Google Cloud Siapkan Infrastruktur NVIDIA Vera Rubin untuk Layanan Komputasi AI November
Google Cloud memperluas kerja sama dengan NVIDIA untuk menghadirkan infrastruktur komputasi AI generasi terbaru melalui layanan A5X berbasis NVIDIA Vera Rubin. Dalam pengumuman pada 21 Oktober 2026 di ajang NVIDIA GTC Berlin, kedua perusahaan menyampaikan rencana ketersediaan umum layanan tersebut pada November 2026. Infrastruktur ini menggabungkan sistem Vera Rubin NVL72, jaringan berkecepatan tinggi, dan teknologi pendinginan pusat data untuk menangani pelatihan model, inferensi, serta reinforcement learning berskala besar. Pengembangan ini menjadi langkah penting dalam persaingan TEKNOLOGI cloud AI karena perusahaan semakin membutuhkan kemampuan komputasi yang cepat, fleksibel, aman, dan mampu mendukung aplikasi kecerdasan buatan yang kompleks.
Pengembangan Layanan Cloud AI Berbasis NVIDIA Vera Rubin NVL72
Perusahaan teknologi Google meningkatkan kemitraan strategis dengan NVIDIA melalui rencana penyediaan infrastruktur A5X. Instance yang dipersiapkan dibangun berdasarkan arsitektur Vera Rubin NVL72. Rencana pengembangan diumumkan pada 21 Oktober 2026 dalam rangkaian kegiatan NVIDIA GTC di Berlin. Berkat integrasi komputasi generasi terbaru, Google Cloud memperluas pilihan infrastruktur bagi pengembang. Permintaan komputasi modern semakin menuntut kapasitas pemrosesan besar. Sebagai bagian dari strategi jangka panjang, platform Vera Rubin menjadi pengembangan penting.
Perusahaan merencanakan ketersediaan umum A5X pada November 2026. Pada periode pengembangan awal, penggunaan terbatas sudah dilakukan oleh pelanggan tertentu. Dengan kata lain, pengumuman Oktober belum berarti seluruh pelanggan dapat langsung memesan layanan. Untuk menjangkau kebutuhan pelanggan internasional, infrastruktur akan dikembangkan pada sejumlah region Eropa. Perluasan lokasi layanan berkaitan dengan kebutuhan residensi data. Namun demikian, kapasitas aktual dapat berbeda antarregion. Oleh sebab itu, perusahaan perlu memeriksa region dan kuota saat pemesanan.
Spesifikasi Infrastruktur GPU NVIDIA Vera Rubin di Google Cloud
Dasar rancangan infrastruktur komputasi tersebut adalah NVIDIA Vera Rubin NVL72 yang mengintegrasikan beberapa komponen komputasi berkinerja tinggi. Dalam konfigurasi satu rak Vera Rubin, NVIDIA menggabungkan 72 akselerator Rubin dengan 36 prosesor Vera. Kombinasi tersebut ditujukan untuk menangani operasi AI yang membutuhkan sumber daya besar. Komponen pemrosesan pusat Vera mendukung pengelolaan proses serta aliran data. Di sisi akselerasi, GPU Rubin menangani perhitungan paralel dalam pelatihan dan inferensi. Dengan penggabungan tersebut, pemrosesan data dapat dioptimalkan sesuai karakteristik tugas.
Selain komponen pemrosesan, NVIDIA Vera Rubin NVL72 menggunakan teknologi NVLink 6. Interkoneksi tersebut dirancang mempercepat perpindahan data dalam rak. Ketika menjalankan sistem pembelajaran mesin, hasil perhitungan harus dikomunikasikan dengan cepat. Jika perpindahan data berlangsung lambat, efisiensi pemrosesan berpotensi menurun. Untuk mengurangi kendala tersebut, NVLink 6 menjadi komponen penting. Meskipun perangkat keras menawarkan kemampuan besar, setiap aplikasi memiliki karakteristik kebutuhan berbeda. Untuk memperoleh manfaat maksimal, pengembang perlu menyesuaikan strategi komputasi dengan kapasitas sistem.
Infrastruktur Komunikasi AI Berkecepatan Tinggi pada Platform A5X
Kemampuan pemrosesan AI skala besar memerlukan lebih dari sekadar perangkat komputasi kuat. Karena itu, Google Cloud mengintegrasikan jaringan Virgo dan perangkat ConnectX-9. Virgo Network dirancang menghubungkan infrastruktur AI secara efisien. Sebagai pelengkap perangkat keras, NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC membantu menyediakan antarmuka data berkecepatan besar. Integrasi dua komponen jaringan membantu menjaga performa ketika skala meningkat. Ketika banyak GPU menjalankan satu pekerjaan, sinkronisasi menjadi faktor penting. Melalui infrastruktur komunikasi berkapasitas tinggi, klaster dapat memanfaatkan lebih banyak akselerator.
Dalam target pengembangan A5X, kapasitas hingga 80.000 Rubin GPU pada satu lokasi. Untuk konfigurasi yang lebih luas, perusahaan menargetkan sebanyak 960.000 GPU Rubin pada infrastruktur multi-site. Target tersebut menggambarkan ambisi ekspansi Google Cloud. Namun demikian, 960.000 GPU merupakan target penskalaan, bukan bukti seluruh unit telah beroperasi. Realisasi target komputasi tersebut membutuhkan pasokan daya dan pendinginan. Selain itu, orkestrasi banyak server memerlukan sistem yang tepat. Dalam pengembangan komputasi AI, kapasitas jaringan dan manajemen klaster sama pentingnya dengan GPU.
Pemanfaatan Vera Rubin untuk Agentic AI dan Reinforcement Learning
Sasaran pengembangan infrastruktur Vera Rubin adalah agentic AI dan reinforcement learning berskala besar. Tidak seperti aplikasi yang hanya menjawab satu permintaan, agentic AI dapat menjalankan rangkaian pekerjaan bertahap. Dalam penggunaan perusahaan, agen AI dapat menganalisis dokumen sebelum menyusun laporan. Pekerjaan bertahap tersebut membutuhkan penggunaan model dalam beberapa siklus. Sementara itu, sistem diperbarui menggunakan umpan balik dari pengalaman. Alur ini menggabungkan inferensi dan pelatihan secara berulang. Melalui dukungan infrastruktur yang sesuai, platform berpotensi membantu mempercepat penelitian AI.
Perusahaan pertama yang memperoleh akses adalah Ineffable Intelligence, perusahaan teknologi berbasis di London. Perusahaan tersebut dipimpin oleh David Silver, yang dikenal melalui pengembangan AlphaGo. Melalui akses awal A5X, tim mengembangkan sistem pembelajaran penguatan skala besar. Konsep yang dikembangkan dikenal sebagai superlearner yang dirancang belajar dari interaksi secara berkelanjutan. Agar pembelajaran berjalan efektif, konektivitas antar-GPU membantu pemrosesan model. Meski infrastruktur mendukung penelitian tingkat lanjut, kapasitas komputasi tidak otomatis menghasilkan model yang lebih cerdas.
WPP Uji Agen Kreatif dan Google Cloud Perluas Confidential Computing
Untuk menunjukkan penerapan pada industri kreatif, A5X juga telah digunakan dalam demonstrasi WPP. Penyedia layanan kreatif internasional WPP mendemonstrasikan arsitektur agen kreatif. Demonstrasi tersebut memanfaatkan model NVIDIA Nemotron bersama NVIDIA OpenShell. Melalui kombinasi tersebut, pengguna dapat memberikan perintah yang diolah menjadi workflow multimedia. Alur pekerjaan ini meliputi generasi video, upscaling, serta restyling. Dalam proses demonstrasi, pekerjaan tidak sepenuhnya dilepas tanpa kontrol. Dalam pengujian awal, beban kerja yang biasanya membutuhkan beberapa node dapat dijalankan pada satu A5X. Pencapaian awal ini menjadi indikator efisiensi untuk beban kerja tertentu, meskipun pengujian lebih luas masih diperlukan.
Di samping peningkatan performa, Google Cloud mengembangkan layanan komputasi rahasia. Kemampuan komputasi terlindungi tersebut membantu melindungi model serta informasi sensitif. Dalam rencana perlindungan terbaru, Google Cloud menyiapkan Confidential Bare Metal. Sebagai contoh infrastruktur yang digunakan adalah A4X Max berbasis NVIDIA GB300 NVL72. Konfigurasi bare metal tersebut merupakan layanan tersendiri dari instance A5X. Selain itu, Google Cloud menyediakan komputasi rahasia untuk G4 menggunakan NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Perluasan fitur keamanan tersebut mendukung kebutuhan perlindungan model milik organisasi. Meski keamanan perangkat keras semakin berkembang, penggunaan layanan masih membutuhkan evaluasi kepatuhan.
Kesimpulan tentang Google Cloud A5X dan Infrastruktur NVIDIA Vera Rubin
Rencana ketersediaan umum Google Cloud A5X memperluas pilihan komputasi bagi perusahaan teknologi. Dengan menggabungkan komputasi terakselerasi serta jaringan cepat, platform dirancang menangani pekerjaan AI yang kompleks. Dukungan Virgo Network membantu mempersiapkan penskalaan komputasi. Rencana mencapai 960.000 Rubin GPU menggambarkan potensi pertumbuhan infrastruktur, tetapi realisasinya masih bergantung pada pengembangan fasilitas. Demonstrasi agen kreatif bersama WPP menunjukkan potensi penggunaan nyata. Di tengah transformasi TEKNOLOGI pusat data, perusahaan membutuhkan sistem yang mampu menangani berbagai jenis model. Bagaimana pandangan Anda, seberapa penting kapasitas GPU besar bagi penelitian kecerdasan buatan? Bagikan pemikiran Anda mengenai inovasi Google Cloud dan NVIDIA.
