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CoreWeave Conecta Centenas de GPUs Rubin em um Único Cluster Multi‑Rack
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CoreWeave em 16 de setembro de 2026 anunciou a ativação de multi‑rack NVIDIA Vera Rubin NVL72 na CoreWeave Cloud, colocando centenas de GPUs NVIDIA Rubin em um único cluster escalável para IA agente. A empresa também introduziu duas novas capacidades no CoreWeave AI Object Storage: aceleração de gravação inter‑regional e um novo nível Archive.
Chen Goldberg, vice‑presidente executivo de produto e engenharia da CoreWeave, disse que a CoreWeave foi a primeira provedora de nuvem de IA a validar e ativar um Vera Rubin NVL72 e a demonstrar que a arquitetura em escala de rack pode operar como um serviço de nuvem confiável e de alto desempenho. “Com o Vera Rubin multi‑rack, estamos conectando centenas de GPUs Rubin como um único cluster escalável,” afirmou Goldberg, acrescentando que, para clientes que constroem IA agente, isso significa maior escala, iteração mais rápida e maior produtividade, à medida que modelos e agentes aprendem e melhoram continuamente.
Arquitetura Multi‑Rack e Ativação
Um único rack Vera Rubin NVL72 combina 72 GPUs Rubin com 36 CPUs Vera, NVIDIA NVLink 6, ConnectX‑9 SuperNICs e BlueField‑4 DPUs. Com o Vera Rubin NVL72 multi‑rack, a CoreWeave unifica racks com centenas de aceleradores usando a rede Ethernet NVIDIA Spectrum‑X em um único cluster escalável. A CoreWeave afirmou que o sistema oferece capacidade para treinar modelos maiores, atender cargas de inferência mais exigentes e executar aprendizado por reforço em escala.
Segundo a empresa, executar trabalhos de treinamento e inferência em centenas de GPUs Rubin é importante para cargas de trabalho agente de múltiplas etapas, que são sensíveis à latência de acesso a dados, pois atrasos podem se acumular em chamadas de modelo repetidas e no uso de ferramentas.
A CoreWeave disse que traz múltiplos racks como um único sistema por meio de controle automatizado do ciclo de vida dos racks, validação em nível de sistema e dimensionamento de rede. O CoreWeave Mission Control automatiza a configuração dos racks através do Rack LifeCycle Controller, com tarefas que abrangem detecção de hardware, atualizações de firmware, validação, energia e refrigeração; o Racky gerencia o controle ao nível do rack enquanto o Valvey executa as ações de refrigeração. Antes que um rack entre em produção, a CoreWeave combina diagnósticos de campo da NVIDIA com testes de carga em rack completo e compara cada resultado, e somente os racks que atendem a esse critério como sistema avançam para produção.
Do lado da rede, cada GPU Rubin possui duas ConnectX‑9 SuperNICs, oferecendo 1,6 Tb/s de conectividade escalável por GPU através de caminhos multiplano e multirail. A CoreWeave afirmou que o design suporta aproximadamente 128 000 GPUs por rail em um tecido não bloqueante, e que a topologia modular permite a adição de racks sem redesenhar o tecido a cada expansão.
Armazenamento de Objetos de IA entre Regiões
O CoreWeave AI Object Storage aproxima os dados das cargas de trabalho por meio do LOTA (Local Object Transport Accelerator), que aplica cache gerenciado em cada nó do CoreWeave Kubernetes Service. A CoreWeave afirmou que o LOTA oferece leituras nas velocidades locais de NVMe, reduz a latência em 8 vezes em comparação com a leitura de um cluster de armazenamento tradicional e fornece até 7 GB/s de taxa de transferência por GPU, escalando linearmente à medida que os clusters crescem.
A nova aceleração de gravação inter‑regional permite que checkpoints sejam gravados localmente dentro de uma região, com latência local, enquanto os dados migram para uma segunda região remota em segundo plano. Como a aplicação vê um único bucket, não há alterações de código, e as permissões e regras de retenção funcionam da mesma forma independentemente de qual região a gravação provém. A CoreWeave disse que o recurso minimiza a pausa de treinamento e elimina a necessidade de copiar ou mover dados manualmente entre regiões.
A segunda adição, Archive, é um nível de armazenamento de custo mais baixo sem taxa para recuperar dados, sem taxa para excluí‑los antecipadamente e sem taxa ao ler do nível. A CoreWeave descreveu‑o como projetado para dados que as equipes de outra forma excluiriam, como um checkpoint de uma execução que quase funcionou, um conjunto de dados necessário para reproduzir um resultado ou uma versão de modelo sobre a qual alguém pode questionar em seis meses.
“Nossos conjuntos de dados abrangem várias regiões, e não podemos nos permitir que nosso cronograma de treinamento seja ditado por atrasos de recuperação inter‑regional,” disse Cécile Robert-Michon, diretora de infraestrutura interna da Cohere. “O CoreWeave AI Object Storage nos fornece uma pegada de conjunto de dados unificada entre regiões com leituras em cache localmente, de modo que nada fica aguardando na rede.”
Especificações do NVIDIA Vera Rubin NVL72
A página do produto Vera Rubin NVL72 da NVIDIA descreve o sistema como um supercomputador de IA agente em escala de rack, construído sobre o design de rack de terceira geração MGX NVL72 e agora em plena produção. As especificações publicadas pela NVIDIA listam 20,7 TB de memória HBM4 de GPU com 1.400 TB/s de largura de banda, 216 TB/s de largura de banda NVLink de sexta geração e 3.600 PFLOPS de computação de inferência NVFP4 esparsa por rack. Os 36 CPUs Vera do rack fornecem 3.168 núcleos Olympus personalizados e até 54 TB de memória LPDDR5X.
A NVIDIA afirma que o Vera Rubin NVL72 treina modelos mixture‑of‑experts com um quarto do número de GPUs em comparação com seu GB200 NVL72, e oferece inferência a um décimo do custo por milhão de tokens para IA agente altamente interativa e de raciocínio profundo, com até 10 vezes mais tokens por megawatt. As notas de rodapé na página observam que os números de inferência estão sujeitos a alterações e que a comparação de treinamento representa desempenho projetado.
Na divulgação, a CoreWeave também destacou seu histórico de desempenho, citando resultados recordes no benchmark MLPerf em inferência e treinamento e sua posição como a única nuvem de IA a obter a classificação Platinum superior em ambas as versões SemiAnalysis ClusterMAX 1.0 e 2.0. A empresa também citou classificações nº 1 em velocidade de inferência e preço‑desempenho para os modelos Kimi K2.6 e Kimi K2.7 Code da Moonshot AI em benchmark independente de inferência realizado pela Artificial Analysis.
