仅在发布几周后,NVIDIA A100 GPU已登录Google Compute Engine。
NVIDIA A100 Tensor Core GPU现已登录Google Cloud。
自NVIDIA A100 GPU正式发布仅一个月后,该产品就已登陆Google Compute Engine(云计算引擎),推出alpha测试版本,A100成为NVIDIA历史上进入云领域最快的一款GPU。
Google今日发布了搭载A100的加速器优化的VM(A2)实例系列,这也使得Google 成为全球首个提供A100——这一最新GPU的云服务商。
A100基于最新推出的NVIDIA Ampere架构,实现了NVIDIA有史以来最大的性能升级。相比前代产品,其训练和推理计算的性能提升高达20倍,极大的提升了工作负载运行速度,赋能AI革命。
Google Cloud产品管理总监Manish Sainani表示:“通常客户希望我们提供最新的软硬件服务来帮助他们推动其在AI和科学计算领域的创新。正如此前率先采用NVIDIA T4 GPU一样,随着A2 VM系列的发布,我们又荣幸地成为了市场上首家提供NVIDIA A100 GPU的大型云服务供应商,我们期待这些全新的性能能够引领客户实现创新。”
在云数据中心中,A100可赋能众多计算密集型应用,包括AI训练和推理、数据分析、科学计算、基因组学、边缘视频分析、5G服务等。
基于Google Compute Engine所搭载的A100的突破性性能,对于那些快速成长的、关键行业客户将能够加速其研究。A100可加速云端各种规模的、复杂的、不可预知的工作负载,包括纵向扩展AI训练和科学计算、横向扩展推理应用、实时对话式AI。
云端A100以突破性的性能为各种规模的工作负载提速
全新A2 VM实例系列可提供多级别性能,有效提速CUDA机器学习训练和推理、数据分析以及高性能计算的工作负载。
针对大型高要求工作负载,Google Compute Engine可提供a2-megagpu-16g实例。该实例包含16个A100 GPU,配置共计640GB GPU内存和1.3TB系统内存,并全部通过NVSwitch连接,总带宽高达9.6TB/s。
针对小型工作负载,Google Compute Engine亦可提供低配版A2 VM,从而满足其特定应用的需求。
Google Cloud宣布,不久后将把NVIDIA A100的支持范围扩展到Google Kubernetes Engine、Cloud AI Platform和其他Google云服务。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
中科院联合字节跳动开发全新AI评测基准TreeBench,揭示当前最先进模型在复杂视觉推理上的重大缺陷。即使OpenAI o3也仅获得54.87%分数。研究团队同时提出TreeVGR训练方法,通过要求AI同时给出答案和精确定位,实现真正可追溯的视觉推理,为构建更透明可信的AI系统开辟新路径。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
PyVision是上海AI实验室开发的革命性视觉推理框架,让AI系统能够根据具体问题动态创造Python工具,而非依赖预设工具集。通过多轮交互机制,PyVision在多项基准测试中实现显著性能提升,其中在符号视觉任务上提升达31.1%。该框架展现了从"工具使用者"到"工具创造者"的AI能力跃迁,为通用人工智能的发展开辟了新路径。