Plataforma Vera Rubin amplia a infraestrutura de IA da NVIDIA

Sucessora da arquitetura Blackwell, a plataforma Vera Rubin, da NVIDIA, combina GPUs, CPUs, componentes de rede e sistemas de armazenamento para data centers. A solução representa uma expansão da infraestrutura necessária para executar aplicações de inteligência artificial em larga escala.

A plataforma recebeu esse nome em homenagem a Vera Rubin, a astrônoma americana que ficou famosa por suas descobertas pioneiras sobre a rotação das galáxias que comprovaram a existência da matéria escura. Suas pesquisas revolucionaram entendimento dos cientistas sobre o universo e a física moderna.

A proposta da plataforma Vera Rubin envolve mais do que uma nova geração de GPUs. A NVIDIA desenvolveu uma arquitetura em escala de rack, na qual diferentes chips operam de forma integrada para atender a cargas de trabalho de treinamento, pós-treinamento, inferência e aplicações de inteligência artificial agentiva.

A inteligência artificial agentiva utiliza modelos capazes de executar tarefas em várias etapas, consultar ferramentas, analisar informações e tomar decisões com menor intervenção humana. Por isso, esse tipo de aplicação tende a exigir maior capacidade de processamento, memória, comunicação entre componentes e eficiência energética.

Como funciona a plataforma

Plataforma Vera Rubin reúne sete componentes principais:

• GPU Rubin;
• CPU Vera;
• Switch NVLink 6;
• SuperNIC ConnectX-9;
• DPU BlueField-4;
• Switch Ethernet Spectrum-6;
• Acelerador de inferência Groq 3 LPX.

A integração desses componentes busca distribuir as tarefas de computação de acordo com as características de cada carga de trabalho. As GPUs processam os modelos de IA, enquanto as CPUs atuam na coordenação das cargas, no processamento de dados e na execução de tarefas auxiliares.

A rede também exerce papel relevante. Em sistemas de IA de grande porte, os componentes precisam trocar grandes volumes de dados em alta velocidade. Dessa forma, a capacidade de comunicação pode afetar o desempenho, a utilização dos aceleradores e o custo operacional dos data centers.

Vera Rubin NVL72

Um dos principais sistemas baseados na nova plataforma é o Vera Rubin NVL72. A configuração reúne 72 GPUs Rubin e 36 CPUs Vera, além dos componentes de interconexão e rede da NVIDIA.

O sistema foi projetado para operar como uma unidade computacional em escala de rack, voltada à execução de modelos de grande porte, contextos extensos e aplicações com alta demanda de inferência.

Segundo a NVIDIA, o NVL72 pode reduzir a quantidade de GPUs necessária para treinar determinados modelos e diminuir o custo por milhão de tokens em comparação com sistemas baseados na arquitetura Blackwell. Esses indicadores ainda dependerão das cargas de trabalho, das configurações adotadas e da utilização efetiva pelos clientes.

O papel da CPU Vera

A CPU Vera representa a ampliação da atuação da NVIDIA para além das GPUs. O processador foi desenvolvido para operar em conjunto com as GPUs Rubin e executar tarefas como:

• coordenação de processos;
• administração de ambientes computacionais;
• processamento de dados;
• execução de ferramentas;
• orquestração de cargas de trabalho.

Essa função pode ganhar importância com a adoção de agentes de inteligência artificial. Esses sistemas realizam atividades auxiliares, como consultar bases de dados, utilizar ferramentas e organizar etapas de execução, além de gerar respostas. Isso pode aumentar a participação das CPUs no processamento geral das aplicações.

A NVIDIA cita como possíveis aplicações da CPU Vera a inteligência artificial agentiva, o aprendizado por reforço e o processamento de dados.

A importância das redes

Segundo análise do Banco Safra, o desempenho da área de redes pode oferecer informações sobre a expansão futura da infraestrutura de IA.

Em muitos projetos, os componentes de rede são instalados durante a construção dos clusters, antes que toda a capacidade de aceleradores entre em operação. Por esse motivo, o ritmo de vendas de redes pode funcionar como um indicador antecipado de novas instalações de GPUs e outros processadores.

Essa relação se torna mais relevante à medida que a arquitetura Vera Rubin passa a ser incorporada aos sistemas dos clientes e começa a contribuir para os resultados da NVIDIA. Para o Safra, o foco do mercado tende a migrar da disponibilidade tecnológica do produto para o ritmo de contribuição financeira nos terceiros e quartos trimestres do ano fiscal de 2027.

A NVIDIA informou que a plataforma entrou em fase de produção em escala. Fabricantes de servidores e outros parceiros da cadeia global começaram a produzir sistemas baseados na arquitetura.

A expansão para além das GPUs

A Vera Rubin faz parte da estratégia da NVIDIA de fornecer uma infraestrutura mais abrangente para aplicações de inteligência artificial. Além das GPUs, a empresa atua em CPUs, redes, software e sistemas integrados de data center.

Essa abordagem pode ampliar a participação da NVIDIA em diferentes etapas da infraestrutura computacional. Também cria novas oportunidades de receita em segmentos como CPUs, redes e soluções completas de processamento.

Na avaliação dos especialistas do Safra, a CPU Vera pode representar uma fonte adicional de crescimento para a NVIDIA caso a empresa aumente sua participação em cargas de trabalho que não dependem exclusivamente de GPUs.

O impacto da inferência

A inferência é a etapa em que um modelo utiliza o conhecimento adquirido durante o treinamento para produzir respostas, previsões ou decisões. Com a expansão dos agentes de IA, essa fase tende a exigir menor latência, maior capacidade de memória e processamento contínuo de múltiplas etapas.

A Vera Rubin foi desenvolvida para atender tanto ao treinamento quanto à inferência. A plataforma também inclui o Groq 3 LPX, acelerador voltado a aplicações que demandam baixa latência e processamento de contextos extensos.

Na avaliação do Safra, a inferência baseada em GPUs pode continuar crescendo mesmo com a expansão dos ASICs, chips desenvolvidos para aplicações específicas. Nesse cenário, GPUs e ASICs podem atender a necessidades diferentes ou ser utilizados de forma complementar.

A combinação de GPUs, CPUs, redes e aceleradores especializados permite configurar os sistemas de acordo com o tipo de modelo, o volume de dados e a etapa de processamento.

O que observar nos resultados

Para os investidores, os próximos resultados da NVIDIA devem ajudar a avaliar a transição entre a disponibilidade da tecnologia e sua contribuição financeira.

Segundo análise do Safra, a projeção para o terceiro trimestre do ano fiscal de 2027 será um dos principais indicadores de curto prazo. A continuidade do desempenho da área de redes também merece atenção, pois a instalação desses componentes costuma anteceder a entrada em operação da capacidade completa dos aceleradores.

Os resultados deverão indicar o nível de adoção da Vera Rubin, a velocidade de expansão dos clusters, a participação das novas linhas de produtos e a evolução da demanda por inferência.