AIエージェントでは、CPUの速さも大事になる
AIエージェントは、文章を作るだけではありません。ツールを呼び出し、コードを動かし、情報を取ってきます。
こうした作業はCPUが担当します。CPUが遅いと、GPUが待つ時間が増えます。Vera CPUは、この待ち時間を減らすことをねらった製品です。
CPUとGPUを別々に増やせる
OCIでは、CPUとGPUを別々に増やせます。仕事の中身に合わせて増やせるので、余った能力を減らしやすくなります。
画像はイメージ(AI生成)AI生成画像はイメージです。記事で紹介している製品・人物・場所を写したものではありません。
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OCIでVera CPUとVera Rubin NVL72が一般提供に。CPUとGPUを別々に増やせる
なるほど
要約版:専門用語を控えて説明しています
AIエージェントは、文章を作るだけではありません。ツールを呼び出し、コードを動かし、情報を取ってきます。
こうした作業はCPUが担当します。CPUが遅いと、GPUが待つ時間が増えます。Vera CPUは、この待ち時間を減らすことをねらった製品です。
OCIでは、CPUとGPUを別々に増やせます。仕事の中身に合わせて増やせるので、余った能力を減らしやすくなります。
日本の一般の利用者に、今すぐ変わることはありません。関係するのは、OCIでAIの学習や推論、AIエージェントの処理を動かす企業や開発者です。
日本のリージョン(データセンターの拠点)での提供については、今回の発表資料に記載がありません。
OCI(Oracle Cloud Infrastructure)は、Oracleが提供するクラウドサービスです。今回の話は、NVIDIAの日本版ブログが伝えたものです。
そのブログは、2026年10月27日(米国時間)のプレスリリースを抄訳しています。
発表によると、OCIでは「NVIDIA Vera Rubin NVL72」と「NVIDIA Vera CPU」の一般提供が始まりました。NVL72は、72基のGPUを1つのラックでつないだシステムです。
GPUが得意なのは、大規模なAIモデルの学習や提供です。一方、エージェントがモデルを呼び出す合間には、ツールの実行やコードのテスト、データの取得といった作業が入ります。こちらはCPUの負荷が高い仕事です。
OCIでは、CPUとGPUを別々に増やせます。仕事の中身に合わせて資源を配分でき、余った能力の削減に役立つとNVIDIAは説明しています。
OCI Superclusterは、Vera Rubin NVL72を使って、マルチギガワット規模に広げる計画です。Superclusterは、多数のGPUをつないだ大規模な計算環境です。
構成には、Oracle Acceleronネットワーキングと、NVIDIA Spectrum-X Ethernetが含まれます。Spectrum-Xには、Spectrum-6スイッチとBlueField-4 DPU(通信処理を担う部品)が使われます。
ラック内の72基のGPUは、NVLinkでつながります。OCIのネットワークは、数十万基のGPUまで広げられるとされています。
この計画は、すでにOCIにあるGB200やGB300 NVL72の上に積み上げる形です。共通のCUDA(NVIDIAのソフトウェア基盤)を使うため、世代をまたいでモデルを動かせるとしています。
Vera Rubin NVL72は、GB300 NVL72より1ドル当たりの処理量が最大30倍になるとNVIDIAは説明しています(サイソクの過去記事、11/6)。詳しくはHBMを増やさず処理量を伸ばす設計の記事で報じました。
OCIは、「NVIDIA HGX Rubin NVL8」も導入する計画です。8基のRubin GPUをNVLinkでつなぎ、x86ベースのサーバーで動かします。
計画されている仕様は次のとおりです。
x86向けのアプリケーションとの互換性を保ったまま、小さな8GPU構成でRubin世代のGPUを使えるとしています。用途は学習、ファインチューニング(追加学習)、推論です。
OCI Compute with NVIDIA Vera CPUsは、シングルスレッド性能とメモリ帯域幅が高いのが特徴です。前者は個々のツール呼び出しやコード実行を速めます。後者は、エージェントが同時に作業するときに、CPUコアへデータを送り続けます。
その結果、GPUが待つ時間を減らし、規模を広げても性能を保ちやすくなるとNVIDIAは説明しています。
別のNVIDIAの説明では、Vera CPUはx86の最速CPUより、1ワットあたりのエージェント数が1.6倍とされています(サイソクの過去記事、11/6)。Vera CPUの記事も参照できます。
OCIでは、OCI Kubernetes EngineでCPUとGPUを別々に増減できます。信頼できないAI生成コードを動かす作業は、Oracle Acceleronでハードウェアベースの分離ができます。
OpenAIは、テキサス州アビリーンのOCI Superclusterで、GPT-6 Astraの学習と提供を行っています。このSuperclusterには、10万基以上のNVIDIA Blackwell GPUが積まれています。
Vera CPUには、OpenAIを含む複数の顧客が早期アクセスしています。OpenAIのUday Ruddarraju氏は、OCI上のVeraを本番環境に導入すると述べました。用途は、エージェント型サンドボックス(隔離された実行環境)で使うコードやツールの実行です。
判断ガイド
状況ごとのおすすめと理由です。どれを選ぶかは、ご自身の状況で決めてください。
不安Q&A
このページには、日本のリージョンでの提供時期は書かれていません。対象は、OCIでAIの学習や推論を動かす企業や開発者とされています。
出典・blogs.nvidia.co.jp今できること利用したいリージョンが対象か、Oracleの窓口や公式ページで確認する
ページには、Vera Rubin NVL72やVera CPUの価格は書かれていません。Oracleの免責では、提供時期と価格は変更される可能性があるとされています。
出典・blogs.nvidia.co.jp今できること料金は発表待ちとして扱い、Oracleの窓口で今後の価格を確認する
ページでは、Vera Rubinの拡張は既存のGB200やGB300 NVL72の上に積み上げる形で、共通のCUDA基盤により世代をまたいでモデルを動かせるとされています。移行の必要性や時期は書かれていません。
出典・blogs.nvidia.co.jp今できること今のGPU構成と、CPU待ちの有無を自社で確かめてから判断する
ページでは、ツール呼び出しやコード実行などのCPU処理が遅いと、モデル呼び出しの間にGPUが待機状態になる可能性があると説明されています。
出典・blogs.nvidia.co.jp今できることGPUが待機していないか、ツール実行やコード実行の時間を自社の処理で測る
OCIの利用企業や開発者は、利用できるリージョンと価格を、Oracleの窓口や公式ページで確認する必要があります。
エージェントの処理でCPUが足かせになっているなら、CPUとGPUを別々に増やせる構成が比較の材料になります。
背景
エージェントがモデルを呼び出す合間には、ツールの実行やコードのテスト、データの取得などCPUの仕事が入ります。CPUとGPUを別々に増やせるようにすることで、仕事の中身に合わせて資源を配分し、余剰能力を減らすことを狙っています。
出典・blogs.nvidia.co.jpすぐにできること
OracleのOCIページで、Vera CPUとVera Rubin NVL72の提供リージョンを確認する
エージェントの処理でGPUが待ち状態になっていないか、CPU側の処理を自社で見直す
HGX Rubin NVL8の計画仕様と、今のGPU構成を並べて比べる
公式窓口
SMSやメールに書かれた連絡先ではなく、ここにある公式の窓口を使ってください。
Oracle Cloud Infrastructure
公式ページを開く(oracle.com)OCI Compute with NVIDIA Vera CPUs
公式ページを開く(blogs.oracle.com)発表内容をもとにした一般的な情報です。導入や契約の判断は、公式情報を確かめたうえでご自身で行ってください。
AIエージェントや大規模学習でOCIを検討する企業は、Oracleに価格と日本での提供リージョンを確認するとよいでしょう。
11/9時点の判定。発表内容をもとにAIで判定しています。最新の提供状況は公式情報をご確認ください。
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本記事は公式発表の文章をもとにAIが要約・解説して自動生成したものです。誤りが含まれる可能性があるため、正確な仕様・料金は公式発表をご確認ください。元記事を読む制作方法と事実確認の手順は編集方針をご覧ください。誤りのご指摘はお問い合わせから受け付けています。