Google Cloud and NVIDIA Announce General Availability of NVIDIA Vera Rubin Infrastructure

🖼️ 인포그래픽

🖼️ 4컷 인포그래픽

💡 한 줄 요약

Google Cloud와 NVIDIA는 Vera Rubin 기반 A5X 인스턴스를 다음 달 일반 제공하고 유럽으로 제공 지역을 확대할 계획이며, 대규모 강화학습·에이전트 실행과 함께 보안 및 전력 효율을 지원하는 인프라를 추진한다.

📌 핵심 요약

• A5X는 NVIDIA Vera Rubin NVL72, NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs, Google Cloud Virgo Network, Google Cloud의 4세대 첨단 액체 냉각 기술을 통합한다. 다음 달 일반 제공과 유럽 제공 지역 확대가 예정돼 있으며, Google Cloud는 여러 사이트에 걸쳐 최대 960,000개의 Rubin GPU로 인프라를 확장할 계획이다.
• AlphaGo 개발자 David Silver가 설립한 런던 기업 Ineffable Intelligence는 A5X의 첫 고객으로, 경험을 통해 지속적으로 학습하는 ‘superlearner’ 시스템과 대규모 강화학습을 연구한다. A5X는 Google Cloud의 AI Hypercomputer에서 컴퓨팅·네트워킹·스토리지를 결합해 경험 생성, 결과 평가, 모델 업데이트의 순환을 지원한다.
• WPP는 A5X에서 NVIDIA Nemotron 모델과 NVIDIA OpenShell을 활용한 창작 에이전트 참조 아키텍처를 시연했다. 에이전트는 실행 전 사람의 승인을 거쳐 영상 생성·업스케일링·스타일 변경을 수행하며, 초기 테스트에서는 통상 다중 노드 클러스터가 필요했던 워크로드가 A5X 인스턴스 하나에서 실행됐다.
• Google Cloud는 NVIDIA GB300 NVL72 기반 A4X Max 같은 베어메탈 인스턴스에 랙 규모의 NVIDIA Confidential Computing을 제공하는 초기 클라우드 사업자 중 하나가 될 예정이다. NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU 기반 G4 VM에서는 Confidential Computing을 일반 제공하며, Vertebrae·Polaris Cloud·Confidential Core AI가 대화 프라이버시, 검증 가능한 에이전트 실행, 정책에 따른 기업 지능에 활용하고 있다.
• Google Cloud와 NVIDIA는 Vera Rubin 기반 인프라에서 NVIDIA DSX MaxLPS 기능을 검토하고 있다. 목적은 전력당 성능을 최적화하고 데이터센터의 가용 전력 예산 안에서 수용 용량을 확대하는 것이다.

🧩 주요 포인트

1. 컴퓨팅·네트워킹·스토리지를 통합한 A5X → 경험 생성과 학습을 긴밀히 연결해야 하는 강화학습의 반복 과정을 대규모로 지원하는 기반.
2. WPP의 단일 A5X 인스턴스 초기 테스트와 OpenShell 샌드박스 → 창작 워크로드의 실행 규모와 민감한 브랜드 자산에 대한 접근 통제를 함께 검토할 수 있는 사례.
3. Confidential Computing 제공 확대와 NVIDIA DSX MaxLPS 검토 → 에이전트 인프라 확장에서는 모델·데이터 보호뿐 아니라 가용 전력 예산도 주요 고려 요소.

🧠 상세 정리

1. A5X의 일반 제공과 인프라 확장 계획

Google Cloud와 NVIDIA는 Vera Rubin 기반 A5X 인스턴스를 다음 달 일반 제공하고, 유럽으로 제공 지역을 확대할 계획이라고 밝혔다. A5X는 NVIDIA Vera Rubin NVL72, NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs, Google Cloud Virgo Network와 Google Cloud의 4세대 첨단 액체 냉각 기술을 결합한다. 이 구성은 학습과 추론을 지원하며, 특히 대규모 에이전트 추론과 강화학습처럼 높은 처리 역량이 필요한 워크로드를 겨냥한다. Google Cloud는 여러 사이트에 걸쳐 최대 960,000개의 Rubin GPU를 갖추도록 Vera Rubin 기반 인프라를 확장할 계획이며, 이 수치는 현재 구축 완료 규모가 아닌 향후 확장 계획이다.

2. 경험 생성과 학습을 연결하는 강화학습 기반

AlphaGo 개발자 David Silver가 설립한 런던 소재 Ineffable Intelligence는 A5X에 처음 접근한 고객으로, 대규모 강화학습과 경험을 통해 계속 학습하는 ‘superlearner’ 시스템 개발에 플랫폼을 사용하고 있다. 상호작용을 통한 학습은 경험을 생성하고 결과를 평가한 뒤 모델을 업데이트하는 과정을 지속적으로 반복하므로, 전체 순환을 대규모로 지원하는 인프라가 필요하다는 설명이다. A5X는 Google Cloud의 AI Hypercomputer 안에서 컴퓨팅·네트워킹·스토리지를 통합해 이러한 경험 중심 학습을 지원한다. Silver는 상당한 컴퓨팅 역량과 경험 생성·학습 사이의 긴밀한 연결이 필요하며, Vera CPU와 Rubin GPU 사이 및 랙 내부 Rubin GPU 사이의 고대역폭 연결이 강화학습 연구의 규모와 목표를 확대하는 데 도움이 된다고 말했다.

3. WPP의 창작 에이전트 시연과 초기 실행 결과

런던 소재 마케팅·커뮤니케이션 기업 WPP는 Vera Rubin 기반 A5X 인스턴스에서 NVIDIA Nemotron 모델과 NVIDIA OpenShell을 사용한 창작 에이전트 참조 아키텍처를 시연했다. 에이전트는 대화형 요청을 영상 생성, 업스케일링, 스타일 변경 등의 다단계 창작 작업으로 전환하며, 실행 전에 사람의 승인을 받는다. 안전한 AI 에이전트를 위한 NVIDIA OpenShell Reference Architecture의 일부인 OpenShell은 관리되는 샌드박스를 제공해 민감한 브랜드 자산과 창작 도구에 대한 접근 통제를 돕는다. WPP의 초기 테스트에서는 통상 다중 노드 클러스터가 필요했던 워크로드가 A5X 인스턴스 하나에서 실행됐으며, 원문은 이를 초기 테스트 결과로 제시한다.

4. 자체 소유가 아닌 인프라에서의 모델·데이터 보호

원문은 조직이 에이전트 시스템을 배포할 때 자체 소유가 아닌 인프라에서도 독점 모델과 민감한 데이터를 보호해야 한다는 요구로 논의를 확장한다. Google Cloud는 NVIDIA GB300 NVL72 기반 A4X Max 같은 베어메탈 인스턴스에서 랙 규모의 NVIDIA Confidential Computing을 제공하는 초기 클라우드 사업자 중 하나가 될 예정이다. 이와 별도로 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU 기반 G4 VM에서는 Confidential Computing을 일반 제공해 기밀 추론과 미세 조정을 지원한다. Vertebrae, Polaris Cloud, Confidential Core AI는 Confidential G4를 대화 프라이버시, 검증 가능한 에이전트 실행, 정책에 따라 관리되는 기업 지능에 활용하고 있다.

5. 가용 전력 안에서의 효율과 용량 확대

마지막으로 Google Cloud와 NVIDIA는 대규모 배포의 에너지 효율을 지원하기 위해 Vera Rubin 기반 인프라에 NVIDIA DSX MaxLPS 기능을 활용하는 방안을 검토하고 있다고 밝혔다. 목표는 전력당 성능을 최적화하고, 데이터센터에 주어진 가용 전력 예산 안에서 수용 용량을 확대하는 것이다. 이는 앞서 제시한 대규모 인프라 확장 계획과 함께 전력 제약 안에서의 운영 효율을 다루는 내용이며, DSX MaxLPS의 적용 완료나 구체적인 효율 개선 수치가 발표된 것은 아니다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• A5X의 강화학습 지원 가치는 개별 연산 성능뿐 아니라 경험 생성과 모델 업데이트를 얼마나 긴밀하게 연결하는지에 달려 있다는 것이 Ineffable Intelligence 사례의 핵심이다.
• WPP 사례는 창작 에이전트의 실행 역량과 사람의 승인·접근 통제를 함께 제시한다. 다만 단일 A5X 인스턴스 실행 결과는 초기 테스트 범위에서 해석할 필요가 있다.
• 인프라 확장은 최대 GPU 규모만으로 설명되지 않는다. 원문은 Confidential Computing을 통한 보호와 가용 전력 예산 안에서의 효율 개선을 함께 다루며, NVIDIA DSX MaxLPS는 아직 검토 단계로 제시한다.

✅ 액션 아이템

• A5X 도입 검토 시 다음 달 일반 제공 일정과 유럽 제공 지역 확대 계획 확인.
• 강화학습 활용 검토 시 A5X의 경험 생성·결과 평가·모델 업데이트 연결과 Ineffable Intelligence 사례 검토.
• 에이전트 인프라 확장 검토 시 Confidential Computing의 제공 범위와 NVIDIA DSX MaxLPS의 검토 단계, 가용 전력 예산을 함께 고려.

❓ 열린 질문

• A5X의 다음 달 일반 제공과 유럽 제공 지역 확대는 각각 어떤 지역과 일정으로 진행되는가?
• WPP의 초기 테스트에서 A5X 인스턴스 하나로 실행된 워크로드의 구체적인 범위와 조건은 무엇인가?
• NVIDIA DSX MaxLPS는 Vera Rubin 기반 인프라의 가용 전력 예산 안에서 전력당 성능과 수용 용량을 얼마나 개선할 수 있는가?