydo）等开放框架上紧密合作，使开发者能够在Google Cloud上的NVIDIA AI基础设施上构建、扩展并将JAX工作负载产品化——从单GPU实验到多机架部署——同时获得强劲性能和一致体验。这项工作延伸至Google Cloud AI Hypercomputer，其中MaxText（https://github.com/AI-Hypercomputer/maxtext/blob/main/src/maxtext/examples/sft_llama3_demo_gpu.ipynb）框架利用这些JAX优化，在NVIDIA GPU上高效训练大型模型。在相同基础上，GKE上的NVIDIA Dynamo（https://cloud.google.com/blog/products/compute/scaling-moe-inference-with-nvidia-dynamo-on-google-cloud-a4x）帮助开发者优化大规模推理——包括混合专家模型——从而借助Google Cloud上的NVIDIA加速基础设施更高效地服务AI应用。为了帮助开发者亲身体验这些能力，下个月将为Google Cloud与NVIDIA开发者社区成员提供关于在NVIDIA GPU上运行和扩展JAX的全新学习路径，以及关于在GKE上使用NVIDIA Dynamo进行推理的新代码实验室。 ## **借助Google DeepMind的SynthID与NVIDIA Cosmos推进负责任AI** AI Agent正日益由多个AI模型构成的系统构建而成——结合专有模型与开源模型，这些模型能够代表用户进行推理、规划并采取行动。在这一转变中，信任和透明度是基础，以便开发者和组织能够理解这些系统如何工作以及生成什么内容。 NVIDIA是首家与Google DeepMind在SynthID（https://deepmind.google/models/synthid/）上合作的行业合作伙伴（https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-alphabet-and-google-collaborate-on-the-future-of-agentic-and-physical-ai）。SynthID是一种AI水印技术，可直接将稳健的数字水印嵌入AI生成的内容中，有助于保护在build.nvidia.com（http://build.nvidia.com/）上提供的NVIDIA Cosmos（https://www.nvidia.com/en-us/ai/cosmos/）世界基础模型输出的完整性。 Cosmos模型为机器人、自动驾驶机器及其他物理AI系统提供丰富的3D感知和仿真能力，而SynthID则为它们所依赖的图像和视频带来内容透明度。两者共同帮助维护AI生成内容的完整性，使开发者能够更负责任地在云端、边缘和真实世界环境中构建和部署Agent应用。 ## **基于NVIDIA与Google Cloud全栈平台进行构建** 今年，Google I/O将聚焦面向开发者的全新Agent体验和工具——NVIDIA与Google Cloud正致力于确保构建者拥有充分发挥这些优势所需的基础设施、软件和学习资源。对于社区中在NVIDIA与Google Cloud上构建的开发者而言，他们学到的技能和工具能够轻松扩展，将项目从原型快速推进到企业级工作负载。在Google Cloud Next大会上，Google Cloud与NVIDIA扩展了其全栈平台，帮助开发者在Google Cloud上训练、部署并运营Agent。这一合作包括基于NVIDIA Vera Rubin驱动的A5X实例、Google DeepMind Gemini模型等多项工作，并已被OpenAI、Thinking Machine Labs、Schrodinger、Salesforce、Snap和Crowdstrike等领先AI实验室和企业所采用。更多详情请见这篇博客（https://blogs.nvidia.com/blog/google-cloud-agentic-physical-ai-factories/）。 *加入*（https://developers.google.com/community/nvidia#join-the-community）*NVIDIA与Google Cloud开发者社区，与其他构建者交流互动，并随时了解新工具、开发者活动与项目的最新动态。*

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