NVIDIAとOracle、Rubin基盤をギガワット規模に拡張

米NVIDIAと米Oracleは2026年10月27日、クラウド基盤「Oracle Cloud Infrastructure（OCI）」のAI計算基盤「OCI Superclusters」において、次世代アーキテクチャ「NVIDIA Vera Rubin NVL72」をマルチギガワット規模に拡張する計画を発表した。同時に、OCI上でVera Rubin NVL72およびAIエージェント向けプロセッサ「NVIDIA Vera CPU」の一般提供を開始した。フロンティアAIモデルの学習から、自律して外部ツールを呼び出すエージェント処理まで、膨大な計算需要を支えるインフラを提供する。

マルチギガワット規模へ進むOCI Superclustersの仕様

OCI Superclustersは、ラックあたり72基のGPUを高速インターコネクト技術「NVLink」で相互接続するNVL72ラックシステムと、Oracleの独自ネットワーク技術「Oracle Acceleron」、NVIDIAのイーサネット「Spectrum-X」（Spectrum-6スイッチおよびBlueField-4 DPU採用）を融合したクラウド基盤である。数十万基規模のGPUを単一クラスタとして束ねる構成に対応する。

今回の拡張計画は、既存の「NVIDIA GB200」および「GB300」NVL72クラスタの運用実績を土台に構築される。CUDAソフトウェア基盤を共通化しているため、ハードウェアの世代交代後も既存コードの最適化を継続できる。

さらにOracleは、x86サーバー構成の「NVIDIA HGX Rubin NVL8」の投入計画も明らかにした。この構成では、64コアのIntel Xeon 6プロセッサ2基、4TBのDDR5メモリ、6.4TbpsのRDMAネットワークを備え、8基のRubin GPUをNVLinkで接続する。既存のx86アプリケーション環境との互換性を保ちながら、小規模な構成で次世代Rubinアーキテクチャを導入できる。

AIエージェントのボトルネックを解消するVera CPU

AIモデルが自律して行動する「エージェント型AI」では、モデル推論だけでなく、ツールの呼び出し、プログラムの検証、外部データベースからの情報取得など、CPUに依存するタスクが連続して発生する。こうした処理が遅延すると、GPUが処理待ちの状態に陥り、全体の計算効率が低下する原因となる。

OCI上に導入されたNVIDIA Vera CPUは、高いシングルスレッド処理能力と広帯域メモリを兼ね備えており、ツール呼び出しやコード実行を素早く完了させる。これにより、GPUのアイドル時間を大幅に短縮できる。

米OpenAIは、米テキサス州アビリーンのOCI Superclustersにおいて10万基超のBlackwell GPUを用いてフロンティアモデル「GPT-6 Astra」の学習と推論を行っており、Vera CPUの先行検証にも参加している。OpenAIのコンピュート部門CTOであるUday Ruddarraju氏は、急増するエージェント向けサンドボックス環境を大規模に支えるため、Vera CPUをOCI上で本番稼働させるとコメントした。

構成の比較と企業への影響

従来のAIデータセンターはGPUの計算能力向上に注力してきたが、今回の発表ではGPUとCPUの役割分担が明確に再設計されている。

項目	OCI Superclusters（Vera Rubin NVL72）	OCI HGX Rubin NVL8
主な用途	フロンティアモデルの大規模学習・超高速推論	ファインチューニング・推論・柔軟な導入
GPU構成	ラックあたりRubin GPU 72基（NVLink接続）	サーバーあたりRubin GPU 8基（NVLink接続）
CPU構成	NVIDIA Vera CPU	Intel Xeon 6（64コア×2基）
メモリ／通信	液体冷却対応・Acceleron＋Spectrum-X	DDR5 4TB・6.4Tbps RDMA
スケーラビリティ	数十万基GPUクラスタ（ギガワット級）	独立サーバー構成（x86互換）

日本の事業者や開発者にとっても、AIエージェントの普及に伴うシステム設計の転換点は極めて重要である。GPU単体の調達だけでなく、ツール実行環境のCPU性能やデータ転送帯域を考慮したクラウド選定が不可欠となる。現時点でOCIの日本国内リージョン（東京・大阪）におけるVera RubinおよびVera CPUの提供開始時期や具体的な利用料金は未公開であり、今後の展開に確認が必要である。

クラウド基盤の効率化と今後の展望

AIモデルの大規模化が進むなかで、データセンターの電力制約と冷却効率は事業継続の最大の課題となっている。NVIDIAとOracleが推進するギガワット規模のインフラ拡張は、GPU稼働率を最大化するためのCPU・ネットワーク統合設計が標準になりつつあることを示している。エージェント処理に伴うCPU負荷のボトルネックを解消することで、データセンター全体の投資対効果を高めるアプローチは、今後のエンタープライズAIインフラの指針となる。

引用元：NVIDIA Newsroom