Более 100 тысяч разработчиков присоединились к сообществу NVIDIA и Google Cloud для изучения оптимизации вывода, работы с JAX и создания мультиагентных систем на базе новейших GPU.
2 мин
На конференции Google I/O компании NVIDIA и Google Cloud объявили о масштабном расширении своего совместного сообщества разработчиков. Сегодня эта платформа насчитывает уже более 100 тысяч специалистов в области данных и машинного обучения. Главная цель инициативы — предоставить инженерам единую среду обучения и разработки, объединяющую аппаратную мощь NVIDIA с облачной инфраструктурой Google.
За последний год индустрия шагнула далеко за пределы простых диалоговых систем. Разработчики все чаще фокусируются на создании сложных архитектур на основе поисковой генерации (RAG), гибридных решениях для локального и облачного вывода (inference), а также на мультиагентных сетях. Для реализации таких проектов требуются глубокие знания как аппаратной части, так и специфических программных фреймворков. Совместное сообщество стало ответом на этот запрос, предложив структурированные пути обучения.
Изображение из источника
В этом году программа пополнилась рядом важных технических обновлений. Во-первых, представлены новые курсы для работы с высокопроизводительной библиотекой JAX на графических процессорах (GPU) NVIDIA. Во-вторых, запущены практические лаборатории по использованию NVIDIA Dynamo в среде Google Kubernetes Engine (GKE). Это позволяет инженерам на практике изучать методы оптимизации масштабного вывода, включая работу с тяжеловесными моделями на основе смеси экспертов (Mixture-of-Experts).
Особое внимание в образовательных материалах уделяется комбинированию открытых технологий. Разработчики учатся интегрировать модели Google DeepMind Gemma 4 и NVIDIA Nemotron, разворачивая их на виртуальных машинах Google Cloud, оснащенных новейшими ускорителями архитектуры Blackwell.
NVIDIA CEO Jensen Huang at Dell Technologies World: ‘Demand Is Going Parabolic, Utterly Parabolic’
Важным шагом в сторону безопасного ИИ стала интеграция технологии SynthID. NVIDIA стала первым индустриальным партнером, внедрившим систему водяных знаков от Google DeepMind в свои базовые модели NVIDIA Cosmos. Это позволяет надежно маркировать сгенерированный контент, что критически важно для систем физического ИИ и робототехники.
С точки зрения развития индустрии, это партнерство выглядит как стратегический шаг по стандартизации стека разработки. Предоставляя готовые инструменты для оптимизации, такие как фреймворк MaxText для JAX, компании радикально снижают порог входа в создание корпоративных ИИ-решений. Инженерам больше не нужно собирать инфраструктуру по частям — они получают готовый конвейер от прототипирования до развертывания.
В будущем мы, вероятно, увидим еще более тесную интеграцию на уровне аппаратного и программного обеспечения. Упоминание грядущих инстансов на базе архитектуры NVIDIA Vera Rubin указывает на то, что фокус индустрии окончательно смещается в сторону аппаратного ускорения для автономных ИИ-агентов. Специалисты, осваивающие этот объединенный стек сегодня, будут формировать архитектурные стандарты отрасли в ближайшие годы.
Vera Arrives: NVIDIA’s First CPU Built for Agents Lands at Top AI Labs
Powering the Next American Century: US Energy Secretary Chris Wright and NVIDIA’s Ian Buck on the Genesis Mission
NVIDIA и Google Cloud создают единый образовательный и технологический стандарт для разработчиков, объединяя свои аппаратные и программные решения в комплексную экосистему.
Обучение разработчиков становится главным инструментом конкурентной борьбы: корпорации стремятся привязать инженеров к своему стеку технологий еще на этапе их профессионального становления.
