Google Cloud junta hardware de supercomputação e modelos DeepMind numa única plataforma científica

A camada de hardware: H4D, Titanium e um sistema de ficheiros paralelo gerido

A novidade concreta a nível de infraestrutura são as VMs H4D, descritas como as VMs baseadas em CPU mais potentes da Google Cloud, construídas sobre os CPUs AMD mais recentes e combinadas com a aceleração de rede Titanium. O objetivo declarado é permitir que os cientistas escalem aplicações de HPC a milhares de processadores. O H4D está atualmente em preview.

Duas peças de suporte são relevantes para quem já geriu um cluster na prática. O Cluster Toolkit promete implementações replicáveis, e o Cluster Director (anteriormente Hypercompute Cluster) permite operar um cluster de grande dimensão como uma única unidade. A Google está a reconhecer que o esforço de implementação e gestão, e não apenas os FLOPs em bruto, é o que impede os investigadores de utilizar HPC na cloud.

O armazenamento tem a sua própria resposta: o Google Cloud Managed Lustre, desenvolvido com a DDN e baseado no EXAScaler Lustre. Em vez de reimplementar um sistema de ficheiros paralelo, a Google está a empacotar um sistema já estabelecido como serviço gerido, para responder às exigências extremas de armazenamento de cargas de simulação e treino de AI.

Os modelos DeepMind chegam como produtos Cloud prontos a implementar

A medida mais distintiva é transformar investigação da DeepMind em ofertas Cloud disponíveis para utilização direta. O AlphaFold 3, da DeepMind e da Isomorphic Labs, é oferecido como uma Solução de Alto Rendimento para uso não comercial, implementável através do Cluster Toolkit, com processamento em lote de até dezenas de milhares de sequências e autoscaling para controlar custos.

Os modelos WeatherNext estão a ser disponibilizados através do Vertex AI Model Garden, onde podem ser personalizados e implementados. Isto coloca um modelo de previsão de investigação no mesmo catálogo que os clientes já consultam para modelos de uso geral — uma decisão de posicionamento, não apenas um lançamento de investigação.

Ter acesso ao AlphaFold na Google Cloud pode ajudar os nossos investigadores a prever e explorar rapidamente a estrutura e as interações de todas as classes de biomoléculas, acelerando a nossa compreensão das doenças.Montana Labs

Dois agentes de investigação associados à plataforma

Além da infraestrutura e dos modelos, a Google está a adicionar dois agentes no Agentspace, ambos em preview. O agente Deep Research sintetiza dados externos e empresariais em relatórios de investigação; o agente Idea Generation gera hipóteses inéditas para os cientistas testarem.

Estes agentes estão delimitados de forma restrita à fase inicial do fluxo de trabalho científico — ler e formular hipóteses — em vez de correrem experiências ou validarem resultados. Esta delimitação é honesta quanto ao que os agentes generativos conseguem hoje fazer de forma fiável, e mantém o investigador humano como quem decide o que testar.

O que une este anúncio: integração vertical da stack de investigação

A implicação concreta aqui é que a Google está a tentar controlar todas as camadas com que um cientista computacional interage — as VMs de CPU, a orquestração de clusters, o sistema de ficheiros paralelo, os modelos de domínio e os agentes que sugerem o que investigar — e vendê-las como uma única plataforma, em vez de SKUs separados.

Para equipas aplicadas que estejam a avaliar isto, o valor depende de as camadas se articularem de facto entre si. O AlphaFold 3 ser implementado através do mesmo Cluster Toolkit que aprovisiona clusters H4D é o tipo de integração que reduz o atrito; o WeatherNext estar disponível no Vertex Model Garden geral é uma versão mais leve da mesma ideia. A questão em aberto é o grau de acoplamento: até que ponto isto só funciona bem quando se adquire toda a stack, versus quão portátil é cada peça se já tiver parte do seu pipeline a correr noutro sítio.

É de notar que o anúncio é escasso em preços e números concretos de desempenho — a maioria dos itens está em preview, e a solução de alto rendimento do AlphaFold 3 é apenas para uso não comercial. A estratégia é clara; as condições em que os grupos de investigação poderão efetivamente depender dela ainda não estão.