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OCIでVera CPUが一般提供に Vera RubinはOracleがマルチギガワット規模へ拡張

NVIDIA 公式発表掲載 2026/11/09読了 4分
OCIでVera CPUが一般提供に Vera RubinはOracleがマルチギガワット規模へ拡張画像はイメージ(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。

本ページはプロモーションを含みます

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

  • OCI SuperclusterはVera Rubin NVL72でマルチギガワット規模へ拡張する計画
  • OpenAIはアビリーンの10万基超のBlackwell GPUでGPT-6 Astraを学習・提供

すぐにできること

  1. 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
  2. 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
  3. HGX Rubin NVL8の計画仕様と、今のGPU構成を並べて比べる
手順と公式の窓口を見る

なるほど

提供時期と価格は、まだ変わることがある

公式ページで確かめた、知っておくと役立つこと

  • 「Oracle製品について記載された機能の開発、リリース、提供時期および価格は変更される可能性があり」「製品の購入を判断する際の根拠として依拠すべきものではありません」と、Oracleの免責に書かれています。
    出典・blogs.nvidia.co.jp

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。

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。

Vera CPUとVera Rubin NVL72の一般提供が開始

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はマルチギガワット規模へ

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。

あわせて読みたいOracleの業務データをGeminiで扱う プレビュー版、Google Cloudで提供

x86サーバーで使えるHGX Rubin NVL8も計画

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。

  • Intel Xeon 6 CPU(64コア)を2基
  • DDR5メモリ4TB
  • 6.4Tbpsの高速RDMAネットワーキング

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。

Vera CPUはエージェントの処理を支援

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が利用中、Vera CPUにも早期アクセス

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

今すぐ動くか、待つかの判断

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。

今の環境の構成を変えるべきか?

状況
エージェント処理でGPUの待ち時間がある
おすすめ
急がなくてよい。まず待ち時間を測り、提供条件を確認する
理由
Vera CPUとVera Rubin NVL72は一般提供と書かれていますが、提供リージョンと価格は発表されていません。CPUとGPUを別々に増やせる点は、自社の待ち時間を測ってから比べられます。
出どころ
出典・blogs.nvidia.co.jp

日本のリージョンで使うのを待つべきか?

状況
日本のリージョンで使いたい
おすすめ
窓口で提供時期を確認してから決める
理由
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。Oracleの免責では、提供時期や価格は変更される可能性があり、購入判断の根拠にすべきではないとされています。
出どころ
出典・blogs.nvidia.co.jp

不安Q&A

リージョン・料金・移行は今どうなる?

日本のリージョンでも今すぐ使えますか?

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

料金はいくらになりますか?

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

今の環境を移す必要はありますか?

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

CPUが足を引っ張っているかどうか、どう判断する?

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

発表資料に記載のない価格と提供地域

  • OCIでの料金は、今回の発表資料に記載されていません。
  • 日本のリージョンでの提供時期は記載されていません。
  • Vera Rubin NVL72とVera CPUの具体的な提供開始日や、利用できるリージョンの一覧は記載されていません。
  • マルチギガワット規模の拡張の完了時期は記載されていません。

OCIでAIを動かす企業は、提供条件をOracleに確認

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。

NVIDIAの発表を読む

背景

なぜCPUとGPUを分けて増やすのか

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

今日、自社で確かめられること

  1. 1

    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

    1. 1-1Oracle Cloud Infrastructureのページを開く
    2. 1-2Vera CPUとVera Rubin NVL72の提供リージョンを探す
    3. 1-3記載がなければOracleの窓口に時期を問い合わせる
    公式ページを開く oracle.com
  2. 2

    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

    1. 2-1GPUが待機していないか確認する
    2. 2-2ツール呼び出しやコード実行の時間を測る
    3. 2-3CPU側が遅れの原因かを比べる
  3. 3

    HGX Rubin NVL8の計画仕様と、今のGPU構成を並べて比べる

    1. 3-1Intel Xeon 6を2基、DDR5メモリ4TBの計画仕様を確認
    2. 3-2今のGPU台数とメモリ量を書き出す
    3. 3-3用途(学習・推論)ごとに並べる

公式窓口

提供条件を聞くならどこへ

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。

使う人への影響

影響:一部の人
  • OCIでAIを動かす開発者や情報システム部門は、CPUとGPUを別々に増やせる構成を比べる材料になります。

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。

今すぐ使える

サイソクの判定

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。

主な対象
開発者・法人

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。

よくある質問

Q. OCIのHGX Rubin NVL8はどんな用途に向きますか?
AIの学習、ファインチューニング、推論に使えます。x86向けのアプリとの互換性を保ちつつ、8GPUの小さな構成でRubin世代を使える点が特徴です。
Q. OCIのVera CPUは信頼できないAI生成コードを安全に動かせますか?
Oracle Acceleronにより、信頼できないAI生成コードを実行するワークロードをハードウェアベースで分離できるとされています。

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出典と更新履歴

出典(公式)
NVIDIA日本版ブログ「NVIDIA と Oracle、NVIDIA Vera Rubin をマルチギガワット規模に拡張し、NVIDIA Vera CPU を Oracle Cloud Infrastructure に導入」
確かめた資料
  • 過去記事:サイソクの過去記事(11/6確認)
日時
公式発表 サイソク掲載
確認方法
公開前に、本文を出典と自動で照合しています(事実確認 88点/100点、70点未満は非公開)。制作と確認の方法
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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。