NVIDIAとOracle、Vera RubinをOCIでマルチギガワット展開

NVIDIAとOracleは、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）のAI基盤をマルチギガワット規模へ拡張します。
OCIでNVIDIA Vera Rubin NVL72とNVIDIA Vera CPUの一般提供を始めました。
フロンティアモデルの学習や推論に加え、AIエージェントの処理を支える構成です。

記事の概要

NVIDIAとOracleは2026年10月27日、OCI SuperclusterをNVIDIA Vera Rubin NVL72で拡張する計画を発表しました。
OCIでは、NVIDIA Vera Rubin NVL72とNVIDIA Vera CPUの一般提供を開始しました。
今回の協業により、GPU負荷の高いモデル学習や推論と、エージェントによるツール実行やコードテストを同じ基盤で支援します。
顧客はCPUとGPUのリソースを個別に拡張でき、ワークロードに応じたインフラ運用が可能です。
OCI Superclusterは、NVL72ラック、Oracle Acceleron、NVIDIA Spectrum-6スイッチ、NVIDIA BlueField-4 DPUなどで構成します。
各ラックはNVLinkで72基のGPUを接続し、OCIのマルチプレーンネットワークは数十万基のGPUへ拡張できます。
OCIは、8基のRubin GPUを接続するHGX Rubin NVL8も導入する計画です。
HGX Rubin NVL8は、2基の64コアIntel Xeon 6 CPU、4TBのDDR5メモリ、6.4TbpsのRDMAネットワーキングを搭載します。

記事のポイント

1. マルチギガワット化： OCI SuperclusterをVera Rubin NVL72で拡張し、最大規模のAIモデルの学習や提供を支援します。
2. CPUとGPUを分離： OCI Kubernetes Engineにより、AIエージェント向けのCPUとGPUリソースを個別に拡張できます。
3. HGX Rubin NVL8： 8基のRubin GPUとx86構成を組み合わせ、学習やファインチューニング、推論に対応します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： モデル学習・推論とエージェント処理を同じ基盤で扱えるため、CPUとGPUの利用量を分けて見積もり、構成を選ぶ検討が必要になりそうです。
• クラウド事業者： AI基盤の評価軸がGPU性能だけでなく、CPU処理、ネットワーク、電力・冷却、世代をまたぐソフトウェア対応まで広がる可能性があります。
• AI基盤運用担当： エージェントのツール実行やコードテストがGPUの待機時間に影響し得るため、CPU・GPUの稼働状況を分けて監視し、実行環境の分離も検討する必要があります。

このニュースの背景

フロンティアモデルの学習・推論に加え、ツール実行やコードテストなどを担うAIエージェントの処理需要が高まっています。
エージェントの処理では、モデル呼び出しの間にCPU負荷の高いタスクが発生し、処理が遅い場合はGPUが待機状態になる可能性があります。
今回の構成は、GPU負荷の高い処理とCPU負荷の高い処理を同じ基盤で支え、ワークロードに応じてCPUとGPUを個別に拡張できるようにするものです。

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