CoreWeave lança sistemas NVIDIA Vera Rubin para IA em sua nuvem
CoreWeave anuncia disponibilidade de sistemas NVIDIA Vera Rubin NVL72 e do processador NVIDIA Vera voltado para agentes de inteligência artificial.
Resumo rápido
- CoreWeave disponibiliza infraestrutura NVIDIA Vera Rubin NVL72 em sua plataforma de nuvem.
- Laboratório Cognition registrou ganho de até 4,8x no rendimento de tokens no sistema Vera Rubin NVL72.
- Lançamento do ambiente CoreWeave Forge reúne recursos para treinamento e observabilidade de IA.
Entenda o contexto
Sistemas de inteligência artificial baseados em agentes exigem alta capacidade de processamento e latência reduzida para executar raciocínios em múltiplas etapas e manipular código de forma contínua. Ambientes isolados (sandboxes) e infraestruturas dedicadas de processamento ajudam a manter a estabilidade e a segurança dessas operações à medida que o volume de interações aumenta.
A CoreWeave anunciou nesta quarta-feira, 30 de setembro de 2026, durante o evento CoreWeave Fully Connected em São Francisco, a disponibilidade de sistemas NVIDIA Vera Rubin NVL72 com conectividade Ethernet Spectrum-X 102.4T em sua nuvem. A provedora de infraestrutura informou também que passará a oferecer o NVIDIA Vera, apresentado como o primeiro processador construído especificamente para agentes de inteligência artificial.
Execução em produção e desempenho de agentes
O laboratório de IA aplicada Cognition, criador do engenheiro de software de IA Devin, tornou-se o primeiro cliente a rodar cargas de trabalho de produção no sistema Vera Rubin. Segundo informado no anúncio, a Cognition testou o desempenho de inferência da infraestrutura contra uma linha de base composta pelo sistema GB200 NVL72, utilizando tarefas reais de engenharia de software extraídas do benchmark FrontierCode. Em testes iniciais para inferência SWE-2, o Vera Rubin NVL72 atingiu um aumento de até 4,8 vezes no rendimento total de tokens sobre o GB200 NVL72.
A estrutura do processador NVIDIA Vera foi projetada para lidar com a demanda de ambientes isolados de execução (sandboxes), camada essencial para aprendizado por reforço e uso de ferramentas por agentes. A implantação da CoreWeave utiliza 128 CPUs Vera e 11.264 núcleos por rack, permitindo executar mais de 11.000 ambientes simultâneos com um núcleo dedicado cada. Nos testes divulgados, o uso dos processadores NVIDIA Vera reduziu o tempo de inicialização das sandboxes em mais de 3 vezes e registrou um ganho de desempenho de 1,7 vez no benchmark Terminal-Bench em tarefas concluídas.
Plataforma integrada para desenvolvimento e observabilidade
Junto às novidades de hardware, a empresa lançou o CoreWeave Forge, um ambiente integrado para treinamento, avaliação e aprimoramento contínuo de modelos e agentes em sistemas acelerados. A plataforma conecta recursos do Weights & Biases, conhecimento em pós-treinamento da OpenPipe e o projeto de código aberto marimo notebook, mantendo compatibilidade aberta entre variados modelos, estruturas de desenvolvimento e nuvens.
Entre as funcionalidades integradas está o CoreWeave ARIA, agora em disponibilidade geral para análise de testes, proposição de experimentos e recomendação de alterações de código integradas ao GitHub. Também foi apresentado o serviço CoreWeave Agent Lens, focado na observabilidade de agentes em produção, que afirma melhorar a detecção de falhas em 20% e reduzir os custos de correção pela metade. Empresas como Canva, Capital One e MasterClass estão entre as primeiras a utilizar o ecossistema Forge.
Recursos adicionais e testes privados
A CoreWeave confirmou a liberação de acesso antecipado aos sistemas Vera Rubin NVL72 em sua nuvem, que podem ser gerenciados por ferramentas como CoreWeave Kubernetes Service, SUNK, CoreWeave Mission Control, Sandboxes e Inference. A provedora disponibilizou ainda em prévia privada o recurso RL Rollouts, baseado no arcabouço de inferência de código aberto NVIDIA Dynamo, permitindo carregar novos pontos de checagem durante a execução para dar continuidade ao aprendizado por reforço sem necessidade de reimplantação do sistema.
Referências
- Fonte consultada: NVIDIA — Blog
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