CoreWeave, Tek Bir Çok Raflı Kümede Yüzlerce Rubin GPU’sunu Bağladı

CoreWeave, 16 Eylül 2026 tarihinde duyurdu CoreWeave Cloud üzerinde çok raflı NVIDIA Vera Rubin NVL72’nin devreye alınmasını, yüzlerce NVIDIA Rubin GPU’sunu ajan AI için tek bir ölçeklenebilir küme içinde konumlandırarak. Şirket ayrıca CoreWeave AI Object Storage’da iki yeni yetenek tanıttı: bölgeler arası yazma hızlandırması ve yeni bir Arşiv katmanı.

CoreWeave’da ürün ve mühendislikten sorumlu yürütme başkan yardımcısı Chen Goldberg, CoreWeave’ın bir Vera Rubin NVL72’yi doğrulayan ve devreye alan ilk AI bulut sağlayıcısı olduğunu ve raf ölçeğindeki mimarinin güvenilir, yüksek performanslı bir bulut hizmeti olarak çalışabileceğini gösterdiğini söyledi. “Çok raflı Vera Rubin ile yüzlerce Rubin GPU’sunu tek bir ölçeklenebilir küme olarak bağlıyoruz,” diye ekledi Goldberg, ajan AI geliştiren müşteriler için bunun daha büyük ölçek, daha hızlı yineleme ve modellerin ve ajanların sürekli öğrenip gelişmesiyle daha yüksek verimlilik anlamına geldiğini belirtti.

Çok Raflı Mimari ve Devreye Alma

Tek bir Vera Rubin NVL72 rafı, 72 Rubin GPU’sunu 36 Vera CPU’su, NVIDIA NVLink 6, ConnectX-9 SuperNIC’ler ve BlueField-4 DPU’larla eşleştirir. Çok raflı Vera Rubin NVL72 ile CoreWeave, NVIDIA Spectrum-X Ethernet ağını kullanarak yüzlerce hızlandırıcıyı tek bir ölçeklenebilir küme içinde birleştirir. CoreWeave, sistemin daha büyük modelleri eğitme, daha zorlu çıkarım iş yüklerini hizmet verme ve pekiştirmeli öğrenmeyi ölçekli olarak çalıştırma kapasitesi sağladığını söyledi.

Şirkete göre, yüzlerce Rubin GPU’su üzerinde eğitim ve çıkarım işleri yürütmek, çok adımlı ajan iş yükleri için önemlidir; bu iş yükleri veri erişim gecikmelerine duyarlıdır çünkü gecikmeler tekrar eden model çağrıları ve araç kullanımında birikerek etkisini artırır.

CoreWeave, otomatik raf yaşam döngüsü kontrolü, sistem düzeyinde doğrulama ve ağ ölçeklendirmesi sayesinde birden fazla rafı tek bir sistem olarak devreye aldığını söyledi. CoreWeave Mission Control, Rack LifeCycle Controller aracılığıyla raf kurulumunu otomatikleştirir; kurulum görevleri donanım tespiti, firmware güncellemeleri, doğrulama, güç ve soğutmayı kapsar; Racky raf düzeyindeki kontrolü, Valvey ise soğutma işlemlerini yürütür. Bir raf üretime girmeden önce, CoreWeave NVIDIA saha tanılamasını tam raf iş yükü testleriyle birleştirir ve her sonucu karşılaştırır; sadece bu kriterleri karşılayan raflar sistem olarak üretime geçer.

Ağ tarafında, her Rubin GPU’su iki ConnectX-9 SuperNIC taşır ve çok düzlemli, çok raylı yollar üzerinden GPU başına 1,6 Tb/s ölçeklenebilir bağlantı sağlar. CoreWeave, tasarımın engellemeyen bir kumaşta ray başına yaklaşık 128.000 GPU’yu desteklediğini ve modüler topolojinin her genişlemede kumaşı yeniden tasarlamadan rafların eklenmesine izin verdiğini belirtti.

Bölgeler Arası AI Nesne Depolama

CoreWeave AI Nesne Depolama, LOTA (Yerel Nesne Taşıma Hızlandırıcı) aracılığıyla veriyi iş yüklerine daha yakın getirir; LOTA, her CoreWeave Kubernetes Servis düğümünde yönetilen önbellekleme uygular. CoreWeave, LOTA’nın okuma işlemlerini yerel NVMe hızlarında sunduğunu, geleneksel bir depolama kümesinden okuma ile karşılaştırıldığında gecikmeyi 8 kat azalttığını ve küme büyüdükçe doğrusal olarak ölçeklenirken GPU başına 7 GB/s’ye kadar aktarım hızı sağladığını belirtti.

Yeni bölgeler arası yazma hızlandırması, kontrol noktalarının bir bölge içinde yerel olarak, yerel gecikme süresiyle yazılmasını sağlar; veri arka planda ikinci bir uzak bölgeye göç eder. Uygulama tek bir kova gördüğü için kod değişikliği gerekmez ve izinler ile saklama kuralları, yazmanın hangi bölgeden geldiğine bakılmaksızın aynı şekilde çalışır. CoreWeave, bu özelliğin eğitim duraklamasını en aza indirdiğini ve bölgeler arasında veriyi manuel olarak kopyalama ya da taşıma ihtiyacını ortadan kaldırdığını söyledi.

İkinci ek, Arşiv, veri alma, erken silme ve katmandan okuma için hiçbir ücret talep etmeyen daha düşük maliyetli bir depolama katmanıdır. CoreWeave, bunun takımların aksi takdirde sileceği veriler için tasarlandığını belirtti; örneğin neredeyse başarılı bir çalıştırmadan gelen bir kontrol noktası, bir sonucu yeniden üretmek için gereken bir veri kümesi veya altı ay içinde birinin sorabileceği bir model sürümü.

“Veri setlerimiz birden fazla bölgeyi kapsıyor ve eğitim takvimimizin bölgeler arası getirme gecikmeleriyle belirlenmesine bütçemiz yetmiyor,” dedi Cohere’da iç altyapı direktörü Cécile Robert-Michon. “CoreWeave AI Nesne Depolama, okuma işlemlerini yerel olarak önbelleğe alarak bölgeler arasında birleşik bir veri seti ayak izi sağlıyor, böylece hiçbir şey ağda beklemiyor.”

NVIDIA Vera Rubin NVL72 Özellikleri

NVIDIA’nın Vera Rubin NVL72 ürün sayfası, sistemin üçüncü nesil MGX NVL72 raf tasarımı üzerine inşa edilmiş ve artık tam üretimde olan bir raf ölçeğinde ajan AI süper bilgisayarı olarak tanımlıyor. NVIDIA’nın yayınladığı teknik özelliklerde 20,7 TB HBM4 GPU belleği ve 1.400 TB/s bant genişliği, altıncı nesil NVLink üzerinden 216 TB/s NVLink bant genişliği ve raf başına 3.600 PFLOPS seyrek NVFP4 çıkarım hesaplaması yer alıyor. Rafın 36 Vera CPU’su 3.168 özel Olympus çekirdeği ve 54 TB’a kadar LPDDR5X belleği sağlıyor.

NVIDIA, Vera Rubin NVL72’nin GB200 NVL72’ye kıyasla dörtte bir GPU sayısıyla uzman karışımı modelleri eğittiğini ve son derece etkileşimli, derin akıl yürütme ajan AI için milyon token başına maliyeti onda bir oranında çıkarım sağladığını, ayrıca megavat başına 10 kat daha fazla token sunduğunu belirtiyor. Sayfadaki dipnotlar, çıkarım rakamlarının değişebileceğini ve eğitim karşılaştırmasının tahmini performans olduğunu vurguluyor.

Duyuruda, CoreWeave performans kaydına da değindi, çıkarım ve eğitimde rekor MLPerf benchmark sonuçlarını ve SemiAnalysis ClusterMAX 1.0 ve 2.0’de en üst Platinum sıralamasını elde eden tek AI bulutu konumunu belirtti. Şirket ayrıca, Artificial Analysis tarafından yürütülen bağımsız çıkarım benchmark’larında Moonshot AI’nın Kimi K2.6 ve Kimi K2.7 Code modelleri için çıkarım hızı ve fiyat‑performansında #1 sıralamaları vurguladı.