导读目录

• G4虚拟机及核心硬件概述

• 工业与企业应用案例

• 技术规格与性能亮点

• Omniverse集成与数字孪生加速

• NVIDIA AI加速全工作负载

• 编辑总结

• 常见问题解答

G4虚拟机及核心硬件概述

根据 www.Todayusstock.com 报道，谷歌云（Google Cloud）与英伟达（Nvidia）联合推出的 G4 虚拟机（VM） 搭载 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版 GPU，为企业提供一站式多工作负载 AI 平台。这一组合支持从视觉计算到代理 AI 和物理 AI 的全套企业应用，面向制造业、汽车业、物流业等关键行业。

G4 VM 的核心硬件为 RTX PRO 6000 Blackwell GPU，基于 NVIDIA Blackwell 架构，结合第五代 Tensor Core 与第四代 RT Core，可在 AI 推理、光线追踪、模拟及复杂视觉计算中提供高性能支持。

工业与企业应用案例

企业客户已经在 G4 VM 平台上实现多种应用：

• WPP 利用 NVIDIA Omniverse 在全球范围内生成逼真的 3D 广告环境。

• Altair 使用 Altair One 平台加速流体动力学和复杂模拟任务。

该平台不仅适用于高性能 AI 推理，也支持计算机辅助工程、内容创建和机器人模拟等多种工业工作负载，为企业构建灵活的多模式 AI 和视觉计算环境提供保障。

技术规格与性能亮点

G4 VM 的配置及性能如下表：

Omniverse集成与数字孪生加速

G4 VM 支持 NVIDIA Omniverse VMI，企业可轻松构建数字孪生并进行模拟优化：

• 构建物理精确的工厂和产品虚拟复制品，实现运营优化，借助 NVIDIA COSMOS 世界基础模型与 Omniverse 蓝图。

• 加速机器人开发，通过 NVIDIA Isaac Sim 在物理虚拟环境中训练、模拟和验证 AI 驱动机器人。

Omniverse 集成使企业能够在 Google Cloud 平台上实现工业数字化转型，提升生产效率和开发速度。

NVIDIA AI加速全工作负载

G4 VM 结合 NVIDIA 软件堆栈，为各类高需求企业工作负载提供加速：

• Agentic AI：利用 Nemotron 开放式推理模型和 NVIDIA 蓝图快速构建智能代理。

• 科学计算与高性能计算：使用 CUDA-X 库解决药物研发与基因组学问题，序列比对吞吐量提升 6.8 倍。

• 设计与视觉计算：RTX 虚拟工作站软件实现远程设计与创意流程高性能传输。

整体平台从 GB200 NVL72 和 HGX B200 到 G4 VM，形成端到端统一架构，使企业能够在单一云生态中处理复杂、多阶段 AI 与物理计算任务。

编辑总结

英伟达与谷歌推出的 G4 虚拟机结合 RTX PRO 6000 Blackwell GPU 和 Omniverse 平台，为企业提供多功能、高性能的 AI 与视觉计算基础设施。通过统一架构，企业可以在单一云生态中高效管理从数据分析到物理 AI 的全流程工作负载。该方案将推动工业数字化转型，加速机器人开发和设计创新，同时满足科学计算及高性能计算的需求，为企业建立更灵活、可扩展的 AI 生态环境。

常见问题解答

问：G4 虚拟机的核心优势是什么？
答：G4 VM 核心为 RTX PRO 6000 Blackwell GPU，结合第五代 Tensor Core 和第四代 RT Core，可在 AI 推理、光线追踪和复杂模拟任务中提供高性能，同时支持多模式工作负载和大规模工业应用。

问：企业如何利用 Omniverse 加速数字孪生开发？
答：企业可通过 Omniverse VMI 构建物理精确的虚拟工厂和产品复制品，结合 COSMOS 世界基础模型和 Omniverse 蓝图进行模拟和优化，实现高效运营和工业数字化转型。

问：G4 VM 在科学计算中的性能提升有多大？
答：在 RTX PRO 6000 Blackwell GPU 上，基因组学序列比对算法的吞吐量较上一代提升高达 6.8 倍，大幅提高药物研发和高性能计算效率。

问：G4 VM 支持哪些设计和工程应用？
答：支持 AutoCAD、Blender、Dassault SolidWorks 等主流设计与工程软件，可在远程虚拟工作站中实现高性能渲染和创意设计工作流程。

问：此次 Nvidia 与 Google Cloud 的合作对企业有何战略意义？
答：合作打造统一、高性能的端到端平台，简化 AI 与视觉计算部署，支持多阶段工业和科学工作负载，加速企业数字化转型和创新能力，同时降低系统整合复杂度。