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    微軟英偉達(dá)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手,深化AI全棧協(xié)作賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

       發(fā)布時(shí)間:2025-03-19 12:53 作者:柳晴雪

    在近期舉辦的GTC 2025大會(huì)上,微軟與英偉達(dá)攜手宣布了一系列關(guān)于人工智能領(lǐng)域的深度合作計(jì)劃,旨在通過(guò)全棧協(xié)作推動(dòng)AI技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

    兩大科技巨頭首先將英偉達(dá)的Blackwell平臺(tái)與微軟的Azure AI服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行了深度整合。這一舉措優(yōu)化了生成型AI模型的部署流程,使得AI技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用更加高效便捷。通過(guò)此次整合,用戶可以享受到更加流暢和強(qiáng)大的AI服務(wù)。

    Azure AI Foundry也迎來(lái)了NVIDIA NIM微服務(wù)的加入。這一微服務(wù)支持多種基礎(chǔ)模型,并通過(guò)性能優(yōu)化提升了在各行業(yè)的應(yīng)用效果,特別是在醫(yī)療和汽車(chē)領(lǐng)域展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)。NVIDIA NIM的引入,無(wú)疑為AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)提供了更為強(qiáng)大的支持。

    微軟還利用NVIDIA的TensorRT-LLM技術(shù)對(duì)AI模型進(jìn)行了優(yōu)化,以meta Llama模型為例,這一技術(shù)改進(jìn)大幅提升了模型的吞吐量和響應(yīng)速度,同時(shí)降低了延遲。這一成果不僅加速了AI應(yīng)用的訓(xùn)練過(guò)程,還提升了用戶體驗(yàn)。

    在Azure AI基礎(chǔ)設(shè)施方面,微軟也進(jìn)行了擴(kuò)展和升級(jí)。全新的Azure ND GB200 V6虛擬機(jī)系列正式上市,配備了先進(jìn)的NVIDIA GB200 NVL72和NVIDIA Quantum InfiniBand網(wǎng)絡(luò)加速器。這些新技術(shù)的加入,將進(jìn)一步提升AI任務(wù)的處理速度和效率。

    微軟還承諾將在今年晚些時(shí)候?qū)VIDIA Blackwell Ultra GPU和NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell服務(wù)器版引入Azure平臺(tái)。這一舉措將進(jìn)一步豐富Azure的AI計(jì)算能力,為用戶提供更多樣化的選擇。

    在利用Azure AI基礎(chǔ)設(shè)施為企業(yè)賦能方面,多家企業(yè)已經(jīng)取得了顯著的成果。Meter公司正在Azure AI基礎(chǔ)設(shè)施上訓(xùn)練大型基礎(chǔ)模型,以實(shí)現(xiàn)端到端網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化,從而擴(kuò)展AI訓(xùn)練和推理能力。而B(niǎo)lack Forest Labs則已經(jīng)將其旗艦FLUX模型部署在Azure AI服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施上。

    微軟還推出了Azure Container Apps,支持無(wú)服務(wù)器GPU。這一創(chuàng)新服務(wù)讓企業(yè)能夠按需擴(kuò)展AI工作負(fù)載,不僅優(yōu)化了冷啟動(dòng)和按秒計(jì)費(fèi),還降低了操作復(fù)雜度。開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)可以更加靈活地處理AI任務(wù),提高工作效率。

    新的ND GB200 V6虛擬機(jī)系列在處理復(fù)雜AI任務(wù)方面也展現(xiàn)出了卓越的性能。例如,在規(guī)劃和推理等任務(wù)中,該系列虛擬機(jī)大幅提升了處理速度,幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)更高效的AI計(jì)算需求。

    在創(chuàng)新工具方面,微軟還在Azure市場(chǎng)上推出了NVIDIA Omniverse和Isaac Sim虛擬桌面工作站,以及Omniverse Kit App Streaming等工具。這些工具支持?jǐn)?shù)字孿生和機(jī)器人仿真,為制造業(yè)等行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有力支持。通過(guò)AI技術(shù)的應(yīng)用,企業(yè)可以提升效率、降低成本,并優(yōu)化生產(chǎn)流程。

     
     
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