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.
Kemitraan Google Cloud dengan NVIDIA untuk Menghadirkan Vera Rubin
Penyedia layanan komputasi awan Google Cloud memperluas kemitraan strategis dengan NVIDIA melalui pengembangan instance komputasi A5X. Instance yang dipersiapkan memanfaatkan platform akselerasi NVIDIA Vera Rubin. Pengumuman dilakukan pada 21 Oktober 2026 dalam acara NVIDIA GTC Berlin. Dengan menghadirkan platform tersebut, Google Cloud berupaya menyediakan sumber daya lebih besar bagi perusahaan. Kebutuhan tersebut membutuhkan sistem yang mampu menangani banyak operasi sekaligus. Karena itu, infrastruktur GPU terbaru dipersiapkan untuk penggunaan perusahaan.
Dalam pengumuman resminya, Google Cloud menargetkan ketersediaan umum A5X pada November 2026. Menjelang layanan tersedia secara umum, penggunaan terbatas sudah dilakukan oleh pelanggan tertentu. Dengan kata lain, ketersediaan komersial mengikuti tahapan distribusi Google Cloud. Sebagai bagian dari ekspansi, Google Cloud merencanakan perluasan menuju Eropa. Rencana ekspansi ini memberikan pilihan lokasi pemrosesan bagi organisasi. Walaupun jadwal telah diumumkan, kapasitas aktual dapat berbeda antarregion. Untuk merencanakan penggunaan layanan, perusahaan perlu memeriksa region dan kuota saat pemesanan.
Spesifikasi Infrastruktur GPU NVIDIA Vera Rubin di Google Cloud
Fondasi utama layanan A5X adalah NVIDIA Vera Rubin NVL72 yang menyatukan akselerator grafis serta prosesor khusus AI. Untuk setiap platform NVL72, NVIDIA menggabungkan 72 akselerator Rubin dengan 36 prosesor Vera. Konfigurasi perangkat keras ini membantu mengurangi hambatan pada pemrosesan kecerdasan buatan. Komponen pemrosesan pusat Vera berperan menangani kebutuhan komputasi umum dan orkestrasi. Sementara itu, GPU Rubin menangani perhitungan paralel dalam pelatihan dan inferensi. Dengan penggabungan tersebut, pemrosesan data dapat dioptimalkan sesuai karakteristik tugas.
Di luar kekuatan CPU dan GPU, NVIDIA Vera Rubin NVL72 dilengkapi interkoneksi NVLink generasi keenam. Teknologi penghubung tersebut dirancang mempercepat perpindahan data dalam rak. Ketika menjalankan sistem pembelajaran mesin, hasil perhitungan harus dikomunikasikan dengan cepat. Apabila komunikasi menjadi hambatan, efisiensi pemrosesan berpotensi menurun. Untuk mengurangi kendala tersebut, NVIDIA mengembangkan interkoneksi berkapasitas tinggi. Namun demikian, setiap aplikasi memiliki karakteristik kebutuhan berbeda. Untuk memperoleh manfaat maksimal, perangkat lunak harus dioptimalkan sesuai arsitektur.
Infrastruktur Komunikasi AI Berkecepatan Tinggi pada Platform A5X
Penerapan ribuan akselerator secara bersamaan tidak hanya membutuhkan GPU cepat. Dalam rancangan A5X, Google Cloud mengintegrasikan jaringan Virgo dan perangkat ConnectX-9. Virgo Network dikembangkan untuk komunikasi antarsistem berkapasitas tinggi. Sebagai pelengkap perangkat keras, NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC membantu menyediakan antarmuka data berkecepatan besar. Kombinasi tersebut membantu menjaga performa ketika skala meningkat. Pada pengembangan sistem pembelajaran mesin, komunikasi antarnode harus berlangsung konsisten. Berkat rancangan konektivitas tersebut, klaster dapat memanfaatkan lebih banyak akselerator.
Sebagai bagian dari rencana infrastruktur, kapasitas hingga 80.000 Rubin GPU pada satu lokasi. Dalam penerapan beberapa lokasi, perusahaan menargetkan sebanyak 960.000 GPU Rubin pada berbagai lokasi pusat data. Angka perencanaan ini menunjukkan kebutuhan infrastruktur AI yang semakin besar. Walaupun jumlahnya sangat besar, angka tersebut belum berarti seluruh kapasitas tersedia pada Oktober 2026. Realisasi target komputasi tersebut membutuhkan pasokan daya dan pendinginan. Sebagai pertimbangan operasional, penjadwalan beban kerja harus dilakukan secara efisien. Oleh sebab itu, penskalaan memerlukan koordinasi berbagai komponen.
Penerapan Komputasi GPU Generasi Baru pada Penelitian Kecerdasan Buatan
Sasaran pengembangan infrastruktur Vera Rubin adalah kecerdasan buatan berbasis agen serta pembelajaran penguatan. Berbeda dari sistem AI sederhana, agentic AI dirancang merencanakan beberapa tindakan. Dalam penggunaan perusahaan, 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 melibatkan pembuatan pengalaman, evaluasi, dan pembaruan model. Berkat kemampuan komputasi terintegrasi, Google Cloud menyediakan sistem bagi beban kerja pembelajaran kompleks.
Perusahaan pertama yang memperoleh akses adalah Ineffable Intelligence, organisasi pengembang kecerdasan buatan asal London. Pengembang AI 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 berfokus pada sistem superlearner yang dapat terus memperbaiki kemampuan berdasarkan pengalaman. Dalam proses penelitian yang berulang, hubungan cepat antara CPU Vera dan GPU Rubin sangat penting. Meski infrastruktur mendukung penelitian tingkat lanjut, hasil akhir memerlukan evaluasi ilmiah dan pengujian berkelanjutan.
WPP Uji Agen Kreatif dan Google Cloud Perluas Confidential Computing
Di luar kegiatan reinforcement learning, A5X menjadi platform percobaan bagi grup komunikasi WPP. Perusahaan yang berbasis di London tersebut menguji sistem AI untuk proses produksi konten. Demonstrasi tersebut menggunakan keluarga model Nemotron bersama NVIDIA OpenShell. Dengan dukungan model dan lingkungan agen, permintaan bahasa alami dapat diubah menjadi rangkaian pekerjaan kreatif. Rangkaian aktivitas kreatif tersebut dapat menangani produksi video dan penyempurnaan konten visual. Untuk menjaga pengendalian, pekerjaan tidak sepenuhnya dilepas tanpa kontrol. Menurut hasil yang diumumkan, sejumlah pekerjaan multi-node dapat dipindahkan ke satu sistem A5X. Hasil tersebut memberikan gambaran kemampuan perangkat keras, meskipun hasil setiap workflow tetap dapat berbeda.
Selain pengembangan kapasitas komputasi, Google Cloud meningkatkan perlindungan data pada infrastruktur AI. Teknologi keamanan ini ditujukan untuk menjaga data selama pemrosesan. Sebagai bagian dari pengembangan, Google Cloud menyiapkan Confidential Bare Metal. Pada layanan terkait adalah A4X Max berbasis NVIDIA GB300 NVL72. Platform 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 relevan bagi perusahaan yang menangani data rahasia. Walaupun demikian, penggunaan layanan masih membutuhkan evaluasi kepatuhan.
Kesimpulan tentang Google Cloud A5X dan Infrastruktur NVIDIA Vera Rubin
Peluncuran yang dijadwalkan untuk NVIDIA Vera Rubin di Google Cloud memperluas pilihan komputasi bagi perusahaan teknologi. Berkat integrasi sistem Vera Rubin NVL72, infrastruktur dipersiapkan untuk reinforcement learning serta agentic AI. Teknologi komunikasi berkecepatan tinggi menjadi fondasi bagi pengembangan klaster besar. Target ekspansi hingga 960 ribu GPU memperlihatkan skala kebutuhan komputasi AI, tetapi tetap merupakan target, bukan kapasitas yang telah aktif seluruhnya. Penerapan awal pada penelitian dan industri menunjukkan potensi penggunaan nyata. 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.
