Lors de la conférence Google I/O de cette année, NVIDIA et Google Cloud ont montré comment les deux sociétés accélèrent le travail de plus de 100 000 développeurs au sein de leur communauté commune de développeurs , qui propose des parcours de formation, des laboratoires pratiques et des événements pour les aider à créer des solutions en utilisant la plateforme d’AI full-stack de NVIDIA sur Google Cloud.
Lancée lors de la Google I/O l’année dernière, cette communauté rassemble des développeurs, des data scientists et des ingénieurs en apprentissage automatique souhaitant affiner leurs compétences en IA sur les dernières technologies NVIDIA et Google Cloud.
Des nouveautés sont lancées cette année au sein de la communauté, notamment un parcours de formation pour l’utilisation de la bibliothèque JAX sur les GPU NVIDIA, un nouveau lab de code NVIDIA Dynamo axé sur les optimisations d’inférence, ainsi que des livestreams mensuels pour les développeurs.
Au cours de l’année écoulée, la communauté est devenue une plaque tournante pour les développeurs d’IA utilisant des outils accélérés par NVIDIA pour la data science et l’apprentissage automatique. Le résultat a été la mise en production d’ applications de génération augmentée par récupération (RAG) sur Google Kubernetes Engine (GKE), ainsi que la mise en place de l’observabilité pour les charges de travail d’agents.
Ces constructeurs d’IA expérimentent également de nouvelles recherches sur les grands modèles de langage et le prototypage hybride sur site et l’inférence dans le Cloud pour des cas d’utilisation réels tels que l’analyse sportive et les pipelines de données d’entreprise.
Création avec Gemma de Google DeepMind, NVIDIA Nemotron et Open Frameworks
NVIDIA et Google Cloud équipent les développeurs de ressources d’apprentissage et de laboratoires pratiques combinant les bibliothèques, les modèles ouverts et les outils NVIDIA avec la plateforme d’IA de Google Cloud, afin de leur permettre de créer plus rapidement des applications d’IA optimisées et prêtes pour la production.
Par exemple, les développeurs peuvent accélérer la data science et l’analyse des données avec la bibliothèque NVIDIA cuDF dans Google Colab Enterprise ou Dataproc, ou déployer des applications multi-agents en combinant le modèle de Google DeepMind : Gemma 4, les modèles ouverts NVIDIA Nemotron et le kit de développement Google Agent avec des machines virtuelles Google Cloud G4 alimentées par des GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell dans Google Cloud Run ou avec des instances ponctuelles.
NVIDIA et Google Cloud travaillent en étroite collaboration sur des frameworks ouverts tels que JAX afin que les développeurs puissent créer, faire évoluer et commercialiser des charges de travail JAX sur l’infrastructure d’IA NVIDIA sur Google Cloud, des expériences mono-GPU aux déploiements multi-racks, tout en bénéficiant de hautes performances et d’une expérience cohérente.
Ce travail s’étend à l’hypercalculateur IA de Google Cloud, où le framework MaxText utilise ces optimisations JAX pour entraîner efficacement de grands modèles sur les GPU NVIDIA.
Sur la même base, NVIDIA Dynamo sur GKE aide les développeurs à optimiser l’inférence à grande échelle — y compris les modèles de mélange d’experts — pour qu’ils puissent servir des applications d’IA plus efficacement grâce à l’infrastructure accélérée par NVIDIA sur Google Cloud.
Pour aider les développeurs à se familiariser avec ces fonctionnalités, un nouveau parcours d’apprentissage sur l’exécution et la mise à l’échelle de JAX sur les GPU NVIDIA et un nouveau codelab d’inférence NVIDIA Dynamo sur GKE seront disponibles le mois prochain pour les membres de Google Cloud et de la communauté des développeurs NVIDIA.
Faire progresser l’IA responsable avec SynthID de Google DeepMind et NVIDIA Cosmos
Les agents d’IA se basent de plus en plus sur un système de modèles d’IA, associant des modèles propriétaires et open source qui raisonnent, planifient et agissent pour les utilisateurs.
Dans ce contexte, la confiance et la transparence sont des éléments essentiels, afin que les développeurs et les entreprises puissent comprendre le fonctionnement de ces systèmes et ce qu’ils génèrent.
NVIDIA a été le premier partenaire de l’industrie à collaborer avec Google DeepMind sur SynthID, une technologie de filigrane d’IA qui intègre des filigranes numériques robustes directement dans le contenu généré par l’IA, ce qui permet de préserver l’intégrité des sorties des world foundation models NVIDIA Cosmos disponibles sur build.nvidia.com.
Les modèles Cosmos fournissent des capacités de perception et de simulation 3D riches pour les robots, les machines autonomes et d’autres systèmes d’IA physiques, tandis que SynthID apporte une transparence du contenu aux images et aux vidéos sur lesquelles ils s’appuient.
Ensemble, ils aident à préserver l’intégrité du contenu généré par IA afin que les développeurs puissent créer et déployer des applications agentiques de manière plus responsable dans des environnements Cloud, Edge et réels.
Construire sur une plateforme NVIDIA et Google Cloud full-stack
Cette année, Google I/O met l’accent sur de nouvelles expériences et de nouveaux outils agentiques pour les développeurs. NVIDIA et Google Cloud s’efforcent de garantir aux développeurs l’infrastructure, les logiciels et les ressources de formation dont ils ont besoin pour en tirer le meilleur parti.
Pour les développeurs de la communauté qui s’appuient sur NVIDIA et Google Cloud, les compétences et les outils qu’ils acquièrent leur permettent de faire évoluer leurs projets et de passer facilement du prototype aux charges de travail d’entreprise.
Lors de Google Cloud Next, Google Cloud et NVIDIA ont étendu leur plateforme full-stack pour accompagner les développeurs dans l’entraînement, le déploiement et l’opérationnalisation des agents sur Google Cloud. Cette collaboration, qui comprend des travaux sur des instances A5X alimentées par NVIDIA Vera Rubin, des modèles Google DeepMind Gemini, etc., est exploitée par des laboratoires d’IA et des entreprises de premier plan, dont OpenAI, Thinking Machine Labs, Schrodinger, Salesforce, Snap et Crowdstrike. En savoir plus grâce à cet article.
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