Tháng 10 năm 2026: NVIDIA và Oracle mở rộng việc triển khai AI Vera Rubin quy mô nhiều gigawatt
Tại hội nghị Oracle AI World vào ngày 27 tháng 10 năm 2026, Oracle Corporation và NVIDIA đã công bố sự mở rộng lớn trong đối tác hạ tầng doanh nghiệp. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) chính thức cung cấp hệ thống quy mô rack NVIDIA Vera Rubin NVL72 và CPU NVIDIA Vera độc lập, đồng thời công bố kế hoạch mở rộng các Supercluster của OCI lên quy mô nhiều gigawatt.
Việc triển khai này đánh dấu một trong những lần ra mắt nền tảng Rubin của NVIDIA trên đám mây công cộng sớm nhất, đưa kiến trúc thế hệ tiếp theo trực tiếp vào các trung tâm dữ liệu đám mây sản xuất. broader, thỏa thuận này phản ánh một sự thay đổi về cấu trúc trong cách đo lường năng lực tính toán nền tảng trong toàn bộ ngành công nghệ. Khi các phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hàng đầu, bao gồm OpenAI, chạy các tác vụ sản xuất trên OCI, tiêu chuẩn chính để đánh giá hạ tầng đám mây đã phát triển từ việc đếm từng bộ xử lý sang việc đảm bảo dung lượng điện nhiều gigawatt, hệ thống làm mát bằng chất lỏng mật độ cao và các cấu trúc kết nối quang độ trễ thấp.
Xây dựng trên các triển khai hiện có của NVIDIA GB200 và GB300 NVL72, sự hợp tác mở rộng này nhắm đến các Supercluster OCI có khả năng kết nối hơn 131.000 GPU trong một kiến trúc mạng duy nhất. Đánh giá những hệ quả của đợt triển khai này đòi hỏi phải xem xét các thông số kỹ thuật vật lý của hệ thống Vera Rubin NVL72, lý do vận hành đằng sau việc tách rời các CPU Vera độc lập cho các công việc mang tính tác nhân, những lợi ích về hiệu suất năng lượng đạt được so với thế hệ Blackwell, và các mô hình chi tiêu vốn hỗ trợ ngân sách cơ sở hạ tầng từ $90 tỷ đến $95 tỷ của Oracle cho năm tài chính 2027.
Phân tích kiến trúc phần cứng: Vera Rubin NVL72, CPU Vera độc lập và HGX NVL8
Nền tảng kỹ thuật của việc triển khai OCI mở rộng tập trung vào ba cấu hình phần cứng khác nhau được thiết kế để xử lý đào tạo mô hình biên giới phân tán, các quy trình tác nhân đa bước và tinh chỉnh doanh nghiệp.
Thông số kỹ thuật của Vera Rubin NVL72 Rack
Hệ thống chủ lực được triển khai trên các siêu cụm OCI là NVIDIA Vera Rubin NVL72 làm mát bằng chất lỏng. Hoạt động như một miền tính toán quy mô tủ, mỗi tủ tích hợp 72 GPU Rubin và 36 CPU Vera được kết nối thông qua NVLink thế hệ thứ sáu của NVIDIA (NVLink 6), mang lại băng thông hai chiều 3,0 TB/giây mỗi GPU và 216 TB/giây trên toàn bộ tủ.
Mỗi GPU Rubin được trang bị 288 GB bộ nhớ High Bandwidth Memory 4 (HBM4) thế hệ tiếp theo, cung cấp băng thông bộ nhớ lên đến 19,2 TB/s mỗi chip cùng với các đơn vị xử lý dữ liệu BlueField-4 (DPUs) và ConnectX-9 SuperNICs để offload lưu trữ, bảo mật và mạng. Việc chuyển đổi sang HBM4 trực tiếp giải quyết các điểm nghẽn về bộ nhớ thường gặp khi phục vụ các mô hình tập trung vào suy luận và môi trường tác nhân có ngữ cảnh dài. Trong khi các bộ tăng tốc trước đây thường yêu cầu các mô hình có hàng nghìn tỷ tham số phải được chia nhỏ qua nhiều nút mạng chỉ để lưu trữ bộ nhớ cache khóa-giá trị (KV) lớn, thì dung lượng và băng thông bộ nhớ được mở rộng của kiến trúc Rubin cho phép các cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ vẫn nằm trong bộ nhớ tốc độ cao cục bộ, cải thiện hiệu suất tính toán và giảm chi phí suy luận trên từng token.
Tách rời CPU NVIDIA Vera trên OCI
Điểm khác biệt nổi bật trong việc triển khai OCI là vị thế là nhà cung cấp đám mây quy mô lớn đầu tiên cung cấp NVIDIA Vera CPU như một instance tính toán độc lập, có thể mở rộng độc lập, với kế hoạch triển khai ban đầu 150.000 CPU Vera trên các khu vực đám mây của Oracle. Được xây dựng trên 88 lõi tùy chỉnh "Olympus" tương thích Armv9.2 hỗ trợ 176 luồng thông qua đa luồng không gian và đi kèm với tới 1,5 TB bộ nhớ LPDDR5X băng thông cao, CPU Vera được thiết kế đặc biệt cho các giai đoạn không sử dụng GPU trong các luồng công việc AI hiện đại.
Ở các thế hệ trước như Grace Hopper và Grace Blackwell, các CPU chủ yếu được triển khai trên các bo mạch tính toán gắn kết chặt chẽ cùng với GPU. Mặc dù cực kỳ hiệu quả cho việc tiền huấn luyện dày đặc, tỷ lệ cố định này có thể gây ra sự không phù hợp tài nguyên cho các ứng dụng tác nhân. Các tác nhân AI tự chủ dành nhiều thời gian giữa các lần gọi suy luận mô hình để thực thi các công cụ phụ trợ, biên dịch và kiểm thử mã trong các sandbox an toàn, truy vấn cơ sở dữ liệu và điều phối các đường ống tạo ra tăng cường truy xuất (RAG).
Thông qua OCI Compute và OCI Kubernetes Engine (OKE), các khách hàng doanh nghiệp hiện có thể mở rộng độc lập các phiên bản Vera CPU và cụm GPU Rubin. Ví dụ, OpenAI đã đang sử dụng các phiên bản Vera CPU độc lập của OCI trong môi trường sản xuất để vận hành các sandbox mã hóa mang tính chất tác nhân, trong khi Oracle Acceleron cung cấp sự cô lập được củng cố bởi phần cứng để chạy mã được tạo bởi AI. Việc tách biệt lớp CPU cho phép các nhóm kỹ thuật mở rộng xử lý máy chủ một cách linh hoạt mà không để các chip GPU đắt tiền nằm im.
Kế hoạch HGX Rubin NVL8 cho Tương thích Doanh nghiệp x86
Để hỗ trợ các triển khai doanh nghiệp theo mô-đun và các hệ sinh thái ứng dụng x86 hiện có, OCI cũng đã công bố kế hoạch giới thiệu nền tảng NVIDIA HGX Rubin NVL8. Được cấu hình với tám GPU Rubin kết nối qua NVLink, hai bộ xử lý Intel Xeon 6 64-core, 4 TB bộ nhớ hệ thống DDR5 và mạng RDMA tốc độ cao 6,4 Tbps, máy chủ NVL8 cung cấp một khối xây dựng nhỏ hơn gồm tám GPU cho các tổ chức thực hiện đào tạo, tinh chỉnh và suy luận chuyên biệt trong từng lĩnh vực mà không cần đến các cụm làm mát bằng chất lỏng đầy đủ 72 GPU.
Hiệu suất tiết kiệm năng lượng thế hệ mới so với điểm nghẽn của lưới điện công cộng
Sự thúc đẩy hướng tới cơ sở hạ tầng AI công suất nhiều gigawatt bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các ràng buộc về năng lượng vật lý. Với các danh sách chờ kết nối tiện ích tại các trung tâm dữ liệu lớn thường mất vài năm để cung cấp công suất điện áp cao mới, các nhà vận hành đám mây không thể mở rộng nguồn tính toán chỉ bằng cách xây dựng thêm nhiều cơ sở hạ tầng. Việc mở rộng yêu cầu khai thác lượng đầu ra tính toán cao hơn đáng kể từ mỗi megawatt điện năng sẵn có.
Tối đa hóa lợi nhuận tính toán trong giới hạn trạm biến áp cố định
Việc cung cấp hiệu suất suy luận cao gấp 30 lần trên mỗi watt đã thay đổi căn bản mô hình kinh tế đơn vị đám mây. Khi một nhà vận hành trung tâm dữ liệu nhận được cấp điện công suất hàng trăm megawatt, giới hạn điện năng này sẽ được giữ nguyên trong ngắn hạn. Bằng cách triển khai các kệ Vera Rubin tạo ra nhiều token hơn đáng kể trên mỗi watt, đồng thời chia sẻ nền tảng phần mềm CUDA chung với cơ sở hạ tầng GB200 và GB300 hiện có, OCI có thể linh hoạt chuyển đổi năng lực giữa đào tạo mô hình tiên tiến và suy luận sản xuất khối lượng lớn, tối đa hóa doanh thu trên mỗi megawatt điện lưới đã ký hợp đồng.
Kiến trúc mạng và hạ tầng vật lý: Kết nối hơn 131.000 GPU
Việc mở rộng một siêu cụm AI trên hàng trăm nghìn bộ xử lý đặt ra những thách thức mạng nghiêm trọng. Khi hàng ngàn GPU đồng bộ hóa gradient mô hình cùng lúc, các điểm nghẽn mạng có thể khiến các bộ xử lý phải chờ đợi các chuyển dữ liệu thay vì thực hiện các phép tính.
Kết nối đáng tin cậy đa đường (MRC) và mạng tám mặt phẳng
OCI giải quyết các điểm nghẽn mạng mở rộng bằng cách kết hợp kiến trúc Oracle Acceleron với Ethernet NVIDIA Spectrum-X, sử dụng các switch Spectrum-6 dung lượng 102,4 Tb/s, ConnectX-9 SuperNICs và BlueField-4 DPUs. Thay vì dựa vào các kiến trúc mạng ba lớp truyền thống gây ra độ trễ hop và chi phí switch, OCI kết hợp mạng đa mặt phẳng với định tuyến nguồn SRv6 để xây dựng các mạng phẳng, hai lớp có khả năng hỗ trợ hơn 131.000 GPU.
Tại lớp truyền tải, Oracle Acceleron sử dụng giao thức Multipath Reliable Connection (MRC) trên kiến trúc mạng tám mặt phẳng, nơi mỗi máy chủ kết nối đồng thời với tám mặt phẳng mạng độc lập. Thay vì buộc một phép chuyển dữ liệu GPU-to-GPU vào một đường sợi quang vật lý duy nhất, điều thường gây ra các điểm nóng tắc nghẽn khi các luồng dữ liệu lớn va chạm, MRC phân tán các gói tin từ một kết nối duy nhất qua hàng trăm đường truyền mạng khả dụng cùng lúc. Bằng cách cân bằng lưu lượng động trên nền tảng đa mặt phẳng, hệ thống tối thiểu hóa độ trễ đuôi và duy trì việc sử dụng cụm GPU ở mức dự đoán được.
Thiết kế khuôn viên hai kilômét
Khoảng cách vật lý cũng hạn chế các siêu cụm phân tán, vì sợi quang gây ra độ trễ truyền dẫn khoảng 5 microgiây mỗi kilômét. Nếu một hệ thống triển khai nhiều gigawatt được phân tán qua các cơ sở xa nhau, độ trễ do tốc độ ánh sáng sẽ làm suy giảm hiệu suất huấn luyện đồng bộ. Do đó, các OCI Superclusters được thiết kế bên trong các khu phức hợp quy mô gigawatt, được tối ưu hóa cho mật độ cao trong bán kính hai kilômét, tích hợp hệ thống cung cấp điện đa kệ và làm mát bằng chất lỏng vòng kín trong một không gian vật lý nhỏ gọn.
Mốc 40 tỷ USD mỗi gigawatt và chiến lược đa nhà cung cấp của Oracle
Sự mở rộng hàng gigawatt giữa NVIDIA và Oracle làm nổi bật những cam kết vốn khổng lồ đang định hình lĩnh vực cơ sở hạ tầng AI. Mặc dù hai công ty không tiết lộ giá trị cụ thể bằng đô la cho thỏa thuận tháng 10 năm 2026, ban quản lý NVIDIA trước đây đã đưa ra mức khoảng 40 tỷ đô la mỗi gigawatt làm chuẩn mực cho tổng cơ hội cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu trên toàn bộ các lĩnh vực tính toán, mạng và hệ thống.
Tài trợ cho lộ trình chi tiêu vốn từ 90 tỷ đến 95 tỷ USD
Trong các bản cập nhật nhà đầu tư tháng 10 năm 2026, Oracle khẳng định lại mục tiêu chi tiêu vốn cho năm tài chính 2027 ở mức khoảng 90 đến 95 tỷ USD trong nỗ lực triển khai năng lực trung tâm dữ liệu đa gigawatt. Vì việc tài trợ cho cơ sở hạ tầng nhiều gigawatt chỉ thông qua dòng tiền hoạt động sẽ gây áp lực lớn lên bảng cân đối kế toán của bất kỳ doanh nghiệp nào, Oracle lưu ý rằng họ đang điều chỉnh việc triển khai vốn thông qua sự kết hợp giữa các khoản thanh toán trước từ khách hàng dài hạn, tài trợ vốn cổ phần và các thỏa thuận thiết bị do khách hàng cung cấp—trong đó các khách hàng AI lớn đang chi trả một phần ngày càng tăng chi phí mua chip, trong khi OCI cung cấp các vỏ trung tâm dữ liệu đã được cấp điện, hệ thống làm mát bằng chất lỏng và hạ tầng mạng Acceleron.
Bên cạnh việc triển khai phần cứng, Oracle cũng mở rộng hợp tác phần mềm doanh nghiệp với OpenAI để bao gồm Oracle AI Workspace và AI Security Mesh, tích hợp sâu hơn các khả năng của mô hình tiên tiến vào các quy trình doanh nghiệp.
Đa dạng hóa silicon: Google TPUs, Cerebras và SambaNova
Ngay cả khi Oracle sâu sắc hóa mối quan hệ đối tác trọng điểm với NVIDIA, công ty đang theo đuổi chiến lược chip đa nhà cung cấp để mang lại sự linh hoạt phần cứng cho khách hàng đám mây trên nhiều loại công việc khác nhau. Cùng với thông báo về Vera Rubin, Oracle đã công bố các thỏa thuận tích hợp các đơn vị xử lý tensor (TPUs) của Google Cloud cũng như các chip AI chuyên dụng từ nhà phát triển quy mô wafer Cerebras Systems và SambaNova vào hệ sinh thái đám mây của mình. Tiếp cận đa kiến trúc này cho phép các doanh nghiệp chuyển các tác vụ suy luận chuyên biệt hoặc theo lĩnh vực cụ thể đến các bộ tăng tốc thay thế, trong khi vẫn dựa vào các siêu cụm NVIDIA Vera Rubin để đào tạo quy mô lớn và các hệ thống tác nhân.
Kết luận
Việc mở rộng cơ sở hạ tầng NVIDIA Vera Rubin lên quy mô nhiều gigawatt trên Oracle Cloud Infrastructure làm nổi bật sự chuyển đổi công nghiệp của điện toán đám mây. Bằng cách kết hợp các cụm NVL72 làm mát bằng chất lỏng, hiệu suất suy luận cao hơn tới 30 lần mỗi watt, và mạng Acceleron tám mặt phẳng có khả năng kết nối hơn 131.000 GPU trong bán kính hai kilômét, OCI và NVIDIA đang thiết kế để vượt qua các giới hạn vật lý về cung cấp điện và độ trễ mạng. Kết hợp với các CPU Vera được tách rời cho các tác vụ mang tính chủ động và danh mục chip đa dạng bao gồm Google TPUs, Cerebras và SambaNova, lộ trình đầu tư vốn từ 90 đến 95 tỷ USD của Oracle đặt việc điều phối năng lượng và tính toán quy mô gigawatt ở trung tâm của cuộc cạnh tranh AI doanh nghiệp.
Câu hỏi thường gặp
NVIDIA và Oracle đã công bố gì vào tháng 10 năm 2026?
Vào ngày 27 tháng 10 năm 2026, tại Oracle AI World, NVIDIA và Oracle đã công bố kế hoạch mở rộng các Supercluster OCI lên quy mô nhiều gigawatt bằng cách sử dụng các hệ thống quy mô kệ NVIDIA Vera Rubin NVL72. Các công ty cũng công bố ngay lập tức sẵn sàng cung cấp rộng rãi các hệ thống Vera Rubin NVL72 và các CPU NVIDIA Vera độc lập trên OCI, cùng với kế hoạch giới thiệu các máy chủ HGX Rubin NVL8 tám GPU.
Nền tảng NVIDIA Vera Rubin so sánh như thế nào với Blackwell?
Theo Oracle và NVIDIA, nền tảng Vera Rubin mang lại hiệu suất suy luận cao gấp tới 30 lần trên mỗi watt và cải thiện hiệu suất huấn luyện lên tới 4 lần so với thế hệ Blackwell trước đó. Mỗi GPU Rubin được trang bị 288 GB bộ nhớ HBM4 với băng thông 19,2 TB/s và kết nối thông qua NVLink thế hệ thứ sáu với băng thông hai chiều 3,0 TB/s trên mỗi GPU.
Tại sao Oracle lại cung cấp các CPU NVIDIA Vera độc lập?
Các tác nhân AI hiện đại tiêu tốn thời gian xử lý đáng kể ngoài các GPU—thực thi mã trong môi trường cách ly, gọi các công cụ bên ngoài và truy xuất dữ liệu. Bằng cách cung cấp 150.000 CPU NVIDIA Vera 88 lõi độc lập trên khắp các khu vực, OCI cho phép các khách hàng như OpenAI mở rộng các tác vụ tác nhân đòi hỏi nhiều CPU một cách độc lập với các cụm GPU, giảm thiểu công suất phần cứng bị lãng phí.
Oracle tài trợ cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI hàng gigawatt của mình như thế nào?
Oracle duy trì mục tiêu chi tiêu vốn cho năm tài chính 2027 ở mức 90 tỷ đến 95 tỷ USD. Để quản lý nhu cầu về bảng cân đối kế toán trong khi mở rộng quy mô lên hàng gigawatt, Oracle sử dụng kết hợp dòng tiền hoạt động, các khoản thanh toán trước từ khách hàng, phát hành cổ phiếu và các thỏa thuận trong đó các khách hàng lớn hỗ trợ chi phí mua chip.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin thị trường chung này, có thể đến từ các nguồn bên thứ ba, thương mại hoặc được tài trợ, được cung cấp chỉ để tham khảo và mục đích giáo dục, không cấu thành lời khuyên tài chính hoặc đầu tư, lời mời gọi, đề nghị hoặc đảm bảo. Chúng tôi từ chối mọi trách nhiệm đối với tính chính xác, đầy đủ, độ tin cậy của nó và bất kỳ tổn thất nào phát sinh. Đầu tư/giao dịch mang tính rủi ro; hiệu suất trong quá khứ không đảm bảo kết quả trong tương lai. Người dùng nên tự nghiên cứu, đánh giá một cách thận trọng và tự chịu trách nhiệm hoàn toàn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo Điều khoản sử dụng và Thông báo rủi ro của KuCoin.
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Trang này được dịch bằng công nghệ AI để thuận tiện cho bạn. Để biết thông tin chính xác nhất, hãy tham khảo bản gốc tiếng Anh.