Google Cloud ha annunciato che le nuove istanze A5X, basate sulle GPU NVIDIA Vera Rubin, saranno disponibili per tutti dal mese prossimo. Il lancio partirà dagli Stati Uniti e dovrebbe estendersi all’Europa entro la fine dell’anno. Ogni server A5X abbina una GPU Vera Rubin NVL72, schede di rete NVIDIA ConnectX‑9, la rete Virgo di Google e un sistema di raffreddamento a liquido di quarta generazione. Google afferma che, in futuro, utilizzerà fino a 960.000 GPU Rubin in diversi data center.
I primi clienti mettono al lavoro A5X
Ineffable Intelligence, con sede a Londra e fondata da David Silver, il creatore di AlphaGo, è il primo cliente a usare A5X. L’azienda impiega la piattaforma per l’apprendimento per rinforzo su larga scala e sviluppa «superlearner» che migliorano attraverso un’interazione continua. Ineffable afferma che lo stretto collegamento tra la CPU Vera e le GPU Rubin accelera il ciclo di generazione delle esperienze, valutazione dei risultati e aggiornamento dei modelli. Anche l’agenzia di marketing WPP ha testato A5X con i modelli Nemotron di NVIDIA e l’architettura di riferimento OpenShell. Il test ha dimostrato che carichi di lavoro per cui di solito serviva un cluster con più nodi potevano essere eseguiti su una singola istanza A5X, accelerando flussi di lavoro basati su agenti creativi, come la generazione e l’upscaling di video.
Funzioni di sicurezza ed efficienza
Google Cloud sarà tra i primi provider a offrire NVIDIA Confidential Computing sulle istanze bare metal A4X Max e sulle macchine virtuali G4 dotate di GPU RTX PRO 6000 Blackwell. La tecnologia cifra i dati durante l’elaborazione, contribuendo a proteggere modelli proprietari e dati sensibili. Le due aziende stanno inoltre valutando gli strumenti DSX MaxLPS di NVIDIA per migliorare le prestazioni per watt e contenere i consumi energetici man mano che l’infrastruttura cresce.
Perché conta
Per chi sviluppa sistemi di IA, le nuove istanze A5X promettono cicli di addestramento più rapidi e un’infrastruttura hardware meno complessa, con possibili riduzioni dei costi e dei tempi di lancio dei progetti. Le aziende che trattano dati riservati potranno eseguire modelli con la memoria cifrata, riducendo il rischio di fughe di dati.
