RTX PRO 6000 迁移至云端！谷歌与 NVIDIA 合作打造从 AI GPU 算力到物理 AI 的云平台

智通财经APP获悉，美国科技巨头谷歌（GOOGL.US）旗下的谷歌云平台美国东部时间周一宣布，谷歌云G4 VM（G4 VM虚拟机）正式全面商用。这款产品就是“AI芯片大师”NVIDIA（NVDA.US）研发的RTX PRO 6000 Blackwell。服务器版高性能GPU不仅为工业和企业级AI应用软件开发和部署提供完整的生态系统支持，还支持涵盖视觉计算和数字孪生的广泛企业级物理AI工作负载。据报道，谷歌G4系列产品也采用了AMD（AMD.US）打造的EPYC Turin服务器级CPU平台。 NVIDIA 和谷歌表示，最近推出的 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU 可为多模态生成 AI 和基于代理的 AI 代理部署提供高吞吐量 AI 推理的卓越性能，同时显着支持复杂的可视化离子和工业模拟工作负载，从计算机辅助工程和复杂内容创建到机器人模拟。此外，两个数字孪生和机器人模拟平台Nvidia Omniverse和Nvidia Isaac Sim也可以通过Google Cloud Marketplace以虚拟机映像的形式提供给Google Cloud Platform用户。 NVIDIA 表示，这些软件和硬件工具对于为制造、汽车和物流行业中由创新 AI 技术支持的物理工作负载和相关应用程序提供关键动力至关重要。 “G4 VM 是一个云平台，该平台的通用环境在性能方面取得了里程碑式的进步，其性能高达 Google 之前宣布的 G2 平台实例的九倍，使其能够在广泛的物理 AI 工作负载上提供渐进式改进，包括多模态 AI 推理、近乎现实的设计和视觉计算以及机器人仿真ot 仿真和建立在其之上的相关大型应用程序。 “NVIDIA Omniverse，”谷歌在博客文章中说道。该公司表示，其云计算服务的用户可以显着提高生成式人工智能应用程序和基于代理的人工智能代理的工作负载效率，例如文本到图像和多模态生成模型。它还显着减少了大型语言模型增量训练、调优和人工智能推理所需的具体时间。 NVIDIA 在其博客中表示，新 VM G4 的核心是 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版 GPU，这是适用于数字孪生、模拟和视觉计算等工作负载的终极数据中心 GPU。它的设计是两个强大引擎的独特组合。第五代 Tensor Core 在端到端 AI 性能方面实现了突破，支持 FP4 等新数据格式，并以更低的内存使用量提供更强的性能。效率比。第四代 RT 内核提供了两倍以上的性能前几代的实时光线追踪性能，实现影院品质的图形和逼真的模拟。作为 Google Cloud Platform 的 Google Cloud AI 超级计算机模型的一部分，G4 虚拟机原生集成了 Google Kubernetes Engine 和 Vertex AI 等服务，大大简化了容器部署和学徒操作的 AI.vinegar 物理工作负载的自动调优。这种灵活性还扩展到使用 Dataproc 来加速 Apache Spark 和 Hadoop 中的大规模数据分析。谷歌和英伟达合作创建了一个云平台，涵盖从大规模人工智能模型训练/推理计算资源到完整的物理人工智能系统的所有内容。 Nvidia 在博客中表示：“我们与谷歌合作的最新公告建立了一个基于 Nvidia Blackwell 超级计算平台的完整端到端计算平台，从用于大规模 AI 训练和推理的 Nvidia GB200 NVL72 和 Nvidia HGX B200，到 G4 RTX PRO6000 用于 AI 和 Nvidia HGX B200。对于布莱克威尔来说。 G4发布之前，云一直为大规模AI算力提供平台，可以直接调用NVIDIA B200/GB200（NVL72）算力池（支持A4（B200）和A4X（GB200 NVL72）型号）。 G4 RTX PRO 6000虚拟机的定位是“完成谷歌云AI产品金字塔的端到端层”。它可以运行具有高端推理/微调和图形/仿真功能的通用AI GPU平台，使您能够在云端快速部署各种企业工作负载，特别是低延迟推理和物理AI工作负载，例如数字孪生/工业模拟。见面 当今的人工智能云需要提高可用性和性价比。同时，B200/B300作为大型移动终端的旗舰级AI算力del 训练和超大规模人工智能推理。我们将继续接受折扣。工业模拟、数字孪生和复杂的视觉计算（用于模拟/合成数据/传感）属于“物理人工智能”的核心类别或底层支持。 “物理AI”专注于使机器人/自主系统能够在现实世界中感知、推理和行动，而这三类能力是使模型从“只是说话”发展到“能够在物理世界中操作”的重要工具链。谷歌新G4模型的“全面可用性”将侧重于低延迟人工智能、模拟、数字孪生和视觉计算，并将可用性扩展到历史上“最集中”的大众和中端用户空间。这缩小了谷歌云平台A系列（超级计算机训练/大规模推理）和G2（成本效益）之间的差距，排名英伟达B。Luckwell架构的能力正在转移到更广泛的企业端AI inference 工作负载和更广泛的企业级物理 AI 工作负载。 RTX PRO 6000（服务器版）采用Blackwell的Tensor Cores（包括FP4）和RT Cores，天生适合混合企业级推理+实时渲染/数字孪生/模拟场景，可以承担30B至100B级AI推理/微调等AI工作负载。谷歌还将 NVIDIA Omniverse/Isaac Sim 放置在谷歌云上。显然，这将实现“工业数字化和机器人等物理人工智能”的需求。此外，相比需要HBM+NVLink存储系统的百亿算力B200/B300集群，G4面向更广泛的AI推理工作负载，以及更通用的AI推理工作负载和中型适配。物理上减少企业AI工作量，降低企业预算和AI算力门槛。面向专注于服务器端推理+中型AI的全球中小企业结合/蒸馏+模拟/数字孪生和模拟并行云计算平台需求（例如工业数字孪生、视觉效果和机器人模拟测试），基于RTX PRO 6000的Google Cloud G4应该是首选。 Omniverse/Isaac独特的高性能加速和工业级、节能、开箱即用的AI和物理AI生态系统。 AI算力的猛攻势不可挡，算力龙头继续上演股市狂欢。毫无疑问，NVIDIA凭借强大的处理器系统GPU和独家的CUDA软件系统，在全球AI算力竞赛中依然保持着绝对的领先地位。从性能层面来看，RTX PRO 6000 Blackwell登陆谷歌云平台，对于英伟达和谷歌而言，必将成为新的性能增长点和AI生态放大器。除了与谷歌合作构建其新的云计算平台和最近推出的桌面AI系统方面，该公司继续与AI领军企业签署大笔交易，包括最近对OpenAI的1000亿美元巨额投资，预计将被ChatGPT开发商收购。 Nvidia AI服务器集群容量高达10吉瓦。 Cantor Fitzgerald、汇丰银行和摩根士丹利等华尔街主要机构表示，NVIDIA 将继续成为数万亿美元人工智能支出浪潮的主要受益者。从这些机构的角度来看，英伟达股价已经创下多个历史新高，而且还远未结束。华尔街分析师最近上调了他们的评级。他们为 NVIDIA 设定了未来 12 个月内的价格目标。华尔街最新的平均价格目标意味着 NVIDIA 的总市值将在一年内突破 5 万亿美元市值超级里程碑。更重要的是，汇丰银行将 NVIDIA 的监管目标价从 200 美元上调至 320 美元，创华尔街高位。 “NVIDIA，全球市值最大的公司，可以堪称全球AI算力产业链的“全面领导者”。因此，在机构投资者和个人投资者眼中，英伟达强势崛起再创新高，意味着全球AI算力产业链的“超级牛市”尚未停止。这一产业链在一段时间内仍将是全球资金的首选投资领域。它位于 NVIDIA、Meta、Google、Oracle、TSMC 和 Broadcom。今年以来，在股价大幅上涨以及各大科技公司和AI算力产业链龙头企业持续强劲表现的带动下，前所未有的AI投资热潮席卷了美国股市和全球股市，标普500指数和全球股指基准MSCI全球指数从4月份开始上涨并持续破纪录。金融巨头摩根士丹利、花旗集团和Loop最近几天都创下新高。根据 Capital 和 Wedbush 的说法，全球对以AI算力硬件为核心的人工智能基础设施的投资还远未结束。这只是开始。在“对AI算力前所未有的需求”的推动下，这一波AI投资预计将达到2-3万亿美元。近期，全球DRAM、NAND系列高性能存储产品价格上涨。此外，全球最有价值的AI初创公司OpenAI达成了价值超过1万亿美元的AI计算基础设施交易，“芯片代工厂之王”台积电公布了非常强劲且好于预期的业绩，将其2025年营收增长预期上调至30%左右。总而言之，可以说AI的实力显着增强。 AI计算基础设施领域的“长期牛市叙事逻辑”，包括GPU、ASIC、HBM、SSD存储系统、数据中心、液体冷却系统和中央电源。
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