Google Cloud объявила, что новые инстансы A5X на базе графических процессоров NVIDIA Vera Rubin станут общедоступны в следующем месяце. Сначала они появятся в США, а позднее в этом году — в Европе. Каждый сервер A5X объединяет GPU Vera Rubin NVL72, сетевые карты NVIDIA ConnectX‑9, сеть Google Virgo и систему жидкостного охлаждения четвёртого поколения. По словам Google, со временем компания задействует до 960 000 GPU Rubin на нескольких площадках дата-центров.
Первые клиенты уже используют A5X
Лондонская Ineffable Intelligence, основанная создателем AlphaGo Дэвидом Сильвером, стала первым пользователем A5X. Компания применяет платформу для масштабного обучения с подкреплением, создавая «суперобучающиеся» системы, которые совершенствуются благодаря постоянному взаимодействию. В Ineffable считают, что тесная связь между процессором Vera и GPU Rubin ускоряет цикл накопления опыта, оценки результатов и обновления моделей. Маркетинговая компания WPP также протестировала A5X с моделями Nemotron от NVIDIA и эталонной архитектурой OpenShell. Тесты показали, что задачи, для которых обычно требовался кластер из нескольких узлов, можно выполнять на одном инстансе A5X. Это ускоряет работу конвейеров творческих ИИ-агентов, например генерацию и увеличение разрешения видео.
Безопасность и энергоэффективность
Google Cloud станет одним из первых провайдеров, предлагающих NVIDIA Confidential Computing на bare-metal-инстансах A4X Max и виртуальных машинах G4 с GPU RTX PRO 6000 Blackwell. Эта технология шифрует данные во время обработки, помогая защитить собственные модели и конфиденциальную информацию. Обе компании также изучают инструменты NVIDIA DSX MaxLPS для повышения производительности на ватт и стремятся контролировать энергопотребление по мере масштабирования инфраструктуры.
Почему это важно
Для разработчиков ИИ новые инстансы A5X обещают ускорить циклы обучения и упростить аппаратную инфраструктуру, что может сократить затраты и время выхода проектов на рынок. Компании, работающие с конфиденциальными данными, смогут запускать модели в зашифрованной памяти, снижая риск утечки данных.
