Według komunikatu NVIDIA z 21 października 2026 r. Google Cloud oczekiwał ogólnej dostępności instancji A5X opartych na NVIDIA Vera Rubin w listopadzie 2026 r. Firma planowała też rozszerzyć ich dostępność na Europę. A5X ma łączyć system NVIDIA Vera Rubin NVL72 z siecią Google Cloud i chłodzeniem cieczą.
Elementy zapowiedziane dla A5X
A5X ma łączyć komponenty obliczeniowe i sieciowe NVIDIA z rozwiązaniami sieciowymi i chłodzeniem Google Cloud.
| Obszar | Zapowiedziany komponent | Rola w systemie |
| Obliczenia | NVIDIA Vera Rubin NVL72 | System obliczeniowy A5X |
| Sieć | NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs | Komponent sieciowy NVIDIA |
| Sieć | Google Cloud Virgo Network | Sieć Google Cloud |
| Chłodzenie | Zaawansowane chłodzenie cieczą Google Cloud czwartej generacji | Chłodzenie infrastruktury |
NVIDIA przedstawiała A5X jako infrastrukturę do trenowania modeli, inferencji, czyli generowania odpowiedzi przez wytrenowany model, oraz wielkoskalowego uczenia przez wzmacnianie.
Pierwsze zastosowania opisane dla A5X
NVIDIA wskazała Ineffable Intelligence jako pierwszego klienta, który uzyskał dostęp do A5X. Firma wykorzystuje platformę do badań nad uczeniem przez wzmacnianie na dużą skalę.
WPP zaprezentowało na A5X architekturę agentów kreatywnych wykorzystującą modele NVIDIA Nemotron i NVIDIA OpenShell. Opisany proces obejmuje generowanie, skalowanie w górę i zmianę stylu wideo, a przed wykonaniem zadania wymaga zatwierdzenia przez człowieka. NVIDIA OpenShell zapewnia kontrolowane, odizolowane środowiska ograniczające agentom dostęp do narzędzi kreatywnych i wrażliwych zasobów marki.
WPP podało, że we wstępnych testach pojedyncza instancja A5X obsłużyła zadania, które zwykle wymagały klastra złożonego z wielu węzłów. To relacja WPP o jego testach, nie pomiar wydajności wszystkich instancji A5X.
Co mówią porównania wydajności
W porównaniu platform NVIDIA Vera Rubin NVL72 miała obniżyć koszt inferencji modeli typu mixture of experts (MoE) na token 10-krotnie i wymagać 4-krotnie mniej GPU do trenowania takich modeli niż Grace-Blackwell NVL72.
Są to deklaracje dotyczące porównania platform, a nie wyniki pomiarów Google Cloud A5X. Mniejsza liczba GPU nie oznacza proporcjonalnego spadku całkowitego kosztu systemu.
Skala planów i osobna deklaracja dotycząca DSX
Google Cloud planowało skalować infrastrukturę Vera Rubin do maksymalnie 960 000 GPU w wielu lokalizacjach. To plan rozbudowy, a nie podana liczba wdrożonych GPU.
Google Cloud i NVIDIA badały zastosowanie NVIDIA DSX MaxLPS w infrastrukturze Vera Rubin. W osobnym materiale NVIDIA twierdzi, że DSX MaxLPS zużywa o 30% mniej energii przy tej samej wydajności. Ta deklaracja dotyczy DSX, nie pomiaru instancji A5X.
