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.
Google Cloud dan NVIDIA Perluas Infrastruktur Komputasi AI Generasi Baru
Perusahaan teknologi Google meningkatkan kolaborasi pengembangan infrastruktur bersama NVIDIA melalui pengembangan instance komputasi A5X. Instance yang dipersiapkan memanfaatkan platform akselerasi NVIDIA Vera Rubin. Rencana pengembangan diumumkan pada 21 Oktober 2026 dalam konferensi teknologi GTC Berlin. Melalui pengembangan ini, Google Cloud memperluas pilihan infrastruktur bagi pengembang. Permintaan komputasi modern semakin menuntut kapasitas pemrosesan besar. Untuk menjawab tantangan tersebut, instance A5X diarahkan pada kebutuhan AI tingkat lanjut.
Dalam pengumuman resminya, Google Cloud menargetkan peluncuran general availability A5X bulan November 2026. Sebelum tahap tersebut, penggunaan terbatas sudah dilakukan oleh pelanggan tertentu. Dengan kata lain, pengumuman Oktober belum berarti seluruh pelanggan dapat langsung memesan layanan. Selain itu, Google Cloud merencanakan perluasan menuju Eropa. Rencana ekspansi ini mendukung kepatuhan penyimpanan informasi berdasarkan wilayah. Namun demikian, ketersediaan instance bergantung pada kesiapan pusat data. Untuk merencanakan penggunaan layanan, tim infrastruktur harus memastikan akses sesuai kebutuhan operasional.
Teknologi CPU Vera dan GPU Rubin untuk Pelatihan AI Berskala Besar
Komponen terpenting dalam instance baru adalah NVIDIA Vera Rubin NVL72 yang menyatukan akselerator grafis serta prosesor khusus AI. Pada satu sistem NVL72, NVIDIA menggabungkan 72 akselerator Rubin dengan 36 prosesor Vera. Kombinasi tersebut dirancang mendukung perhitungan model kompleks. Prosesor NVIDIA Vera melengkapi pekerjaan akselerator GPU. Sementara itu, 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 menggunakan teknologi NVLink 6. Interkoneksi tersebut dirancang mempercepat perpindahan data dalam rak. Dalam pengembangan AI, banyak operasi membutuhkan sinkronisasi antarakselerator. Jika perpindahan data berlangsung lambat, efisiensi pemrosesan berpotensi menurun. Karena itu, NVLink 6 menjadi komponen penting. Namun demikian, hasil pemrosesan tidak otomatis meningkat sama besar untuk semua pekerjaan. Dengan demikian, pengembang perlu menyesuaikan strategi komputasi dengan kapasitas sistem.
Virgo Network dan ConnectX-9 Mendukung Skalabilitas GPU
Kemampuan pemrosesan AI skala besar tidak hanya membutuhkan GPU cepat. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut, Google Cloud mengintegrasikan jaringan Virgo dan perangkat ConnectX-9. Teknologi penghubung pusat data Google dikembangkan untuk komunikasi antarsistem berkapasitas tinggi. Sementara itu, 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, klaster dapat memanfaatkan lebih banyak akselerator.
Sebagai bagian dari rencana infrastruktur, rencana pengoperasian sebanyak 80.000 GPU Rubin di satu pusat lokasi. Untuk konfigurasi yang lebih luas, skala keseluruhan dapat dikembangkan hingga 960.000 GPU pada sejumlah site yang saling terhubung. Angka perencanaan ini memperlihatkan arah pengembangan komputasi terdistribusi. Namun demikian, 960.000 GPU merupakan target penskalaan, bukan bukti seluruh unit telah beroperasi. Realisasi target komputasi tersebut bergantung pada kesiapan jaringan serta perangkat keras. Selain itu, pengelolaan perangkat lunak menjadi semakin kompleks. Dengan mempertimbangkan tantangan tersebut, penskalaan memerlukan koordinasi berbagai komponen.
Pemanfaatan Vera Rubin untuk Agentic AI dan Reinforcement Learning
Salah satu fokus utama A5X adalah pelatihan dan inferensi model AI yang membutuhkan proses berulang. Dibandingkan penggunaan model untuk satu tugas singkat, agentic AI memerlukan pemrosesan untuk menyelesaikan tugas kompleks. Dalam penggunaan perusahaan, agen AI dapat menganalisis dokumen sebelum menyusun laporan. Rangkaian aktivitas ini membutuhkan penggunaan model dalam beberapa siklus. Dalam metode pembelajaran penguatan, sistem diperbarui menggunakan umpan balik dari pengalaman. Proses pelatihan semacam itu membutuhkan penghasilan data interaksi serta optimasi. Dengan demikian, Google Cloud menyediakan sistem bagi beban kerja pembelajaran kompleks.
Salah satu pelanggan awal adalah Ineffable Intelligence, startup penelitian AI dari Inggris. Perusahaan tersebut dipimpin oleh David Silver, yang merupakan salah satu tokoh di balik AlphaGo. Ineffable Intelligence menggunakan penelitian reinforcement learning dengan kebutuhan komputasi tinggi. Sasaran penelitian tersebut mengarah pada pengembangan superlearner yang ditujukan meningkatkan performa melalui proses belajar terus-menerus. Dalam proses penelitian yang berulang, hubungan cepat antara CPU Vera dan GPU Rubin sangat penting. Namun demikian, hasil akhir memerlukan evaluasi ilmiah dan pengujian berkelanjutan.
WPP Uji Agen Kreatif dan Google Cloud Perluas Confidential Computing
Di luar kegiatan reinforcement learning, A5X dimanfaatkan melalui pengujian perusahaan WPP. Penyedia layanan kreatif internasional WPP mengembangkan workflow kreatif berbasis kecerdasan buatan. Sistem yang diperlihatkan menjalankan kecerdasan buatan berbasis NVIDIA Nemotron bersama NVIDIA OpenShell. Melalui kombinasi tersebut, instruksi percakapan bisa diproses menjadi beberapa langkah produksi. Proses tersebut meliputi generasi video, upscaling, serta restyling. Namun demikian, persetujuan manusia tetap diperlukan sebelum pelaksanaan. Berdasarkan demonstrasi WPP, beban kerja yang biasanya membutuhkan beberapa node dapat dijalankan pada satu A5X. Demonstrasi tersebut memberikan gambaran kemampuan perangkat keras, 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 memperkenalkan pendekatan Confidential Computing untuk server fisik. Pada layanan terkait adalah A4X Max berbasis NVIDIA GB300 NVL72. Konfigurasi bare metal tersebut tidak boleh disamakan dengan platform A5X. Pada layanan GPU lainnya, Google Cloud menyediakan komputasi rahasia untuk G4 menggunakan NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Perluasan fitur keamanan tersebut memberikan pilihan ketika memproses informasi bisnis sensitif. Meski keamanan perangkat keras semakin berkembang, perlindungan data memerlukan kebijakan organisasi yang sesuai.
Prospek Teknologi Cloud AI Berskala Besar dari Google dan NVIDIA
Pengembangan layanan A5X berbasis Vera Rubin NVL72 menunjukkan perkembangan pusat data untuk kecerdasan buatan. Berkat integrasi sistem Vera Rubin NVL72, infrastruktur dipersiapkan untuk reinforcement learning serta agentic AI. Dukungan Virgo Network menjadi fondasi bagi pengembangan klaster besar. Target ekspansi hingga 960 ribu GPU menunjukkan besarnya ambisi perusahaan, tetapi tetap merupakan target, bukan kapasitas yang telah aktif seluruhnya. Penggunaan awal oleh Ineffable Intelligence memberikan gambaran manfaat teknologi. Dalam perkembangan TEKNOLOGI cloud, efisiensi jaringan, keamanan, dan kapasitas pemrosesan semakin penting. Menurut Anda, seberapa penting kapasitas GPU besar bagi penelitian kecerdasan buatan? Silakan bagikan pendapat Anda mengenai pengembangan ini.
