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. Layanan tersebut dibangun berdasarkan arsitektur Vera Rubin NVL72. Rencana pengembangan diumumkan pada 21 Oktober 2026 dalam acara NVIDIA GTC Berlin. Berkat integrasi komputasi generasi terbaru, Google Cloud menyiapkan kapasitas untuk kebutuhan AI berskala tinggi. Permintaan komputasi modern membutuhkan sistem yang mampu menangani banyak operasi sekaligus. Karena itu, instance A5X diarahkan pada kebutuhan AI tingkat lanjut.

Dalam pengumuman resminya, Google Cloud menargetkan akses komersial yang lebih luas mulai November 2026. Pada periode pengembangan awal, sejumlah pelanggan telah memperoleh akses. Dengan kata lain, akses publik secara luas masih menunggu jadwal November. Sebagai bagian dari ekspansi, Google Cloud merencanakan perluasan menuju Eropa. Pengembangan regional tersebut berkaitan dengan kebutuhan residensi data. Walaupun jadwal telah diumumkan, ketersediaan instance bergantung pada kesiapan pusat data. Untuk merencanakan penggunaan layanan, perusahaan perlu memeriksa region dan kuota saat pemesanan.

Teknologi CPU Vera dan GPU Rubin untuk Pelatihan AI Berskala Besar

Fondasi utama layanan A5X adalah NVIDIA Vera Rubin NVL72 yang mengintegrasikan beberapa komponen komputasi berkinerja tinggi. Dalam konfigurasi satu rak Vera Rubin, tersedia 72 GPU Rubin dan 36 CPU Vera. Konfigurasi perangkat keras ini membantu mengurangi hambatan pada pemrosesan kecerdasan buatan. Prosesor NVIDIA Vera melengkapi pekerjaan akselerator GPU. Sebagai komponen utama komputasi paralel, GPU Rubin digunakan untuk menjalankan operasi AI intensif. Melalui pendekatan terintegrasi, beban kerja dapat didistribusikan lebih terarah.

Selain komponen pemrosesan, NVIDIA Vera Rubin NVL72 menggunakan teknologi NVLink 6. Sistem komunikasi internal ini mendukung komunikasi antarkomponen komputasi. Dalam pengembangan AI, banyak operasi membutuhkan sinkronisasi antarakselerator. Jika perpindahan data berlangsung lambat, GPU dapat menghabiskan waktu menunggu informasi. Untuk mengurangi kendala tersebut, NVIDIA mengembangkan interkoneksi berkapasitas tinggi. Meskipun perangkat keras menawarkan kemampuan besar, performa akhir tetap bergantung pada model dan perangkat lunak. Dengan demikian, perangkat lunak harus dioptimalkan sesuai arsitektur.

Teknologi Jaringan Google Cloud untuk Menghubungkan Ribuan Rubin GPU

Penerapan ribuan akselerator secara bersamaan memerlukan lebih dari sekadar perangkat komputasi kuat. Dalam rancangan A5X, Google Cloud memanfaatkan Virgo Network bersama adaptor NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC. Virgo Network dirancang menghubungkan infrastruktur AI secara efisien. Sebagai pelengkap perangkat keras, NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC membantu menyediakan antarmuka data berkecepatan besar. Penggabungan perangkat dan fabric jaringan ditujukan untuk mengurangi kemacetan komunikasi. Pada pengembangan sistem pembelajaran mesin, komunikasi antarnode harus berlangsung konsisten. Dengan jaringan yang sesuai, pembagian pekerjaan berpotensi berlangsung lebih efektif.

Sebagai bagian dari rencana infrastruktur, kapasitas hingga 80.000 Rubin GPU pada satu lokasi. Dalam penerapan beberapa lokasi, skala keseluruhan dapat dikembangkan hingga 960.000 GPU pada sejumlah site yang saling terhubung. Target tersebut menggambarkan ambisi ekspansi Google Cloud. Perlu ditegaskan, rencana kapasitas tidak boleh dianggap sebagai jumlah GPU yang sudah aktif. Pembangunan infrastruktur sebesar itu membutuhkan pasokan daya dan pendinginan. Untuk mendukung stabilitas, orkestrasi banyak server memerlukan sistem yang tepat. Oleh sebab itu, kapasitas jaringan dan manajemen klaster sama pentingnya dengan GPU.

Penerapan Komputasi GPU Generasi Baru pada Penelitian Kecerdasan Buatan

Sasaran pengembangan infrastruktur Vera Rubin adalah agentic AI dan reinforcement learning berskala besar. Dibandingkan penggunaan model untuk satu tugas singkat, agentic AI memerlukan pemrosesan untuk menyelesaikan tugas kompleks. Dalam penggunaan perusahaan, aplikasi dapat merencanakan tindakan dan memeriksa keluarannya. Pekerjaan bertahap tersebut membutuhkan penggunaan model dalam beberapa siklus. Sementara itu, agen menjalani proses percobaan dan penilaian. Siklus pembelajaran tersebut menggabungkan inferensi dan pelatihan secara berulang. Berkat kemampuan komputasi terintegrasi, A5X ditujukan untuk menangani proses yang intensif tersebut.

Perusahaan pertama yang memperoleh akses adalah Ineffable Intelligence, perusahaan teknologi berbasis di London. Perusahaan tersebut dibangun oleh peneliti AI David Silver, yang memiliki keterlibatan penting dalam proyek AlphaGo. Ineffable Intelligence menggunakan sistem pembelajaran penguatan skala besar. Konsep yang dikembangkan berfokus pada sistem superlearner yang dirancang belajar dari interaksi secara berkelanjutan. Untuk mendukung pekerjaan tersebut, bandwidth besar dibutuhkan untuk menghasilkan dan mengevaluasi pengalaman. Meski infrastruktur mendukung penelitian tingkat lanjut, keberhasilan superlearner masih bergantung pada metode penelitian.

Keamanan Data AI serta Penerapan NVIDIA Vera Rubin bagi Perusahaan

Selain digunakan dalam penelitian, A5X menjadi platform percobaan bagi grup komunikasi WPP. Penyedia layanan kreatif internasional WPP menguji sistem AI untuk proses produksi konten. Demonstrasi tersebut menggunakan keluarga model Nemotron bersama NVIDIA OpenShell. Berkat integrasi perangkat lunak, instruksi percakapan bisa diproses menjadi beberapa langkah produksi. Rangkaian aktivitas kreatif tersebut dapat menangani produksi video dan penyempurnaan konten visual. Namun demikian, pekerjaan tidak sepenuhnya dilepas tanpa kontrol. Dalam pengujian awal, proses yang sebelumnya memerlukan klaster multi-node berhasil menggunakan satu instance A5X. Pencapaian awal ini memberikan gambaran kemampuan perangkat keras, meskipun pengujian lebih luas masih diperlukan.

Untuk memenuhi kebutuhan organisasi, Google Cloud meningkatkan perlindungan data pada infrastruktur AI. Teknologi keamanan ini ditujukan untuk menjaga data selama pemrosesan. Dalam rencana perlindungan terbaru, Google Cloud menyiapkan Confidential Bare Metal. Sebagai contoh infrastruktur yang digunakan adalah A4X Max berbasis NVIDIA GB300 NVL72. Platform tersebut berbeda dari A5X yang menggunakan Vera Rubin. Untuk pelanggan yang memerlukan mesin virtual, Confidential Computing tersedia secara umum pada G4 VM menggunakan NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Perluasan fitur keamanan tersebut memberikan pilihan ketika memproses informasi bisnis sensitif. Meskipun fitur komputasi rahasia tersedia, perlindungan data memerlukan kebijakan organisasi yang sesuai.

Masa Depan Layanan Komputasi AI dengan GPU Rubin pada November 2026

Peluncuran yang dijadwalkan untuk NVIDIA Vera Rubin di Google Cloud menjadi langkah penting dalam industri infrastruktur AI. Melalui penggunaan CPU Vera dan GPU Rubin, platform dirancang menangani pekerjaan AI yang kompleks. Integrasi NVIDIA ConnectX-9 mendukung konektivitas antarperangkat pada infrastruktur luas. Sasaran pengembangan kapasitas lintas lokasi menggambarkan potensi pertumbuhan infrastruktur, tetapi belum dapat dianggap sebagai jumlah perangkat yang sudah beroperasi. Penggunaan awal oleh Ineffable Intelligence menjadi contoh kebutuhan komputasi tingkat lanjut. Seiring kemajuan TEKNOLOGI AI, perusahaan membutuhkan sistem yang mampu menangani berbagai jenis model. Menurut Anda, seberapa penting kapasitas GPU besar bagi penelitian kecerdasan buatan? Mari sampaikan pandangan tentang masa depan komputasi AI.