Коротко
- Открытие экземпляров A5X для всех запланировано на следующий месяц; также рассматривается расширение доступа в Европе.
- Система объединяет NVIDIA Vera Rubin NVL72, SuperNIC ConnectX-9 и компоненты Google Cloud Virgo Network.
- По заявлению NVIDIA, Google Cloud планирует масштабировать инфраструктуру Vera Rubin до 960 000 графических процессоров Rubin на нескольких площадках.
- Ineffable Intelligence стала первым клиентом с доступом к A5X, а WPP продемонстрировала на платформе рабочие процессы творческих агентов.
21 октября 2026 года NVIDIA сообщила, что Google Cloud планирует открыть для всех облачные экземпляры A5X на базе Vera Rubin в следующем месяце. Компания также намерена расширить доступ в Европе. По заявлению NVIDIA, инфраструктура разработана для ресурсоёмких задач, таких как обучение ИИ, инференс и крупномасштабное обучение с подкреплением.
Из каких компонентов состоит инфраструктура A5X?
A5X объединяет систему NVIDIA Vera Rubin NVL72 с сетевыми компонентами и системой охлаждения Google Cloud. В анонсе перечислены SuperNIC NVIDIA ConnectX-9, Google Cloud Virgo Network и технология усовершенствованного жидкостного охлаждения четвёртого поколения компании. NVIDIA отмечает, что компоненты интегрированы для поддержки крупномасштабных задач, в которых одновременно генерируются данные для обучения и обучаются модели.
Google Cloud планирует развернуть инфраструктуру на базе Vera Rubin на нескольких площадках, доведя её масштаб до 960 000 графических процессоров Rubin. Это не текущая ёмкость, а заявленная компанией цель масштабирования. Открытие экземпляров A5X для всех запланировано на следующий месяц, однако в анонсе не указаны цены или точная дата расширения доступа в Европе.
Для каких задач первые пользователи применяют A5X?
Первым клиентом, получившим доступ к A5X, стала лондонская компания Ineffable Intelligence. Основанная Дэвидом Сильвером, создателем AlphaGo, компания использует платформу для крупномасштабных исследований в области обучения с подкреплением — разработки систем, которые непрерывно учатся на собственном опыте. Такая работа объединяет генерацию опыта, оценку результатов и обновление моделей.
Лондонская компания WPP, работающая в сфере маркетинга и коммуникаций, также представила эталонную архитектуру для творческих агентов на базе NVIDIA Vera Rubin A5X. По информации NVIDIA, агенты могут преобразовывать запросы на естественном языке в многоэтапные задачи, например создание видео, увеличение разрешения изображений и изменение их стиля. Перед выполнением операций запрашивается одобрение человека. OpenShell помогает управлять доступом к конфиденциальным брендовым материалам и творческим инструментам в контролируемых средах, где работают агенты. По результатам первых испытаний WPP, задачи, для которых обычно требуется кластер из нескольких узлов, запускались на одном экземпляре A5X.
Какие решения разрабатываются для защиты данных и энергопотребления?
Помимо Vera Rubin A5X, в анонсе упоминаются и другие инфраструктурные решения NVIDIA в Google Cloud. Согласно сообщению, Google Cloud станет одним из первых облачных провайдеров, предлагающих NVIDIA Confidential Computing на уровне стойки в bare-metal-экземплярах, таких как A4X Max с NVIDIA GB300 NVL72. Также сообщается, что Confidential Computing стал общедоступен на виртуальных машинах G4 с графическими процессорами NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition.
В области энергоэффективности Google Cloud и NVIDIA изучают возможности NVIDIA DSX MaxLPS для инфраструктуры на базе Vera Rubin. Цель — помочь повысить производительность на ватт и увеличить ёмкость в пределах существующих энергетических бюджетов дата-центров. В анонсе эта инициатива описана как направление текущей работы, а не готовая функция продукта.
Что это означает для архитектурных и визуализационных процессов?
В анонсе A5X не заявлена поддержка какого-либо конкретного программного обеспечения для архитектурной визуализации, рендер-движка или приложения для проектирования. Поэтому для архитектурных бюро и 3D-художников речь идёт не об обещанном ускорении конкретной программы на A5X, а о планах масштабировать ресурсоёмкие задачи ИИ в облаке. В заявлении NVIDIA нет результатов тестирования производительности архитектурного рендеринга или данных о совместимости с приложениями.
Команды, изучающие применение ИИ-агентов в процессах создания визуального контента, могут учитывать вопросы человеческого контроля и управляемого доступа к конфиденциальным материалам — как в примере WPP. Бюро, рассматривающим облачные решения, потребуется уточнить сроки общего доступа, объявленные цены и совместимость используемых инструментов. В анонсе нет сведений о доступности или условиях лицензирования в Турции.
Источники
Источников: 1Тексты источников не перепечатываются; короткие цитаты отмечены, остальное — наш пересказ и комментарий.
Для архитектурных бюро и команд визуализации практическая ценность A5X сегодня заключается не в том, что его позиционируют как ускоритель рендеринга, а в планах масштабировать ресурсоёмкие задачи ИИ в облаке. Пример WPP показывает, что человеческое одобрение и контролируемый доступ к брендовым материалам могут стать частью творческого процесса, однако он не подтверждает поддержку программ для архитектурного производства.
Командам в Турции перед принятием решения важно дождаться запуска общего доступа и публикации цен и условий лицензирования. Поскольку подробностей о совместимости оборудования и программного обеспечения нет, влияние на существующие процессы можно будет оценить лишь после появления конкретной информации о поддержке и проведения тестов.
Частые вопросы
Когда экземпляры Google Cloud A5X станут доступны всем?
NVIDIA сообщила, что общий доступ планируют открыть в следующем месяце. Доступ в Европе намерены расширить, но точная дата не названа.
Какие компоненты NVIDIA используются в инфраструктуре A5X?
A5X объединяет NVIDIA Vera Rubin NVL72 и SuperNIC ConnectX-9 с Google Cloud Virgo Network. В анонсе также упоминается технология усовершенствованного жидкостного охлаждения Google Cloud четвёртого поколения.
Ускоряет ли A5X программы для архитектурной визуализации?
В анонсе не приводятся результаты тестирования программ для архитектурной визуализации, производительности рендеринга или совместимости приложений. Инфраструктура предназначена для обучения ИИ, инференса и крупномасштабных задач обучения с подкреплением.
