GTC 2026 : Vertex AI 72-GPU GB200 NVL72 contre les rivaux

Google Cloud a annoncé des domaines A4X VM sur des racks NVIDIA GB200 NVL72 lors de GTC 2026, permettant un entraînement IA sur plusieurs semaines avec résilience matérielle. Ce bond infrastructurel fera-t-il de Vertex AI le choix clair pour l'IA agentique à l'échelle entreprise face à des rivaux comme AWS ou Azure ?

Vertex AI GTC 2026 : Machines virtuelles A4X sur GB200 NVL72

Lors du NVIDIA GTC 2026, Google Cloud a dévoilé des mises à niveau majeures pour Vertex AI, la principale AI platform pour l'entraînement à l'échelle entreprise. Dans cette perspective du 24 mars 2026, ces annonces consolident la domination de Vertex AI dans l'alimentation des charges de travail IA agentiques.

L'événement a mis en avant une infrastructure co-conçue avec NVIDIA, axée sur les clusters d'entraînement Vertex AI. Essentiel était le support des A4X VM domains sur les systèmes à l'échelle rack NVIDIA GB200 NVL72, conçus pour un entraînement à très grande échelle sans interruptions.

Améliorations d'infrastructure évolutive pour l'entraînement Vertex AI

Vertex AI prend désormais en charge les A4X VM domains, exploitant une infrastructure gérée pour des charges de travail intensives sur des racks NVIDIA GB200 NVL72. Cela permet un meilleur goodput pour les jobs d'entraînement sur plusieurs semaines.

Les nouvelles fonctionnalités de résilience matérielle incluent des scans de détection de pannes configurables et proactifs. Celles-ci identifient et atténuent les problèmes avant qu'ils ne perturbent les runs d'entraînement « hero », assurant la fiabilité pour les constructeurs IA entreprise.

\"Après la transition vers les VM G4, nous avons réalisé une réduction de 50 % de la latence de traitement et une augmentation de 6x du débit simplement en mettant à jour nos scripts Terraform,\\" a déclaré Alfonso Acosta, responsable de l'ingénierie chez Imgix.

Extensions du Model Garden et évaluations des partenaires

Le Model Garden de Vertex AI s'est élargi avec le support de la famille NVIDIA Nemotron 3, incluant Nemotron 3 Nano pour un déploiement en un clic dans des VPC privés et Nemotron 3 Super 120B pour le raisonnement à grande échelle.

Les optimisations via NVIDIA TensorRT-LLM intègrent directement les bibliothèques de performance dans Vertex AI, maximisant la valeur des modèles open-source.

Les sorties récentes incluent le support d'évaluation de modèles partenaires pour Anthropic et Llama, aidant les entreprises à sélectionner les meilleurs performants. Les dernières versions confirmées incluent Gemini 3.1 Flash-Lite en preview publique, Vector Search 2.0 GA, Claude Sonnet 4.6 dans Model Garden, et Gemini 3.1 Flash Image en preview publique.

Slurm géré et outils entreprise

Google Cloud a mis à niveau Vertex AI Training avec des environnements Slurm gérés, ciblant les constructeurs IA entreprise pour une gestion de cluster simplifiée.

Ces outils rationalisent les workflows, de l'entraînement sur GB200 NVL72 au déploiement de modèles comme Nemotron 3. Salesforce exploite cela pour Agentforce 360 : \\"En exploitant les clusters d'entraînement Vertex AI sur NVIDIA GB200 NVL72, nous avons éliminé les goulots d'étranglement infrastructurels,\\" a déclaré Silvio Savarese, scientifique en chef chez Salesforce.

Cela positionne Vertex AI comme la AI platform de référence pour des agents IA cohérents et réactifs.

Ce que GTC signifie pour Gemini et les constructeurs IA

Bien que gemini ultra ait établi des benchmarks, les mises à jour s'intègrent dans la lignée Gemini comme 3.1 Flash-Lite pour faible latence. Vertex AI intègre cela à l'échelle entreprise.

Intéressant, les passionnés de gemini zodiac et de gemini sign notent des alignements — l'horoscope gemini today prédit des vagues d'innovation, reflétant les bonds technologiques de GTC. Vérifiez votre gemini horoscope pour des impulsions cosmiques dans les quêtes IA.

Implications pour l'IA entreprise

GTC 2026 consolide le leadership de Vertex AI avec une infrastructure résiliente et évolutive. A4X sur GB200 NVL72, Slurm et extensions du Model Garden abaissent les barrières pour un entraînement massif.

Les constructeurs font face à des choix : rester sur des configurations legacy ou migrer vers Vertex AI pour des gains de débit 6x comme Imgix. La saturation des GPU par Salesforce souligne l'impact réel.

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