Google Cloud plant den Einsatz von bis zu 960.000 Nvidia Rubin GPUs

de.wedoany.com-Bericht: Am 21. Oktober kündigten Google Cloud und Nvidia auf der GTC-Konferenz in Berlin eine neue Runde von KI-Infrastruktur-Deployments an. Die A5X-Cloud-Computing-Instanzen mit dem Nvidia Vera Rubin NVL72-System sollen im November 2026 offiziell verfügbar werden, und es ist geplant, den Dienst auf Europa auszuweiten. Google Cloud beabsichtigt, an mehreren Rechenzentrumsstandorten bis zu 960.000 Rubin GPUs einzusetzen, um Rechenleistung für groß angelegtes KI-Training, Agenten-Inferenz und Reinforcement-Learning-Aufgaben bereitzustellen.

A5X nutzt das Vera Rubin NVL72-Rack-Computing-System, integriert die Nvidia ConnectX-9 Hochgeschwindigkeits-Netzwerkadapter, das Google Cloud Virgo-Netzwerk sowie die vierte Generation fortschrittlicher Flüssigkühlungstechnologie und ist an die Google Cloud AI Hypercomputer-Infrastruktur angebunden. Gemäß dem von beiden Seiten veröffentlichten Netzwerkskalierungsplan kann ein einzelner Standort bis zu 80.000 Rubin GPUs unterstützen, wobei die Obergrenze für Multi-Standort-Deployments 960.000 GPUs erreicht; standortübergreifende Rechenressourcen werden über die Virgo-Netzwerkarchitektur skaliert.

Das in London, Großbritannien, ansässige KI-Unternehmen Ineffable Intelligence hat bereits als Erster A5X-Instanzen für groß angelegte Reinforcement-Learning-Forschung eingesetzt. Das Unternehmen wurde von David Silver gegründet, einem Kernentwickler von AlphaGo, und entwickelt KI-Systeme, die durch kontinuierliche Interaktion und Erfahrungsfeedback lernen können. Beide Seiten hatten bereits im Juni 2026 eine Cloud-Computing-Kooperationsvereinbarung unterzeichnet, und Ineffable Intelligence wählte Google Cloud als primären Infrastrukturpartner.

Die britische Kommunikationsgruppe WPP hat ebenfalls bereits Tests der kreativen Agentenarchitektur auf der A5X-Plattform abgeschlossen. Das System nutzt das Nvidia Nemotron-Modell und die OpenShell-Technologie und kann Aufgaben wie Videogenerierung, Bildqualitätsverbesserung und Materialrekonstruktion auf Basis natürlicher Sprachbefehle ausführen. Erste Tests von WPP zeigen, dass einige Workloads, die ursprünglich auf Multi-Node-Clustern ausgeführt werden mussten, bereits auf einer einzelnen A5X-Instanz ausgeführt werden können.

Google Cloud plant außerdem, die vertrauliche Computing-Fähigkeit von Nvidia auf Rack-Level-Bare-Metal-Instanzen auszuweiten und zu untersuchen, wie die Nvidia DSX MaxLPS-Technologie genutzt werden kann, um die Rechenleistung pro Watt der Rubin-Infrastruktur und die Auslastung der Rechenzentrumskapazität zu optimieren.