GPU-Accelerated Google Cloud Platform

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加速创新

依托十余年间在一体化平台、开源框架、托管服务三大领域深度联合研发的积淀，NVIDIA 与 Google Cloud 持续突破人工智能边界，赋能下一代具备自主学习、逻辑推理、自主执行能力的 AI，全面推动智能体、机器人、药物研发、电网优化、智慧城市等领域创新发展。

借助 Google Cloud 和 NVIDIA 实现新功能

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Snap

Snap 每个月都会运行数千个新功能实验，每天早上在 3 小时内使用 Apache Spark 分布式框架处理超过 10 PB 的数据。通过采用由 NVIDIA cuDF 加速的 Apache Spark，该公司正在 NVIDIA GPU 上加速这些数据处理工作负载，在相同数量的机器上实现 4 倍的运行时加速，提供经济高效的扩展路径。

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WPP

WPP 利用由 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU 提供支持的 Google Cloud G4 VM，将人形机器人训练速度提升了 10 倍。这包括训练 Unitree G1 机器人执行 WPP 与环球音乐集团之前合作项目中的一个序列。一般运动重定位工作流包括使用 OptiTrack 运动捕捉系统进行人体动作捕捉、使用 MuJoCo 对 OpenUSD 数字孪生进行重定位，以及使用 NVIDIA Isaac Sim 进行强化学习训练。

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Baseten

Baseten 利用 Google Cloud 上的 NVIDIA Blackwell 以及 NVIDIA Dynamo 推理框架和 NVIDIA TensorRT™-LLM，帮助客户快速扩展并满足日益增长的 AI 需求。Baseten 现在能够直接在其模型 API 上直接提供四种最热门的开源模型：DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、gpt-oss 和 Llama 4 Maverick，实现高吞吐量推理的性能成本提升超过 225%，低延迟推理成本性能提升 25%。

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Palo Alto Networks

Palo Alto Networks 正在改变网络安全，使用 NVIDIA Dynamo-Triton 和 Google Cloud 实现 AI 驱动的实时威胁检测和数据保护，从而降低延迟和成本，同时帮助企业更有效地抵御高级网络攻击。

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丰田

丰田正在利用由 NVIDIA 和 Google Cloud 加速的 AI 平台实现制造业转型，使工人能够自动执行质量检查、预测性维护和流程优化等任务，从而每年为其所有工厂节省超过 1 万工时。

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Shopify

借助 NVIDIA 和 Google Cloud，通过 AI 驱动的实时搜索和推荐功能，Shopify 助力企业提升在线商店运营效率，实现产品列表和图像的即时更新，推动商家销售额增长，并打造无缝购物体验。

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Google Cloud 上的 NVIDIA 加速基础设施

借助 Google Cloud 上的最新 NVIDIA GPU 加速新一代 AI，该 GPU 与 Google Cloud AI 超级计算机架构无缝集成，支持大规模高负载任务，如 LLM 训练、实时推理、用于自主决策的高级代理式 AI 应用和机器人物理 AI、智能汽车和数字孪生。

单击此处查看 NVIDIA 加速 VM 的完整列表

采用 NVIDIA 技术的 Google A3 VM

Google Cloud A3 VM 由 8 个 NVIDIA Tensor Core GPU 提供动力，是训练 LLM 以及生成式 AI 工作负载并为其提供服务的理想选择。A3 Mega VM 提供的 GPU 间网络带宽是 A3 VM 的两倍，是分布式 AI 训练和推理工作负载的理想选择。

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采用 NVIDIA 技术的 Google G2 VM

Google Cloud G2 VM 提供一个、两个、四个或八个 NVIDIA Tensor Core GPU 的选项，是加速生成式 AI 推理、AI 视频处理、HPC、图形渲染和可视化等各种工作负载的理想选择。

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NVIDIA Blackwell 即将推出

Google Cloud 将成为首批提供两种 NVIDIA Blackwell 平台配置的云服务提供商之一，可为万亿参数级模型提供实时 LLM 推理和大规模训练性能，开创计算新纪元。

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在 Google Cloud 上充分发挥 NVIDIA 加速计算的潜力

Google Cloud Marketplace 上的 NVIDIA
Google Cloud 中集成的 NVIDIA 技术

Google Cloud Marketplace 上的 NVIDIA

NVIDIA 直接在 Google Cloud Marketplace 上提供全面的性能优化软件堆栈，以充分发挥尖端 NVIDIA 加速基础设施的潜力，并降低在 Google Cloud 上构建加速解决方案的复杂性。这样可以通过提高性能、简化部署和开发来降低总拥有成本。

NVIDIA AI Enterprise

NVIDIA AI Enterprise 是可简化生成式 AI、计算机视觉、语音 AI 等生产级 AI 解决方案开发和部署的云原生平台。易于使用的微服务可提供优化的模型性能，以及企业级安全性、支持和稳定性，确保通过 AI 开展业务的企业能够从原型设计阶段平稳过渡到生产阶段。

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NVIDIA NIM

作为 NVIDIA AI Enterprise 的组成部分，NVIDIA NIM 是一组易于使用的推理微服务，用于加速部署需要自然语言理解和生成的 AI 应用程序。通过为开发者提供行业标准 API 的访问权限，NIM 有助于创建功能强大的协作助手、聊天机器人和 AI 助手，同时使 IT 和 DevOps 团队能够轻松地在自己的托管环境中自助托管 AI 模型。NVIDIA NIM 可以部署在 GCE、GKE 或 Google Cloud Run 上。

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NVIDIA Omniverse

NVIDIA Omniverse™ 是一个 API、SDK 和服务平台，使开发者能够将 OpenUSD、NVIDIA RTX™ 渲染技术集成到物理 AI 应用中。使用 Google Cloud 上的 VM 加速应用开发。

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在 Google Cloud Stack 的每一层集成

NVIDIA 和 Google Cloud 密切合作，将全栈 NVIDIA AI 平台的强大功能引入广泛的原生 Google Cloud 服务，让开发者能够灵活选择所需的抽象级别。通过这些集成，Google Cloud 客户可以将企业级 NVIDIA AI 软件的强大功能与 NVIDIA GPU 的计算能力结合起来，以在熟悉的 Google Cloud 服务中更大限度地提高应用程序性能。

Google Kubernetes Engine

将 NVIDIA AI 平台的强大功能与 GKE 的灵活性和可扩展性相结合，以高效管理和扩展生成式 AI 训练和推理以及其他计算密集型工作负载。GKE 的按需调配、自动扩展、NVIDIA 多实例 GPU (MIG) 支持以及 GPU 分时功能可确保资源得到充分利用。在为要求苛刻的 AI 工作负载提供必要的计算能力的同时，更大限度地降低了运营成本。

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Vertex AI

将 NVIDIA 加速计算的强大功能与 Google Cloud 的 Vertex AI 相结合。Vertex AI 是一个用于在生产环境中构建、部署和扩展 AI 模型的全托管式统一 MLOps 平台。在 Vertex AI 训练、预测、工作流和 Notebook 中利用最新的 NVIDIA GPU 和 NVIDIA AI 软件 (如 Triton™ 推理服务器) 来加速生成式 AI 开发和部署，无需进行复杂的基础设施管理。

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Google Dataproc

利用 NVIDIA RAPIDS™ Accelerator for Spark 在 Google Cloud 的全托管式数据处理服务 Dataproc 上加速 Apache Spark and Dask 工作负载，无需修改代码。这样可加快数据处理、提取、转换和加载 (ETL) 操作以及机器学习管道的速度，同时大幅降低基础设施成本。借助 RAPIDS Accelerator for Spark，用户还可在 Dataproc Serverless 中加速批处理工作负载，无需预配集群。

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Google Dataflow

在用于执行各种数据处理模式 (包括流处理和批量分析) 的托管服务 Google Cloud Dataflow 上，使用 NVIDIA AI 加速机器学习推理。用户可利用 NVIDIA TensorRT 与 Apache Beam SDK 的集成优化 AI 模型的推理性能，并利用 Dataflow 支持的 NVIDIA GPU 加快数据处理工作流中复杂推理场景的速度。

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Cloud Run

在用于在 Google Cloud 基础设施上部署容器的全托管式无服务器计算平台 Google Cloud Run 上，利用 NVIDIA NIM 加速生成式 AI 部署流程。Cloud Run 支持 NVIDIA GPU，用户可利用 NIM 优化性能，并在将基础设施管理抽象化的无服务器环境中加速将 AI 模型部署到生产环境。

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动态工作负载调度程序

使用动态工作负载调度程序轻松访问 Google Cloud 上的 NVIDIA GPU 容量，用于 AI 训练、微调和实验等短期工作负载。通过灵活的调度和原子级调配，用户可以在 GKE、Vertex AI 和 Batch 等服务中访问所需的计算资源，同时提高资源利用率并优化运行 AI 工作负载产生的成本。

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Google Distributed Cloud

随着 NVIDIA Blackwell 平台登陆 Google Distributed Cloud，企业现在可以直接在自己的本地数据中心安全地部署先进的代理式 AI (包括 Google Gemini 模型) 。这种集成使组织能够利用突破性的 AI 性能和可扩展性处理敏感、受监管的工作负载，同时确保数据隐私、主权和合规性。通过结合 Google Distributed Cloud 和 NVIDIA Blackwell 的优势，企业可以利用新一代 AI 加速创新，同时保持对其数据和运营的完全控制。

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采用 NVIDIA Dynamo Recipe 的 Google AI 超级计算机

采用 NVIDIA Dynamo Recipe 的 Google AI 超级计算机 Google Cloud 利用适用于前沿 AI 模型的高性能、低延迟平台 NVIDIA Dynamo 开发了解推理方法。借助此方法，您可以在 Google Cloud 的 AI 超级计算机 (包括 Google Kubernetes Engine (GKE) 、vLLM 推理引擎和由 NVIDIA H200 GPU 提供支持的 A3 Ultra GPU 加速实例) 上轻松部署 NVIDIA Dynamo。

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使用 NVIDIA Nemotron 的 Google Vertex AI Model Garden

包括 Nemotron 3 Nano 在内的 NVIDIA Nemotron 系列开放模型将作为 NVIDIA NIM 微服务在 Google Vertex AI Model Garden 上提供。此集成将为开发者和企业提供 NVIDIA 领先的开放式权重模型。借助 Vertex AI 托管部署，组织可以快速开发和部署由 Nemotron 模型驱动的自定义 AI 智能体，同时保持对性能、成本和合规性的控制。

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适用于 NVIDIA Run:ai Model Streamer 的 Google Cloud Storage

NVIDIA Run:ai Model Streamer 提供原生 Google Cloud Storage 支持，可为 Google Kubernetes Engine (GKE) 上的 vLLM 推理工作负载提供强力支持。此次合作将 LLM 从“冷”存储加载到内存的速度提高了近 5 倍，从而加快了 AI 推理速度——其中包括一个使用 141 GB Meta Llama 3.3-70B 模型的示例。

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Google Cloud Cluster Director

Cluster Director 是一项 Google Cloud 服务，优化由 NVIDIA 加速的大规模 AI 和 HPC 集群的部署和管理。该服务全面支持大规模 AI 系统，包括由 NVIDIA GB200 和 GB300 NVL72 系统提供支持的 Google Cloud A4X 和 A4X Max VM。Google Cloud 宣布了 Cluster Director 对 GKE 上的 Slurm 的预览支持，利用了 SchedMD 的 Slinky 产品——该公司最近被 NVIDIA 收购。

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Google Cloud 和 NVIDIA 开发者社区

Google Cloud 和 NVIDIA 合作为专注于利用 NVIDIA 和 Google Cloud 技术进行开发的开发者、数据科学家、AI/ML 工程师和技术从业者创建了这个社区。

加入社区

其他资源

Gemma

NVIDIA 与 Google 合作推出 Gemma，这是一个经过优化的全新开放模型系列，采用与 Gemini 模型相同的研究成果和技术而构建。利用 TensorRT-LLM 优化的版本仅允许用户通过搭载 NVIDIA RTX™ GPU 的台式电脑使用 LLM 进行开发。

立即体验

Google Colab 上的 RAPIDS cuDF

Google Colab 现已集成 RAPIDS cuDF。开发者可快速将 Google Colab GPU 实例中的 pandas 代码加速 50 倍，随着数据的增加，可在不影响性能的情况下继续使用 pandas。

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NVIDIA 初创加速计划通过提供开发者资源和培训、云积分、NVIDIA 软件和硬件专享价格以及与风投机构接洽的机会，帮助初创企业加速创新。

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