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
Penyedia layanan komputasi awan Google Cloud memperluas kolaborasi pengembangan infrastruktur bersama NVIDIA melalui pengumuman layanan A5X. Layanan tersebut memanfaatkan platform akselerasi NVIDIA Vera Rubin. Informasi kerja sama tersebut disampaikan pada 21 Oktober 2026 dalam konferensi teknologi GTC Berlin. Dengan menghadirkan platform tersebut, Google Cloud menyiapkan kapasitas untuk kebutuhan AI berskala tinggi. Kebutuhan tersebut membutuhkan sistem yang mampu menangani banyak operasi sekaligus. Sebagai bagian dari strategi jangka panjang, infrastruktur GPU terbaru dipersiapkan untuk penggunaan perusahaan.
Dalam pengumuman resminya, Google Cloud menargetkan akses komersial yang lebih luas mulai November 2026. Sebelum tahap tersebut, platform telah dimanfaatkan dalam pengujian awal. Artinya, ketersediaan komersial mengikuti tahapan distribusi Google Cloud. Untuk menjangkau kebutuhan pelanggan internasional, layanan juga dipersiapkan untuk wilayah EMEA. Pengembangan regional tersebut memberikan pilihan lokasi pemrosesan bagi organisasi. Namun demikian, ketersediaan instance bergantung pada kesiapan pusat data. Dengan mempertimbangkan faktor tersebut, perusahaan perlu memeriksa region dan kuota saat pemesanan.
Mengenal NVIDIA Vera Rubin NVL72 dan Kemampuan Komputasi A5X
Dasar rancangan infrastruktur komputasi tersebut adalah NVIDIA Vera Rubin NVL72 yang menggabungkan pemrosesan CPU dan GPU dalam satu sistem rak. Dalam konfigurasi satu rak Vera Rubin, sistem menggunakan 72 unit GPU Rubin bersama 36 unit CPU Vera. Arsitektur terintegrasi tersebut ditujukan untuk menangani operasi AI yang membutuhkan sumber daya besar. CPU Vera mendukung pengelolaan proses serta aliran data. Sebagai komponen utama komputasi paralel, GPU Rubin menangani perhitungan paralel dalam pelatihan dan inferensi. Berkat rancangan CPU dan GPU bersama, beban kerja dapat didistribusikan lebih terarah.
Untuk mendukung komunikasi antarakselerator, NVIDIA Vera Rubin NVL72 menggunakan teknologi NVLink 6. Sistem komunikasi internal ini mendukung komunikasi antarkomponen komputasi. Pada pelatihan model berskala besar, pertukaran data antarprosesor menjadi sangat penting. Apabila komunikasi menjadi hambatan, GPU dapat menghabiskan waktu menunggu informasi. Untuk mengurangi kendala tersebut, NVLink 6 menjadi komponen penting. Walaupun sistem menggunakan interkoneksi modern, performa akhir tetap bergantung pada model dan perangkat lunak. Untuk memperoleh manfaat maksimal, perangkat lunak harus dioptimalkan sesuai arsitektur.
Infrastruktur Komunikasi AI Berkecepatan Tinggi pada Platform A5X
Pengembangan klaster kecerdasan buatan bergantung pula pada kualitas jaringan antarsistem. Karena itu, Google Cloud memanfaatkan Virgo Network bersama adaptor NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC. Teknologi penghubung pusat data Google dikembangkan untuk komunikasi antarsistem berkapasitas tinggi. Sebagai pelengkap perangkat keras, NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC berperan dalam pertukaran informasi antarperangkat. Kombinasi tersebut ditujukan untuk mengurangi kemacetan komunikasi. Ketika banyak GPU menjalankan satu pekerjaan, pengiriman parameter model memerlukan bandwidth memadai. Berkat rancangan konektivitas tersebut, klaster dapat memanfaatkan lebih banyak akselerator.
Google Cloud juga mengumumkan, 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 berbagai lokasi pusat data. Sasaran kapasitas 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. Untuk mendukung stabilitas, orkestrasi banyak server memerlukan sistem yang tepat. Dalam pengembangan komputasi AI, keberhasilan infrastruktur ditentukan oleh keseluruhan sistem.
Penerapan Komputasi GPU Generasi Baru pada Penelitian Kecerdasan Buatan
Sasaran pengembangan infrastruktur Vera Rubin adalah pelatihan dan inferensi model AI yang membutuhkan proses berulang. Berbeda dari sistem AI sederhana, agentic AI dirancang merencanakan beberapa tindakan. Untuk menggambarkan alur kerja, aplikasi dapat merencanakan tindakan dan memeriksa keluarannya. Pekerjaan bertahap tersebut membutuhkan penggunaan model dalam beberapa siklus. Dalam metode pembelajaran penguatan, sistem diperbarui menggunakan umpan balik dari pengalaman. Alur ini melibatkan pembuatan pengalaman, evaluasi, dan pembaruan model. Melalui dukungan infrastruktur yang sesuai, Google Cloud menyediakan sistem bagi beban kerja pembelajaran kompleks.
Perusahaan pertama yang memperoleh akses adalah Ineffable Intelligence, perusahaan teknologi berbasis di London. Perusahaan tersebut didirikan oleh David Silver, yang merupakan salah satu tokoh di balik AlphaGo. Ineffable Intelligence menggunakan model yang belajar melalui pengalaman berulang. Sasaran penelitian tersebut dikenal sebagai 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, keberhasilan superlearner masih bergantung pada metode penelitian.
Infrastruktur AI Google Cloud untuk Workflow Kreatif dan Komputasi Rahasia
Untuk menunjukkan penerapan pada industri kreatif, A5X juga telah digunakan dalam demonstrasi WPP. Penyedia layanan kreatif internasional WPP menguji sistem AI untuk proses produksi konten. Sistem yang diperlihatkan menggunakan keluarga model Nemotron bersama NVIDIA OpenShell. Melalui kombinasi tersebut, instruksi percakapan bisa diproses menjadi beberapa langkah produksi. Proses tersebut mencakup pembuatan video, peningkatan resolusi, dan perubahan gaya. Dalam proses demonstrasi, tindakan agen menggunakan mekanisme persetujuan. Berdasarkan demonstrasi WPP, proses yang sebelumnya memerlukan klaster multi-node berhasil menggunakan satu instance A5X. Pencapaian awal ini menjadi indikator efisiensi untuk beban kerja tertentu, meskipun pengujian lebih luas masih diperlukan.
Untuk memenuhi kebutuhan organisasi, Google Cloud mengembangkan layanan komputasi rahasia. Kemampuan komputasi terlindungi tersebut mengurangi risiko akses tidak sah terhadap beban kerja. Sebagai bagian dari pengembangan, Google Cloud mengembangkan layanan bare metal dengan komputasi rahasia. Sebagai contoh infrastruktur yang digunakan adalah A4X Max berbasis NVIDIA GB300 NVL72. Sistem komputasi itu berbeda dari A5X yang menggunakan Vera Rubin. Selain itu, Confidential Computing tersedia secara umum pada G4 VM menggunakan NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Strategi pengamanan infrastruktur ini memberikan pilihan ketika memproses informasi bisnis sensitif. Walaupun demikian, penggunaan layanan masih membutuhkan evaluasi kepatuhan.
Masa Depan Layanan Komputasi AI dengan GPU Rubin pada November 2026
Peluncuran yang dijadwalkan untuk NVIDIA Vera Rubin di Google Cloud memperluas pilihan komputasi bagi perusahaan teknologi. Berkat integrasi sistem Vera Rubin NVL72, Google Cloud menargetkan peningkatan kemampuan pelatihan dan inferensi. Integrasi NVIDIA ConnectX-9 membantu mempersiapkan penskalaan komputasi. Target ekspansi hingga 960 ribu GPU menunjukkan besarnya ambisi perusahaan, tetapi tetap merupakan target, bukan kapasitas yang telah aktif seluruhnya. Demonstrasi agen kreatif bersama WPP menjadi contoh kebutuhan komputasi tingkat lanjut. Dalam perkembangan TEKNOLOGI cloud, perusahaan membutuhkan sistem yang mampu menangani berbagai jenis model. Dari sudut pandang Anda, seberapa penting kapasitas GPU besar bagi penelitian kecerdasan buatan? Mari sampaikan pandangan tentang masa depan komputasi AI.
