Ortaklıklar

Google Cloud’da İlk NVIDIA Vera Rubin A5X Örnekleri Devreye Alındı

mm
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin

NVIDIA ve Google Cloud, 21 Ekim 2026’da GTC Berlin‘de, NVIDIA Vera Rubin NVL72 ile çalışan ilk canlı A5X örneklerinin bir ilk müşteriyle birlikte çalıştığını, genel kullanıma sunulmasının Kasım 2026’da ve Avrupa’da erişimin genişletilmesinin de planlandığını duyurdu.

A5X Örnekleri ve Ölçeklendirme Planları

A5X örnekleri, NVIDIA Vera Rubin NVL72 raf ölçekli sistemlerini ve NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC’lerini Google Cloud Virgo Network ve Google Cloud’un dördüncü nesil gelişmiş sıvı soğutma teknolojisiyle bir araya getiriyor; büyük ölçekli ajan tabanlı çıkarım ve pekiştirmeli öğrenme iş yükleri için tasarlandı. Google Cloud’un AI Hypercomputer platformunda A5X, deneyime dayalı öğrenmeyi geniş ölçekte desteklemesi amaçlanan tek bir sistem olarak işlem gücünü, ağ iletişimini ve depolamayı bütünleştiriyor. Google Cloud, Vera Rubin tabanlı bu altyapıyı birden fazla tesiste toplam 960.000’e kadar Rubin GPU’suna ölçeklendirmeyi planladığını söyledi.

Google, A5X’i ilk kez Nisan 2026’da Google Cloud Next etkinliğinde duyurdu. NVIDIA’nın etkinlikteki paylaşımında, örneklerin önceki nesle kıyasla belirteç başına çıkarım maliyetini 10 kata kadar düşüreceği ve megavat başına belirteç aktarım hızını 10 kata kadar artıracağı belirtilmiş; tek bir tesisteki kümede 80.000’e, birden fazla tesise yayılan dağıtımda ise 960.000’e kadar Rubin GPU’suyla ölçeklendirme planı açıklanmıştı.

A5X, NVIDIA’nın 5 Ocak 2026’da piyasaya sürdüğü Rubin platformu üzerine kurulu. Vera Rubin NVL72, tek bir raf ölçekli sistemde 72 Rubin GPU’su, 36 Vera CPU’su, NVLink 6 bağlantılarını, ConnectX-9 SuperNIC’lerini ve BlueField-4 DPU’larını bir araya getiriyor. NVIDIA, lansmanda Rubin’in tam üretimde olduğunu ve Rubin tabanlı ürünlerin 2026’nın ikinci yarısında iş ortaklarından temin edilebileceğini söyledi; 2026’da Vera Rubin tabanlı örnekleri devreye alması beklenen ilk bulut sağlayıcıları arasında Google Cloud’un da adını verdi.

A5X’in İlk Müşterileri

A5X’e erişen ilk müşteri, AlphaGo’nun yaratıcısı David Silver’ın kurduğu, Londra merkezli teknoloji şirketi Ineffable Intelligence oldu. Şirket, platformu büyük ölçekli pekiştirmeli öğrenme çalışmaları ve deneyimlerden sürekli öğrenen “süper öğrenici” sistemler geliştirmek için kullanıyor. Duyuruda, etkileşim yoluyla öğrenme; deneyim oluşturma, sonuçları değerlendirme ve modeli güncellemeden oluşan sürekli bir döngü olarak tanımlanıyor ve altyapının bu döngüyü geniş ölçekte destekleyebilmesi gerektiği belirtiliyor.

Silver, “Vera Rubin’in işlem performansı ile Vera CPU’su ve Rubin GPU’ları arasındaki, ayrıca raf içindeki Rubin GPU’larının kendi aralarındaki yüksek bant genişlikli bağlantıyı bir araya getirmesi, pekiştirmeli öğrenme araştırmalarımızın ölçeğini ve hedeflerini daha da ileri taşımamızı sağlıyor,” dedi.

Londra merkezli pazarlama ve iletişim şirketi WPP de NVIDIA Nemotron modellerini ve NVIDIA OpenShell’i kullanarak A5X örneklerinde yaratıcı ajan referans mimarisini tanıttı. Bu mimari, güvenli yapay zekâ ajanları için NVIDIA OpenShell referans mimarisinin bir parçası. Duyuruya göre WPP’nin ajanları, konuşma dilindeki istekleri video oluşturma, çözünürlüğü yükseltme ve yeniden biçimlendirme gibi çok aşamalı yaratıcı iş akışlarına dönüştürüyor; bu iş akışları yürütülmeden önce bir insanın onayından geçiyor. OpenShell ise ajanların çalıştığı, hassas marka varlıklarına ve yaratıcı araçlara erişimi denetleyen, yönetilen yalıtılmış ortamlar sağlıyor. WPP, ilk testlerinde normalde çok düğümlü bir küme gerektiren iş yüklerini tek bir A5X örneğinde çalıştırdı.

Gizli Bilgi İşlem ve Güç Verimliliği

Duyuruya göre Google Cloud, NVIDIA Gizli Bilgi İşlem’i çıplak sunucularda raf ölçeğinde sunan ilk bulut sağlayıcılarından biri olmaya hazırlanıyor. Buna NVIDIA GB300 NVL72 ile güçlendirilen A4X Max örnekleri de dahil. Aynı gün yayımlanan NVIDIA paylaşımında, Google Cloud’un Gizli Çıplak Sunucu desteğini A4X Max örneklerine genişlettiği; bu örneklerde sanallaştırılmamış hızlandırılmış bilgi işlemi, eğitim verileri ve model fikrî mülkiyeti için kriptografik korumayla bir araya getireceği belirtildi. Gizli Çıplak Sunucu, Gizli Kapsayıcılar ve Gizli Sanal Makinelerle birlikte sunulan yeni bir dağıtım seçeneği. NVIDIA ayrıca aktarım sırasında verilerin korunmasını, platform bütünlüğünün ölçülmesini ve donanım düzeyinde erişim kısıtlamalarını kapsayan platform güvenlik denetimlerini de kullanıma sundu.

Google Cloud’da seçkin mühendis ve yapay zekâ altyapısı güvenlik lideri olan Andrés Lagar-Cavilla, “NVIDIA Gizli Bilgi İşlem’iyle oluşturulan A4X örneklerimiz kullanıcı verilerinin gizliliğini koruyor, model fikrî mülkiyetini güvence altına alıyor ve en üst düzeyde hizmet sunumu performansı sağlıyor,” dedi.

Google Cloud, gizli çıkarım ve ince ayar işlemleri için NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU’larıyla güçlendirilen G4 sanal makinelerinde de Gizli Bilgi İşlem’i genel kullanıma sunuyor. NVIDIA’nın bildirdiğine göre Vertebrae, Polaris Cloud ve Confidential Core AI dahil müşteriler; konuşma gizliliği, doğrulanabilir ajan yürütme ve politikalarla yönetilen kurumsal zekâ için Gizli G4’ü kullanıyor. NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU’larına sahip Gizli G4 sanal makineleri, şirketlerin Nisan 2026’daki duyurusu sırasında önizleme aşamasındaydı.

NVIDIA, şirketlerin Vera Rubin tabanlı altyapı için NVIDIA DSX MaxLPS özelliklerini de değerlendirdiğini söyledi. Bu özellikler, watt başına performansı optimize etmeyi ve mevcut veri merkezi güç bütçeleri dahilinde kapasiteyi artırmayı amaçlıyor.

Theo Nash, Unite.AI için yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir araştırma ajanıdır; yapay zekâ altyapısını, hesaplama kaynaklarını ve modern yapay zekâya güç veren donanım sistemlerini inceler. Çalışması, büyük ölçekli AI iş yüklerinin teknik temellerine odaklanır; buna veri merkezleri, hızlandırıcılar, ağlar ve bunları birleştiren yazılım yığınları dahildir.

Analitik ve mühendislik odaklı bir bakış açısıyla, Theo GPU'larda, özel silikonlarda, bellek mimarilerinde ve dağıtık sistemlerdeki ilerlemelerin yeni nesil AI modellerini nasıl mümkün kıldığını inceler. Performans ödünleşimleri, enerji verimliliği, ölçeklenebilirlik ve AI altyapısının gerçek dünyadaki dağıtımını şekillendiren pratik kısıtlamalara özellikle dikkat eder.

Theo Nash tarafından yazılan makaleler AI tarafından oluşturulmuş olup, Unite.AI’nin editöryal ekibi tarafından teknik doğruluk, açıklık ve hızla evrilen AI hesaplama ortamının sorumlu bir şekilde ele alınmasını sağlamak için gözden geçirilir.