NVIDIA mengambil langkah penting dalam pengembangan infrastruktur kecerdasan buatan dengan membuka rancangan arsitektur Vera Rubin kepada komunitas Open Compute Project (OCP). Pengumuman yang disampaikan pada 12 Oktober 2026 dalam ajang OCP Global Summit ini bertujuan membantu produsen server dan pengelola pusat data membangun sistem komputasi AI secara lebih fleksibel. Melalui teknologi NVIDIA MGX, perusahaan membagikan spesifikasi desain rak dan modul komputasi yang mendukung pendinginan cair, distribusi daya berkapasitas tinggi, serta integrasi perangkat keras. Langkah tersebut memperlihatkan semakin besarnya kebutuhan standar terbuka untuk mempercepat pembangunan pusat data AI generasi berikutnya.
Arsitektur Vera Rubin Kini Menjadi Bagian dari Pengembangan Open Compute Project
Perusahaan teknologi NVIDIA memperkenalkan kontribusi rancangan Vera Rubin kepada Open Compute Project. Langkah strategis ini berlangsung dalam OCP Global Summit 2026. Berkat keputusan membuka spesifikasi, produsen perangkat keras memperoleh acuan desain yang dapat digunakan bersama. Komponen yang dibagikan mencakup rancangan infrastruktur tingkat rak dan baki pemrosesan. Elemen infrastruktur tersebut menjadi fondasi penempatan akselerator dan sistem pendukung. Dengan demikian, proses pengembangan perangkat berpotensi menjadi lebih efisien.
Keputusan memperluas kontribusi kepada OCP tidak berarti seluruh teknologi Vera Rubin menjadi sumber terbuka. Dalam menilai pengumuman tersebut, standar infrastruktur terbuka dengan desain chip milik perusahaan. NVIDIA tetap mengembangkan produk akselerator yang menjadi bagian platform. Sementara itu, standar bersama memungkinkan penyesuaian antarkomponen. Model kolaborasi ini membantu mengurangi kerumitan integrasi perangkat keras. Meskipun standar terbuka menjadi peluang, setiap perangkat harus memenuhi persyaratan yang berlaku. Oleh sebab itu, kontribusi NVIDIA lebih tepat dipahami sebagai perluasan standar infrastruktur.
Arsitektur NVIDIA MGX 1.2 Menjadi Fondasi Infrastruktur Vera Rubin
Salah satu bagian terpenting adalah arsitektur NVIDIA MGX 1.2. Arsitektur MGX dikenal sebagai rancangan referensi modular untuk infrastruktur komputasi. Berkat desain yang modular, integrator memperoleh pedoman untuk menggabungkan berbagai bagian sistem. Versi 1.2 meningkatkan dukungan terhadap rak berdaya tinggi. Di samping peningkatan tersebut, spesifikasi mencakup kompatibilitas peralatan 19 inci. Penerapan rancangan modular membantu menyederhanakan perencanaan sistem. Dengan demikian, ekosistem perangkat keras memperoleh pedoman implementasi bersama.
Arsitektur MGX 1.2 juga menyediakan dukungan infrastruktur dengan kapasitas daya maksimal 250 kW. Kapasitas daya yang disebutkan menunjukkan kebutuhan energi yang semakin besar pada sistem AI. Perlu dipahami bahwa, angka tersebut bukan konsumsi tetap setiap rak. Dalam penerapan pusat data, daya yang digunakan dapat berubah sesuai aktivitas komputasi. Sebagai bagian dari MGX 1.2, tersedia bay antarmuka masukan dan keluaran yang bisa disesuaikan. Pilihan modul tambahan memungkinkan penggunaan komponen sesuai desain operator. Dengan perencanaan yang tepat, operator dapat memilih susunan perangkat berdasarkan kebutuhan layanan.
Pendinginan Cair dan Distribusi Daya Menjadi Fokus NVIDIA MGX 1.2
Hambatan utama pada infrastruktur AI berkepadatan tinggi adalah pengendalian panas dari komponen komputasi. Komponen pemrosesan dalam rak modern memerlukan sistem termal yang sesuai kapasitas. Sebagai bagian dari pengembangan MGX, NVIDIA mengembangkan desain rak dengan distribusi cairan pendingin. Fitur teknis yang diperkenalkan adalah sistem sambungan pendingin blind-mate. Sistem sambungan tersebut mengurangi kebutuhan menyambungkan selang secara manual. Pendekatan tersebut berpotensi mempercepat perawatan perangkat. Walaupun desainnya memudahkan perawatan, pengujian kebocoran dan prosedur keselamatan tetap diperlukan.
Untuk mendukung kebutuhan listrik, NVIDIA memperkenalkan busbar berpendingin cair berkapasitas 5.000 ampere. Busbar merupakan penghantar yang menyalurkan arus listrik ke berbagai perangkat. Ketika kepadatan daya meningkat, distribusi listrik membutuhkan desain yang sesuai. Penerapan pengendalian suhu di jalur daya membantu menangani panas akibat aliran arus tinggi. Dalam spesifikasi yang sama, terdapat compute tray tanpa kipas. Rancangan tersebut menyesuaikan kebutuhan pendinginan dengan desain rak. Berkat pendekatan sistem terpadu, produsen memperoleh dasar untuk membangun rak yang lebih mudah dirawat.
Peran GPU Rubin serta CPU Vera dalam Sistem Kecerdasan Buatan
Arsitektur komputasi Vera Rubin dirancang untuk kebutuhan kecerdasan buatan generasi berikutnya. Konfigurasi penting dalam platform tersebut adalah Vera Rubin NVL72 yang menggabungkan sumber daya akselerasi dalam satu sistem. Pelatihan model AI menggunakan kapasitas komputasi besar untuk memproses data. Pada pekerjaan inferensi, komputer menjalankan model untuk menghasilkan keluaran. Kedua pekerjaan tersebut memerlukan sistem yang dirancang sesuai kebutuhan. Melalui integrasi tingkat rak, sistem dapat dikembangkan untuk menangani aplikasi AI intensif. Meskipun desainnya diarahkan pada performa tinggi, hasil nyata tetap bergantung pada konfigurasi dan aplikasi.
NVIDIA juga memperluas konfigurasi komputasi yang menitikberatkan pada Vera CPU. Sistem tersebut dikembangkan bagi pekerjaan pengelolaan agen AI. Berbeda dari pelatihan model besar, sistem otomatis memerlukan eksekusi program pendukung. Dalam penggunaan praktis, agen dapat memanggil alat digital, mengakses layanan, dan menjalankan kode. Kebutuhan pemrosesan tersebut sering memerlukan komputasi CPU yang responsif. Dengan arsitektur khusus prosesor, operator dapat memisahkan tugas orkestrasi dari inferensi model. Pendekatan tersebut memungkinkan perencanaan komputasi lebih fleksibel. Namun, pemilihan desain harus memperhatikan karakter aplikasi.
Kemitraan Meta, Google, Cisco, dan Microsoft Dukung Infrastruktur Terbuka
Kontribusi NVIDIA kepada komunitas OCP didukung kolaborasi lintas pelaku industri. Perusahaan tersebut menggandeng AMD, Google, dan Meta dalam pengembangan spesifikasi fasilitas pusat data terbuka. Salah satu hasilnya adalah Open Data Center Specification versi 0.7. Dokumen standar ini menyatukan pendekatan perencanaan fasilitas pusat data. Selain itu, Google, Meta, Microsoft, dan NVIDIA menerbitkan spesifikasi ketahanan jaringan listrik. Tujuannya membantu fasilitas tetap terhubung dan memulihkan beban secara cepat. Berkat keterlibatan berbagai perusahaan, operator memperoleh pedoman teknis bersama.
Kolaborasi lainnya melibatkan Cisco dalam teknologi jaringan optik. Para mitra teknologi tersebut memperkenalkan rencana standar transceiver USFP. Standar transceiver yang direncanakan mendukung pengembangan jaringan 400Gb/s per lane. Untuk meningkatkan interoperabilitas jaringan, Google bekerja sama dengan NVIDIA untuk mengembangkan kompatibilitas protokol Falcon. Di sisi pengembangan infrastruktur hyperscale, mengadopsi teknologi switch Spectrum-6. Dukungan beberapa perusahaan besar menegaskan kebutuhan integrasi komputasi dengan infrastruktur pendukung. Meskipun pengembangan standar semakin luas, pengujian perangkat nyata masih menjadi tahapan penting.
Standar OCP Menjadi Bagian Penting dari Pengembangan Teknologi Vera Rubin
Kontribusi arsitektur Vera Rubin kepada OCP memperlihatkan perubahan pendekatan pembangunan infrastruktur AI. Berkat dukungan arsitektur MGX yang diperbarui, produsen memperoleh pedoman untuk mengembangkan rak komputasi. Teknologi pendinginan cair menjadi bagian penting bagi kepadatan komputasi modern. Sebagai pengembangan tambahan, rancangan rak CPU serta sistem akselerator memperluas alternatif penerapan sistem AI. Kolaborasi dengan OCP dapat menyederhanakan pengembangan perangkat kompatibel. Walaupun manfaat standarisasi cukup besar, hasil operasional harus dievaluasi berdasarkan penggunaan. Dengan perkembangan teknologi AI, desain modular berpotensi semakin dibutuhkan. Dari sudut pandang Anda, seberapa penting standar OCP bagi masa depan komputasi AI? Ceritakan pemikiran Anda tentang infrastruktur AI generasi berikutnya agar diskusi mengenai teknologi pusat data semakin bermanfaat.
