Google Cloud anunció que sus nuevas instancias A5X, impulsadas por GPU NVIDIA Vera Rubin, estarán disponibles de forma general el próximo mes. El despliegue comenzará en EE. UU. y está previsto que se extienda a Europa más adelante este año. Cada servidor A5X combina una GPU Vera Rubin NVL72, tarjetas de red NVIDIA ConnectX‑9, la red Virgo de Google y un sistema de refrigeración líquida de cuarta generación. Google afirma que, con el tiempo, operará hasta 960.000 GPU Rubin en varios centros de datos.
Los primeros clientes ya usan A5X
Ineffable Intelligence, con sede en Londres y fundada por David Silver, creador de AlphaGo, es el primer usuario de A5X. La empresa utiliza la plataforma para el aprendizaje por refuerzo a gran escala y desarrolla «superaprendedores» que mejoran mediante la interacción continua. Ineffable afirma que la estrecha conexión entre la CPU Vera y las GPU Rubin ayuda a acelerar el ciclo de generación de experiencias, evaluación de resultados y actualización de modelos. La agencia de marketing WPP también probó A5X con los modelos Nemotron de NVIDIA y la arquitectura de referencia OpenShell. La prueba mostró que cargas de trabajo que normalmente requerían un clúster de varios nodos podían ejecutarse en una sola instancia A5X, lo que aceleró procesos de agentes creativos, como la generación y el escalado de video.
Funciones de seguridad y eficiencia
Google Cloud será uno de los primeros proveedores en ofrecer NVIDIA Confidential Computing en instancias bare metal A4X Max y en máquinas virtuales G4 que usan GPU RTX PRO 6000 Blackwell. Esta tecnología cifra los datos mientras se procesan, lo que ayuda a proteger los modelos propietarios y la información confidencial. Ambas empresas también están evaluando las herramientas DSX MaxLPS de NVIDIA para mejorar el rendimiento por vatio y controlar el consumo eléctrico a medida que crece la infraestructura.
Por qué importa
Para quienes desarrollan IA, las nuevas instancias A5X prometen acelerar los ciclos de entrenamiento y reducir la complejidad del hardware, lo que puede disminuir los costos y el tiempo de lanzamiento de los proyectos. Las empresas que manejan datos confidenciales tendrán la opción de ejecutar modelos con la memoria cifrada, lo que reduce el riesgo de filtraciones.
