🎯 情报来源：Cloud Blog
Google Cloud近日升级其Dataproc服务，推出专为AI/ML工作负载优化的2.3版本ML Runtime。该版本预装NVIDIA GPU驱动（CUDA/cuDNN/NCCL）及PyTorch、XGBoost等主流ML库，可将Spark集群启动时间缩短75%。同步增强的Serverless Spark服务现已GA，支持GPU加速和相同ML工具链，实现从开发到生产的全流程覆盖。
新版本深度整合开发工具生态，支持在BigQuery Studio的Colab Enterprise笔记本中直接创建Serverless Spark会话，提供AI代码补全、错误诊断等智能功能。VS Code用户可通过Cloud Code扩展管理Dataproc资源，实现IDE内一站式Spark应用开发与调度。据Snap公司高级经理Prudhvi Vatala证实，该方案显著降低其ML平台团队70%的环境管理耗时。
💡 核心要点
- 75%启动加速：ML Runtime使Spark集群配置时间缩短至原有1/4
- 全栈GPU支持：覆盖Dataproc on Compute Engine和Serverless Spark，预装NVIDIA全家桶驱动
- 5大预装框架：PyTorch、XGBoost、TensorFlow、tokenizers、transformers即开即用
- 开发效率提升：Colab Enterprise支持Spark Connect会话，VS Code实现云端资源可视化管理
- 生产就绪：BigQuery Pipelines支持Spark与SQL混合编排，可构建多任务DAG工作流
📌 情报分析
技术价值：高
ML Runtime标准化了GPU加速的Spark ML环境，解决依赖管理这一行业痛点。预集成主流框架和Colab/VSCode工具链形成完整DevOps闭环，技术整合度显著优于同类产品。
商业价值：极高
Snap等头部客户的实测数据证实可降低3/4运维成本。Serverless Spark的GA版本结合按需GPU资源，特别适合中小团队快速启动ML项目，潜在用户覆盖范围广。
趋势预测：高
该方案强化了Spark作为统一数据分析+AI平台的地位。BigQuery Pipelines实现SQL与Spark的混编工作流，预示多云时代Lakehouse架构将进一步普及。