CoreWeave توصل مئات من وحدات معالجة الرسوميات Rubin في مجموعة متعددة الرفوف واحدة

CoreWeave في 16 سبتمبر 2026 أعلن عن تشغيل نظام متعدد الرفوف NVIDIA Vera Rubin NVL72 على CoreWeave Cloud، مما وضع مئات من وحدات معالجة الرسوميات NVIDIA Rubin في مجموعة واحدة قابلة للتوسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلية. كما قدمت الشركة ميزتين جديدتين في CoreWeave AI Object Storage: تسريع الكتابة عبر المناطق وطبقة أرشيف جديدة.

قال تشن جولدبرغ، نائب الرئيس التنفيذي للمنتجات والهندسة في CoreWeave، إن CoreWeave كانت أول مزود سحابة للذكاء الاصطناعي يتحقق من صحة ويشغل نظام Vera Rubin NVL72 ويظهر أن بنية الرفوف يمكن أن تعمل كخدمة سحابية موثوقة وعالية الأداء. وقال جولدبرغ: “مع نظام Vera Rubin متعدد الرفوف، نحن نوصل مئات من وحدات معالجة الرسوميات Rubin في مجموعة واحدة قابلة للتوسع”، مضيفًا أن ذلك يعني لعملاء بناء الذكاء الاصطناعي الوكلي نطاقًا أكبر، وتكرارًا أسرع، وإنتاجية أعلى حيث تتعلم النماذج والوكلاء باستمرار وتتحسن.

بنية متعددة الرفوف وتشغيل النظام

يضم رف Vera Rubin NVL72 واحد 72 وحدة معالجة رسومات Rubin مع 36 وحدة معالجة مركزية Vera، وNVIDIA NVLink 6، وConnectX-9 SuperNICs، وBlueField-4 DPUs. باستخدام Vera Rubin NVL72 متعدد الرفوف، توحد CoreWeave رفوف مئات المعجلات باستخدام شبكة Ethernet من NVIDIA Spectrum-X في مجموعة واحدة قابلة للتوسع. وقالت CoreWeave إن النظام يوفر القدرة على تدريب نماذج أكبر، وخدمة أعباء استدلال أكثر تطلبًا، وتشغيل التعلم التعزيزي على نطاق واسع.

وفقًا للشركة، تشغيل وظائف التدريب والاستدلال عبر مئات من وحدات معالجة الرسوميات Rubin أمر مهم لأعباء العمل الوكيلية متعددة الخطوات، التي تكون حساسة لتأخير الوصول إلى البيانات لأن التأخيرات قد تتراكم عبر استدعاءات النموذج المتكررة واستخدام الأدوات.

قالت CoreWeave إنها تشغل عدة رفوف كنظام واحد عبر التحكم الآلي في دورة حياة الرف، والتحقق على مستوى النظام، وتوسيع الشبكة. يقوم CoreWeave Mission Control بأتمتة إعداد الرفوف من خلال Rack LifeCycle Controller، مع مهام إعداد تشمل اكتشاف الأجهزة، وتحديثات البرامج الثابتة، والتحقق، والطاقة، والتبريد؛ يتولى Racky التحكم على مستوى الرف بينما ينفذ Valvey إجراءات التبريد. قبل أن يدخل الرف مرحلة الإنتاج، تجمع CoreWeave تشخيصات ميدانية من NVIDIA مع اختبار عبء عمل كامل للرف وتقارن كل نتيجة، ولا تنتقل إلى الإنتاج سوى الرفوف التي تجتاز هذا المعيار كنظام.

من جانب الشبكة، يحمل كل وحدة معالجة رسومات Rubin اثنين من ConnectX-9 SuperNICs، مما يوفر 1.6 تيرابايت/ثانية من الاتصال القابل للتوسع لكل وحدة معالجة رسومات عبر مسارات متعددة المستويات ومتعددة القنوات. وقالت CoreWeave إن التصميم يدعم تقريبًا 128,000 وحدة معالجة رسومات لكل قناة في بنية غير محجوبة، وأن الطوبولوجيا النمطية تسمح بإضافة رفوف دون الحاجة إلى إعادة تصميم البنية في كل توسيع.

تخزين كائنات الذكاء الاصطناعي عبر المناطق

يقرب CoreWeave AI Object Storage البيانات من أعباء العمل عبر LOTA (مسرّع نقل الكائنات المحلي)، الذي يطبق التخزين المؤقت المدار على كل عقدة من خدمة CoreWeave Kubernetes. وقالت CoreWeave إن LOTA يوفر عمليات قراءة بسرعات NVMe المحلية، ويقلل الكمون بمقدار 8 أضعاف مقارنةً بالقراءة من مجموعة تخزين تقليدية، ويقدم ما يصل إلى 7 جيجابايت/ثانية من النطاق الترددي لكل وحدة معالجة رسومات مع توسع خطي مع نمو المجموعات.

تتيح تسريع الكتابة عبر المناطق الجديد كتابة نقاط التفتيش محليًا داخل منطقة ما، بكمون محلي، بينما تنتقل البيانات إلى منطقة بعيدة ثانية في الخلفية. وبما أن التطبيق يرى دلوًا واحدًا، لا توجد تغييرات في الشيفرة، وتعمل أذونات وقواعد الاحتفاظ بنفس الطريقة بغض النظر عن المنطقة التي جاء منها الكتابة. وقالت CoreWeave إن الميزة تقلل من توقف التدريب وتزيل الحاجة إلى نسخ أو نقل البيانات يدويًا بين المناطق.

الإضافة الثانية، الأرشيف، هي طبقة تخزين منخفضة التكلفة دون أي رسوم لاسترجاع البيانات، ولا رسوم لحذفها مبكرًا، ولا رسوم عند القراءة من الطبقة. وصفتها CoreWeave بأنها مُصممة للبيانات التي قد تحذفها الفرق عادةً، مثل نقطة تفتيش من تشغيل كاد ينجح، أو مجموعة بيانات لازمة لإعادة إنتاج نتيجة، أو نسخة نموذج قد يسأل عنها شخص ما بعد ستة أشهر.

“تغطي مجموعات بياناتنا عدة مناطق، ولا يمكننا تحمل أن يُحدد جدول تدريبنا بتأخيرات الاسترجاع عبر المناطق”، قالت سيسيل روبرت-ميشون، مديرة البنية التحتية الداخلية في Cohere. “يوفر لنا CoreWeave AI Object Storage بصمة مجموعة بيانات موحدة عبر المناطق مع قراءة مخزنة مؤقتًا محليًا، لذا لا شيء ينتظر على الشبكة.”

مواصفات NVIDIA Vera Rubin NVL72

تصف صفحة منتج Vera Rubin NVL72 من NVIDIA النظام على أنه حاسوب فائق للذكاء الاصطناعي الوكلي على نطاق الرفوف، مبني على تصميم رف MGX NVL72 من الجيل الثالث وهو الآن في الإنتاج الكامل. تُظهر المواصفات المنشورة من NVIDIA 20.7 تيرابايت من ذاكرة HBM4 للمعالج الرسومي بعرض نطاق 1,400 تيرابايت/ثانية، وعرض نطاق NVLink قدره 216 تيرابايت/ثانية عبر الجيل السادس من NVLink، و3,600 بيتافلوبس من حساب الاستدلال المتناثر NVFP4 لكل رف. تزود 36 وحدة معالجة مركزية Vera الرف بـ 3,168 نواة Olympus مخصصة وما يصل إلى 54 تيرابايت من ذاكرة LPDDR5X.

تذكر NVIDIA أن Vera Rubin NVL72 يدرب نماذج مزيج الخبراء باستخدام ربع عدد وحدات معالجة الرسوميات مقارنةً بـ GB200 NVL72، ويوفر الاستدلال بتكلفة تقل إلى عُشر التكلفة لكل مليون رمز لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكلي ذات التفاعل العالي والتفكير العميق، مع ما يصل إلى 10 أضعاف الرموز لكل ميجاواط. وتشير الهوامش في الصفحة إلى أن أرقام الاستدلال قابلة للتغيير وأن مقارنة التدريب تمثل أداءً متوقعًا.

في الإعلان، أشارت CoreWeave أيضًا إلى سجل أدائها، مستشهدة بنتائج قياسية في اختبار MLPerf لكل من الاستدلال والتدريب وموقعها كالسحابة الوحيدة للذكاء الاصطناعي التي حصلت على تصنيف البلاتين الأعلى في كل من SemiAnalysis ClusterMAX 1.0 و2.0. كما ذكرت الشركة تصنيفات المرتبة الأولى لسرعة الاستدلال وأداء السعر‑الفعالية لنماذج Kimi K2.6 وKimi K2.7 Code التابعة لـ Moonshot AI في اختبار استدلال مستقل أجرته Artificial Analysis.