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
Google Cloud kembali memperkuat kerja sama dalam penyediaan akselerator kecerdasan buatan melalui rencana penyediaan infrastruktur A5X. Layanan tersebut dibangun berdasarkan arsitektur Vera Rubin NVL72. Pengumuman dilakukan pada 21 Oktober 2026 dalam konferensi teknologi GTC Berlin. Berkat integrasi komputasi generasi terbaru, Google Cloud menyiapkan kapasitas untuk kebutuhan AI berskala tinggi. Kebutuhan tersebut semakin menuntut kapasitas pemrosesan besar. Sebagai bagian dari strategi jangka panjang, platform Vera Rubin menjadi pengembangan penting.
Google Cloud menjadwalkan ketersediaan umum A5X pada November 2026. Pada periode pengembangan awal, sejumlah pelanggan telah memperoleh akses. 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. Pengembangan regional tersebut mendukung kepatuhan penyimpanan informasi berdasarkan wilayah. Walaupun jadwal telah diumumkan, peluncuran tidak harus berlangsung serentak di semua lokasi. Untuk merencanakan penggunaan layanan, pelanggan sebaiknya mengikuti pengumuman ketersediaan resmi.
Mengenal NVIDIA Vera Rubin NVL72 dan Kemampuan Komputasi A5X
Fondasi utama layanan A5X adalah NVIDIA Vera Rubin NVL72 yang menggabungkan pemrosesan CPU dan GPU dalam satu sistem rak. Untuk setiap platform NVL72, NVIDIA menggabungkan 72 akselerator Rubin dengan 36 prosesor Vera. Konfigurasi perangkat keras ini dirancang mendukung perhitungan model kompleks. CPU Vera berperan menangani kebutuhan komputasi umum dan orkestrasi. Di sisi akselerasi, GPU Rubin digunakan untuk menjalankan operasi AI intensif. Dengan penggabungan tersebut, sistem dirancang memaksimalkan kerja setiap komponen.
Di luar kekuatan CPU dan GPU, NVIDIA Vera Rubin NVL72 memanfaatkan jaringan berkecepatan tinggi NVLink 6. Sistem komunikasi internal ini memungkinkan pertukaran informasi antar-GPU. Dalam pengembangan AI, banyak operasi membutuhkan sinkronisasi antarakselerator. Ketika bandwidth tidak mencukupi, efisiensi pemrosesan berpotensi menurun. Karena itu, NVLink 6 menjadi komponen penting. Namun demikian, setiap aplikasi memiliki karakteristik kebutuhan berbeda. Dalam implementasi produksi, pengaturan model dan distribusi beban tetap diperlukan.
Infrastruktur Komunikasi AI Berkecepatan Tinggi pada Platform A5X
Kemampuan pemrosesan AI skala besar memerlukan lebih dari sekadar perangkat komputasi kuat. Dalam rancangan A5X, Google Cloud memanfaatkan Virgo Network bersama adaptor NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC. Sistem jaringan milik Google tersebut mendukung lalu lintas data dalam klaster besar. Sebagai pelengkap perangkat keras, NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC membantu menyediakan antarmuka data berkecepatan besar. Penggabungan perangkat dan fabric jaringan membantu menjaga performa ketika skala meningkat. Ketika banyak GPU menjalankan satu pekerjaan, pengiriman parameter model memerlukan bandwidth memadai. Berkat rancangan konektivitas tersebut, sistem memiliki dasar untuk penskalaan komputasi.
Google Cloud juga mengumumkan, kapasitas hingga 80.000 Rubin GPU pada satu lokasi. Dalam penerapan beberapa lokasi, skala keseluruhan dapat dikembangkan hingga 960.000 GPU pada berbagai lokasi pusat data. Target tersebut memperlihatkan arah pengembangan komputasi terdistribusi. Perlu ditegaskan, rencana kapasitas tidak boleh dianggap sebagai jumlah GPU yang sudah aktif. Pembangunan infrastruktur sebesar itu membutuhkan pasokan daya dan pendinginan. Sebagai pertimbangan operasional, orkestrasi banyak server memerlukan sistem yang tepat. Dalam pengembangan komputasi AI, kapasitas jaringan dan manajemen klaster sama pentingnya dengan GPU.
Manfaat Google Cloud A5X bagi Pelatihan Model dan Inferensi AI
Kebutuhan penting yang ingin dilayani adalah pelatihan dan inferensi model AI yang membutuhkan proses berulang. Dibandingkan penggunaan model untuk satu tugas singkat, agentic AI dapat menjalankan rangkaian pekerjaan bertahap. Untuk menggambarkan alur kerja, aplikasi dapat merencanakan tindakan dan memeriksa keluarannya. Rangkaian aktivitas ini membutuhkan penggunaan model dalam beberapa siklus. Sementara itu, agen menjalani proses percobaan dan penilaian. Proses pelatihan semacam itu menggabungkan inferensi dan pelatihan secara berulang. Melalui dukungan infrastruktur yang sesuai, A5X ditujukan untuk menangani proses yang intensif tersebut.
Salah satu pelanggan awal adalah Ineffable Intelligence, startup penelitian AI dari Inggris. Perusahaan tersebut didirikan oleh David Silver, yang memiliki keterlibatan penting dalam proyek AlphaGo. Ineffable Intelligence menggunakan sistem pembelajaran penguatan skala besar. Pendekatan yang mereka gunakan mengarah pada pengembangan superlearner yang dirancang belajar dari interaksi secara berkelanjutan. Agar pembelajaran berjalan efektif, hubungan cepat antara CPU Vera dan GPU Rubin sangat penting. Walaupun pendekatan tersebut menjanjikan, hasil akhir memerlukan evaluasi ilmiah dan pengujian berkelanjutan.
Keamanan Data AI serta Penerapan NVIDIA Vera Rubin bagi Perusahaan
Untuk menunjukkan penerapan pada industri kreatif, A5X menjadi platform percobaan bagi grup komunikasi WPP. Penyedia layanan kreatif internasional WPP mengembangkan workflow kreatif berbasis kecerdasan buatan. Pengujian agen AI ini menggunakan keluarga model Nemotron bersama NVIDIA OpenShell. Melalui kombinasi tersebut, instruksi percakapan bisa diproses menjadi beberapa langkah produksi. Rangkaian aktivitas kreatif tersebut mencakup pembuatan video, peningkatan resolusi, dan perubahan gaya. Namun demikian, tindakan agen menggunakan mekanisme persetujuan. Berdasarkan demonstrasi WPP, sejumlah pekerjaan multi-node dapat dipindahkan ke satu sistem A5X. Hasil tersebut menjadi indikator efisiensi untuk beban kerja tertentu, meskipun tidak dapat digeneralisasi untuk seluruh aplikasi.
Di samping peningkatan performa, Google Cloud meningkatkan perlindungan data pada infrastruktur AI. Pendekatan tersebut ditujukan untuk menjaga data selama pemrosesan. Dalam rencana perlindungan terbaru, Google Cloud menyiapkan Confidential Bare Metal. Pada layanan terkait adalah A4X Max berbasis NVIDIA GB300 NVL72. Platform tersebut merupakan layanan tersendiri dari instance A5X. Untuk pelanggan yang memerlukan mesin virtual, Confidential Computing tersedia secara umum pada G4 VM menggunakan NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Pengembangan ini relevan bagi perusahaan yang menangani data rahasia. Walaupun demikian, perlindungan data memerlukan kebijakan organisasi yang sesuai.
Kesimpulan tentang Google Cloud A5X dan Infrastruktur NVIDIA Vera Rubin
Peluncuran yang dijadwalkan untuk NVIDIA Vera Rubin di Google Cloud menunjukkan perkembangan pusat data untuk kecerdasan buatan. Melalui penggunaan CPU Vera dan GPU Rubin, Google Cloud menargetkan peningkatan kemampuan pelatihan dan inferensi. Integrasi NVIDIA ConnectX-9 membantu mempersiapkan penskalaan komputasi. Target ekspansi hingga 960 ribu GPU menggambarkan potensi pertumbuhan infrastruktur, tetapi belum dapat dianggap sebagai jumlah perangkat yang sudah beroperasi. Penerapan awal pada penelitian dan industri menjadi contoh kebutuhan komputasi tingkat lanjut. Seiring kemajuan TEKNOLOGI AI, infrastruktur komputasi terintegrasi menjadi faktor strategis. Menurut Anda, seberapa penting kapasitas GPU besar bagi penelitian kecerdasan buatan? Silakan bagikan pendapat Anda mengenai pengembangan ini.
