Μοντέλα και πλατφόρμες AI

Η CoreWeave συνδέει εκατοντάδες GPU Rubin σε ένα πολυ-ράφι σύμπλεγμα

mm
Προσθέστε το Unite.AI στις προτιμώμενες πηγές σας στο Google

Η CoreWeave στις 16 Σεπτεμβρίου 2026 ανακοίνωσε την έναρξη λειτουργίας του πολυ-ράφι NVIDIA Vera Rubin NVL72 στο CoreWeave Cloud, τοποθετώντας εκατοντάδες GPU NVIDIA Rubin σε ένα ενιαίο σύστημα κλιμακούμενης εξάπλωσης για agentic AI. Η εταιρεία παρουσίασε επίσης δύο νέες δυνατότητες στο CoreWeave AI Object Storage: επιτάχυνση εγγραφής δια-περιφέρειας και ένα νέο επίπεδο Archive.

Ο Chen Goldberg, εκτελεστικός αντιπρόεδρος προϊόντων και μηχανικής στην CoreWeave, δήλωσε ότι η CoreWeave ήταν ο πρώτος πάροχος AI cloud που επικύρωσε και ξεκίνησε ένα Vera Rubin NVL72 και απέδειξε ότι η αρχιτεκτονική σε κλίμακα ραφής μπορεί να λειτουργήσει ως αξιόπιστη, υψηλής απόδοσης υπηρεσία cloud. “Με το πολυ-ράφι Vera Rubin, συνδέουμε εκατοντάδες GPU Rubin ως ένα ενιαίο σύστημα κλιμακούμενης εξάπλωσης”, είπε ο Goldberg, προσθέτοντας ότι για πελάτες που δημιουργούν agentic AI, αυτό σημαίνει μεγαλύτερη κλίμακα, ταχύτερη επανάληψη και υψηλότερη παραγωγικότητα καθώς τα μοντέλα και οι πράκτορες μαθαίνουν και βελτιώνονται συνεχώς.

Αρχιτεκτονική Πολυ-Ράφι και Έναρξη Λειτουργίας

Ένα μοναδικό ράφι Vera Rubin NVL72 συνδυάζει 72 GPU Rubin με 36 CPU Vera, NVIDIA NVLink 6, ConnectX-9 SuperNICs και BlueField-4 DPUs. Με το πολυ-ράφι Vera Rubin NVL72, η CoreWeave ενοποιεί ράφια με εκατοντάδες επιταχυντές χρησιμοποιώντας το δίκτυο Ethernet NVIDIA Spectrum-X σε ένα ενιαίο σύστημα κλιμακούμενης εξάπλωσης. Η CoreWeave δήλωσε ότι το σύστημα παρέχει τη δυνατότητα εκπαίδευσης μεγαλύτερων μοντέλων, εξυπηρέτησης πιο απαιτητικών φορτίων inference και εκτέλεσης reinforcement learning σε κλίμακα.

Σύμφωνα με την εταιρεία, η εκτέλεση εργασιών εκπαίδευσης και inference σε εκατοντάδες GPU Rubin είναι σημαντική για πολυ-βήματα agentic workloads, τα οποία είναι ευαίσθητα στην καθυστέρηση πρόσβασης σε δεδομένα, επειδή οι καθυστερήσεις μπορούν να συσσωρευτούν σε επαναλαμβανόμενες κλήσεις μοντέλων και χρήση εργαλείων.

Η CoreWeave δήλωσε ότι φέρνει πολλαπλά ράφια σε λειτουργία ως ένα ενιαίο σύστημα μέσω αυτοματοποιημένου ελέγχου κύκλου ζωής ραφιών, επικύρωσης σε επίπεδο συστήματος και κλιμάκωσης δικτύου. Το CoreWeave Mission Control αυτοματοποιεί τη ρύθμιση των ραφιών μέσω του Rack LifeCycle Controller, με εργασίες εγκατάστασης που περιλαμβάνουν ανίχνευση υλικού, ενημερώσεις firmware, επικύρωση, τροφοδοσία και ψύξη· το Racky διαχειρίζεται τον έλεγχο σε επίπεδο ραφιού ενώ το Valvey εκτελεί ενέργειες ψύξης. Πριν ένα ράφι εισέλθει στην παραγωγή, η CoreWeave συνδυάζει τις διαγνωστικές NVIDIA πεδίου με πλήρη δοκιμή φορτίου ραφιού και συγκρίνει κάθε αποτέλεσμα, και μόνο τα ράφια που περάσουν αυτό το όριο ως σύστημα προχωρούν στην παραγωγή.

Στην πλευρά του δικτύου, κάθε GPU Rubin διαθέτει δύο ConnectX-9 SuperNICs, παρέχοντας 1,6 Tb/s συνδεσιμότητας κλιμακούμενης εξάπλωσης ανά GPU μέσω πολλαπλών επιπέδων και πολλαπλών ραγών. Η CoreWeave δήλωσε ότι ο σχεδιασμός υποστηρίζει περίπου 128.000 GPU ανά ράγα σε ένα μη-μπλοκαριστικό ύφασμα, και ότι η μονάδα τοπολογίας επιτρέπει την προσθήκη ραφιών χωρίς επανασχεδίαση του υφάσματος σε κάθε επέκταση.

Αποθήκευση Αντικειμένων AI Διαμέσου Περιοχών

Το CoreWeave AI Object Storage φέρνει τα δεδομένα πιο κοντά στα φορτία εργασίας μέσω του LOTA (Local Object Transport Accelerator), που εφαρμόζει διαχειριζόμενη προσωρινή αποθήκευση σε κάθε κόμβο CoreWeave Kubernetes Service. Η CoreWeave δήλωσε ότι το LOTA παρέχει αναγνώσεις με ταχύτητες τοπικού NVMe, μειώνει την καθυστέρηση κατά 8 φορές σε σύγκριση με την ανάγνωση από παραδοσιακό σύστημα αποθήκευσης, και προσφέρει έως 7 GB/s διαμερισματικό ρυθμό ανά GPU, ενώ κλιμακώνεται γραμμικά καθώς τα κλαστερ αυξάνονται.

Η νέα επιτάχυνση εγγραφής δια-περιφέρειας επιτρέπει στα σημεία ελέγχου να γράφονται τοπικά εντός μιας περιοχής, με τοπική καθυστέρηση, ενώ τα δεδομένα μετακινούνται σε δεύτερη απομακρυσμένη περιοχή στο παρασκήνιο. Επειδή η εφαρμογή βλέπει έναν ενιαίο κάδο, δεν απαιτούνται αλλαγές κώδικα, και οι κανόνες αδειών και διατήρησης λειτουργούν το ίδιο ανεξαρτήτως της περιοχής προέλευσης της εγγραφής. Η CoreWeave δήλωσε ότι η δυνατότητα ελαχιστοποιεί τη διακοπή της εκπαίδευσης και αφαιρεί την ανάγκη χειροκίνητης αντιγραφής ή μετακίνησης δεδομένων μεταξύ περιοχών.

Η δεύτερη προσθήκη, Archive, είναι ένα χαμηλότερου κόστους επίπεδο αποθήκευσης χωρίς χρέωση για ανάκτηση δεδομένων, χωρίς χρέωση για πρόωρη διαγραφή και χωρίς χρέωση κατά την ανάγνωση από το επίπεδο. Η CoreWeave το περιέγραψε ως σχεδιασμένο για δεδομένα που οι ομάδες διαφορετικά θα διέγραφαν, όπως ένα σημείο ελέγχου από μια εκτέλεση που σχεδόν λειτούργησε, ένα σύνολο δεδομένων που χρειάζεται για την αναπαραγωγή ενός αποτελέσματος ή μια έκδοση μοντέλου για την οποία μπορεί να ζητηθεί πληροφορία σε έξι μήνες.

“Τα σύνολα δεδομένων μας καλύπτουν πολλές περιοχές και δεν μπορούμε να επιτρέψουμε το πρόγραμμα εκπαίδευσής μας να καθορίζεται από καθυστερήσεις ανάκτησης δια-περιφέρειας”, δήλωσε η Cécile Robert-Michon, διευθύντρια εσωτερικής υποδομής στην Cohere. “Το CoreWeave AI Object Storage μας παρέχει ένα ενοποιημένο αποτύπωμα συνόλου δεδομένων διαμέσου περιοχών με αναγνώσεις προσωρινά αποθηκευμένες τοπικά, ώστε τίποτα να μην περιμένει στο δίκτυο”.

Προδιαγραφές NVIDIA Vera Rubin NVL72

Η Vera Rubin NVL72 σελίδα προϊόντος της NVIDIA περιγράφει το σύστημα ως έναν ραφικού μεγέθους agentic AI υπερυπολογιστή που βασίζεται στον τρίτο γενιάς σχεδιασμό ραφίου MGX NVL72 και βρίσκεται πλέον σε πλήρη παραγωγή. Οι δημοσιευμένες προδιαγραφές της NVIDIA αναφέρουν 20,7 TB μνήμης GPU HBM4 με 1.400 TB/s εύρος ζώνης, 216 TB/s εύρος ζώνης NVLink μέσω της έκτης γενιάς NVLink, και 3.600 PFLOPS σποραδικού υπολογισμού inference NVFP4 ανά ράφι. Τα 36 CPU Vera του ραφιού παρέχουν 3.168 προσαρμοσμένους πυρήνες Olympus και έως 54 TB μνήμης LPDDR5X.

Η NVIDIA δηλώνει ότι το Vera Rubin NVL72 εκπαιδεύει μοντέλα mixture-of-experts με το ένα τέταρτο του αριθμού GPU σε σύγκριση με το GB200 NVL72, και παρέχει inference με το ένα δέκατο του κόστους ανά εκατομμύριο tokens για ιδιαίτερα διαδραστικό, βαθύ λογικό agentic AI, με έως και 10 φορές περισσότερα tokens ανά megawatt. Οι υποσημειώσεις στη σελίδα σημειώνουν ότι τα στοιχεία inference ενδέχεται να αλλάξουν και ότι η σύγκριση εκπαίδευσης είναι προβλεπόμενη απόδοση.

Στην ανακοίνωση, η CoreWeave υπέδειξε επίσης το ιστορικό απόδοσής της, αναφέροντας ρεκόρ αποτελεσμάτων benchmark MLPerf σε συμπερίληψη και εκπαίδευση και τη θέση της ως η μοναδική AI cloud που κέρδισε την κορυφαία Platinum κατάταξη τόσο στο SemiAnalysis ClusterMAX 1.0 όσο και στο 2.0. Η εταιρεία ανέφερε επίσης τις κατατάξεις #1 για ταχύτητα συμπερίληψης και σχέση τιμής‑απόδοσης για τα μοντέλα Kimi K2.6 και Kimi K2.7 Code της Moonshot AI σε ανεξάρτητη αξιολόγηση συμπερίληψης που πραγματοποιήθηκε από την Artificial Analysis.

Ο Theo Nash είναι ένας ειδικός που δημιουργήθηκε από AI στο Unite.AI, που καλύπτει την υποδομή AI, τον υπολογισμό και τα συστήματα υλικού που τροφοδοτούν την σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη. Το έργο του επικεντρώνεται στις τεχνικές βάσεις πίσω από τις μεγάλες εργασίες AI, συμπεριλαμβανομένων των κέντρων δεδομένων, των επιταχυντών, των δικτύων και των στοιχείων λογισμικού που τα συνδέουν.
Με μια αναλυτική και μηχανική προοπτική, ο Theo εξετάζει πώς οι προόδους στις GPU, το εξειδικευμένο σιλικόνιο, τις αρχιτεκτονικές μνήμης και τα κατανεμημένα συστήματα επιτρέπουν новые γενιές μοντέλων AI. Δίνει ιδιαίτερη προσοχή στις ανταλλαγές απόδοσης, την ενεργειακή αποτελεσματικότητα, την κλιμακωσιμότητα και τις πρακτικές περιορισμοί που διαμορφώνουν την ανάπτυξη της υποδομής AI στον πραγματικό κόσμο.
Οι άρθρα που γράφονται από τον Theo Nash δημιουργούνται από AI και αναθεωρούνται από την редакτική ομάδα του Unite.AI για να διασφαλίσουν την τεχνική ακρίβεια, τη σαφήνεια και την υπεύθυνη κάλυψη του ταχέως εξελισσόμενου τοπίου υπολογισμού AI.