CoreWeave သည် ဆန်ဖရန်စစ္စကိုတွင်ကျင်းပသော ၎င်း၏ Fully Connected 2026 ညီလာခံကို အသုံးပြု၍ NVIDIA Vera Rubin NVL72 ကို ထုတ်လုပ်ခဲ့ပြီး Cognition သည် ၎င်းတွင် live workloads များကို ပထမဆုံးဖောက်သည်အဖြစ် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ Cognition ၏အင်ဂျင်နီယာများသည် matched interactivity တွင် SWE-2 inference တွင် GB200 NVL72 baseline ၏ GPU တစ်ခုချင်းစီ၏ စုစုပေါင်း token throughput ၏ ၄.၈ ဆအထိနှင့် reinforcement learning တွင် GPU တစ်ခုချင်းစီ၏ output token throughput ၏ ၃.၈ ဆအထိ အစီရင်ခံခဲ့သည်။ နှစ်ခုစလုံးသည် CoreWeave Cloud တွင် Cognition ၏ကိုယ်ပိုင် benchmarks များဖြစ်ပြီး production-style agentic workloads များတွင် လည်ပတ်ပြီး model sizes၊ context lengths သို့မဟုတ် batch settings များကို ထုတ်ဖော်ပြောကြားခြင်း မရှိပါ။
Vera Rubin NVL72 သည် CoreWeave ထုတ်လုပ်ရေးသို့ ဝင်ရောက်လာပါပြီ
Cognition က CoreWeave မှာ Devin အတွက် လေ့ကျင့်မှု၊ reinforcement learning နဲ့ production inference တွေကို လုပ်ဆောင်ပေးပါတယ်။ CoreWeave က စက်တင်ဘာလ အစောပိုင်းမှာ Vera Rubin NVL72 cluster ကို stand up လုပ်ခဲ့ပြီး rack handover လုပ်ပြီး ရက်အနည်းငယ်အတွင်းမှာပဲ Cognition ရဲ့ workloads တွေကို run စေခဲ့တယ်လို့ ပြောပါတယ်၊ ပြီးတော့ Cognition ရဲ့ run ဟာ customer-executed လုပ်ထားတဲ့ ပထမဆုံး Vera Rubin inference benchmark ဖြစ်တယ်လို့ ခေါ်ဆိုပါတယ်။ Cognition ရဲ့ framework က SWE-2 ရလဒ်ဟာ GPU တစ်ခုစီမှာ တပြိုင်နက်တည်း Devin sessions တွေ ပိုများလာပြီး သုတေသန turns တွေ ပိုမြန်လာတယ်လို့ ဆိုပါတယ်။
CoreWeave ရဲ့ သတင်းထုတ်ပြန်ချက်မှာ Vera Rubin NVL72 ကို ယခုရရှိနိုင်ပြီလို့ ဖော်ပြထားပါတယ်။ Cognition deployment အကြောင်း သူ့ရဲ့ blog post မှာ ရရှိနိုင်မှု အကန့်အသတ်ရှိတာကြောင့် လောလောဆယ်မှာ ခွဲဝေပေးမှုကို ကန့်သတ်ထားမယ်လို့ မျှော်လင့်ရပါတယ်။ ဖောက်သည်တွေဟာ CoreWeave ရဲ့ GB200 NVL72 နဲ့ GB300 NVL72 fleets တွေလိုပဲ software နဲ့ operating model တစ်ခုတည်းကနေတစ်ဆင့် လည်ပတ်ကြပါတယ်- CoreWeave Kubernetes Service, SUNK, Mission Control, Sandboxes နဲ့ serverless inference တို့ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။
Rack တွေ၊ GPU တစ်ခုလျှင် ConnectX-9 SuperNIC နှစ်ခုပါသည့် Dell-built NVL72s တွေနဲ့ Rack တစ်ခု ထုတ်လုပ်မှုမရောက်ရှိခင်မှာ လုပ်ဆောင်တဲ့ staged validation CoreWeave တို့ဟာ စက်တင်ဘာလ multi-rack bring-up မှာ ကျွန်တော်တို့ ဆွေးနွေးခဲ့တဲ့အရာတွေပါ ။ အသစ်အဆန်းကတော့ ငွေပေးချေတဲ့ဖောက်သည်တစ်ယောက်ပါ။
NVIDIA Vera CPU သည် Agent Sandbox Density ကို ပစ်မှတ်ထားသည်
CoreWeave သည် NVIDIA Vera CPU ကို ၎င်း၏ portfolio တွင် ထည့်သွင်းမည်ဖြစ်ပြီး agentic work များအတွက် standalone compute tier အဖြစ် ထည့်သွင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။ sandbox execution၊ reinforcement learning environments၊ tool calls၊ code execution နှင့် GPU training နှင့် reasoning jobs များနှင့် သက်ဆိုင်သော data processing တို့ဖြစ်သည်။ “မကြာမီလာမည်” မှလွဲ၍ ရက်စွဲကို မဖော်ပြထားပါ။
CoreWeave ရှိ Vera node တစ်ခုသည် 88-core Vera CPU နှစ်ခုကို 1.5TB RAM၊ 15.36TB local NVMe နှင့် 800Gbps တွင် BlueField-4 DPU တို့ဖြင့် တွဲဖက်ထားသည်။ full rack တွင် CPU ၁၂၈ ခုနှင့် BlueField-4 DPU များနှင့် Spectrum-X Ethernet switching ပါရှိသော core ၁၁,၂၆၄ ခု ပါဝင်ပြီး CoreWeave က concurrent isolated environments ၁၁,၀၀၀ ကျော်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်ဟု ဆိုသည်။ ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်စမ်းသပ်မှုတွင် CoreWeave သည် x86 CPU ထက် Vera တွင် agent sandbox startup ကို ၃ ဆကျော် ပိုမိုမြန်ဆန်ကြောင်း အစီရင်ခံခဲ့သည်။ Vera သည် spot capacity အပါအဝင် GPU fleet ကဲ့သို့ platform နှင့် consumption model များအောက်တွင် bare metal ကို run မည်ဖြစ်သည်။
CoreWeave Forge သည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့် ထုတ်လုပ်မှုတို့ကို ချိတ်ဆက်ပေးသည်
ပြပွဲတွင် မိတ်ဆက်ခဲ့သော CoreWeave Forge သည် Weights & Biases Models၊ OpenPipe ၏ လေ့ကျင့်မှုအပြီး လုပ်ငန်းနှင့် open-source marimo notebook ပရောဂျက်တို့ကို မော်ဒယ်များနှင့် အေးဂျင့်များအတွက် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအလွှာတစ်ခုတည်းအဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းတွင် စမ်းသပ်မှု ခြေရာခံခြင်း၊ အကဲဖြတ်ခြင်း၊ အေးဂျင့်ခြေရာခံခြင်း၊ စစ်ဆေးရေးဂိတ်များ၊ sandboxed execution၊ လေ့ကျင့်မှုအပြီး နှင့် inference ဖြန့်ကျက်ခြင်းတို့ကို လွှမ်းခြုံထားပြီး CoreWeave က ၎င်းသည် မော်ဒယ်များ၊ framework များနှင့် အခြား cloud များတွင် ဖွင့်လှစ်ထားသည်ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။ MasterClass နှင့် Canva တို့သည် ၎င်းအပေါ်တွင် တည်ဆောက်နေကြပြီဖြစ်သည်။
Forge ကို Free၊ Pro နှင့် Enterprise edition များဖြင့် ပို့ဆောင်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး Pro ကို တစ်လလျှင် $60 မှစတင်၍ ၃၀ ရက် အစမ်းသုံးနိုင်ပါသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် ယနေ့တွင် ရရှိနိုင်ပါသည်- ARIA၊ Sandboxes၊ Weights & Biases Models၊ Serverless SFT၊ Serverless RL၊ Registry၊ Notebooks နှင့် Serverless နှင့် Dedicated Inference နှစ်မျိုးလုံး။ preview တွင်- Agent Lens၊ Model Distillation နှင့် RL Rollouts များသည် လေ့ကျင့်ရေး loop ဆက်လက်လည်ပတ်နေချိန်တွင် checkpoint တစ်ခုကို live deployment ထဲသို့ load လုပ်ခွင့်ပြုသည်။
CoreWeave ရဲ့ထုတ်ပြန်ချက်မှာ Agent Lens ဟာ အရေးကြီးတဲ့ချို့ယွင်းချက် ၂၀ ရာခိုင်နှုန်းပိုမိုရှာဖွေတွေ့ရှိပြီး ပြဿနာတွေကို ကုန်ကျစရိတ်ရဲ့ ဆယ်ပုံတစ်ပုံနဲ့ ဖြေရှင်းပေးတယ်လို့ ဖော်ပြထားပြီး အမည်မဖော်လိုတဲ့ general-purpose frontier LLM နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ထားပါတယ်။ ကုမ္ပဏီရဲ့ကိုယ်ပိုင်ဘလော့ဂ်ပို့စ်မှာ ကုန်ကျစရိတ်ကို ထက်ဝက်သာဖော်ပြထားတာကြောင့် ကိန်းဂဏန်းကို လျော့တွက်ယူပါ။ Serverless RL ဟာ self-managed setup ထက် ကုန်ကျစရိတ် ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းလျော့နည်းပြီး ၁.၄ ဆပိုမြန်တဲ့ training ပေးတယ်လို့ ဆိုပါတယ်။ Workload၊ မော်ဒယ်၊ hardware နဲ့ methodology နှစ်ခုစလုံးအတွက် မပါဝင်ပါဘူး။
မိတ်ဖက်ကွန်ရက်နှင့် ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ကောက်ချက်ချမှု ဖြန့်ကျက်ခြင်း
ယနေ့ရရှိနိုင်သော CoreWeave Partner Network သည် အဖွဲ့များပေါင်းစပ်ခြင်း CoreWeave သည် ထုတ်လုပ်မှုဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးအောက်တွင် စမ်းသပ်ပြီး အခြေခံအဆောက်အအုံ၊ ဒေတာဝန်ဆောင်မှုများ၊ ISV များ၊ လုံခြုံရေးနှင့် မော်ဒယ်များနှင့် ဆက်စပ်မှုတစ်လျှောက်တွင် ဖောက်သည်ဝယ်လိုအားအပေါ် အရည်အချင်းပြည့်မီကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။ အမည်ပေးထားသော မိတ်ဖက်များတွင် CrowdStrike၊ VAST Data၊ Reflection၊ ClickHouse၊ LanceDB၊ Inferact၊ RadixArk၊ IBM နှင့် Red Hat တို့ ပါဝင်သည်။ Exa၊ Parallel Web Systems နှင့် You.com တို့သည် CoreWeave တွင် host လုပ်ထားသော အေးဂျင့်များအတွက် shared search integration မှတစ်ဆင့် ပူးပေါင်းပြီး ကြေငြာချက်ထုတ်ပြန်ပြီး ရက်သတ္တပတ်အနည်းငယ်အကြာတွင် စတင်အသုံးပြုခဲ့သည်။ အဓိကအချက်မှာ ဖောက်သည်များသည် workload များ cloud ပေါ်သို့ ရွေ့လျားသွားသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့၏ရှိပြီးသား serving layer များ၊ observability၊ runbook များနှင့် security tooling များကို သိမ်းဆည်းထားရန်ဖြစ်သည်။
ပြည်နယ် ၁၅ ခုတွင် တစ်နှစ်လျှင် လူနာ ၅၀,၀၀၀ ခန့်အား အိမ်တွင်းအခြေပြု မူလတန်း၊ နာကျင်မှုသက်သာစေသော စောင့်ရှောက်မှုနှင့် နာတာရှည်လူနာစောင့်ရှောက်မှုတို့ကို ပေးဆောင်သည့် Ennoble Care သည် ဆေးခန်း AI ကောက်ချက်ချမှုအတွက် CoreWeave Cloud ကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ ဖြန့်ကျက်မှုကို CoreWeave Kubernetes Service မှတစ်ဆင့် သီးသန့် NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition node များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်ပြီး ဆေးခန်းဒေတာအတွက် hardware-enforced isolation နှင့် zero-trust controls များနှင့် တိုက်ရိုက်အင်ဂျင်နီယာပံ့ပိုးမှုများ ပါဝင်ပါသည်။ CKS သည် platform၊ workload သို့မဟုတ် test configuration ကို မဖော်ပြဘဲ ယေဘုယျရည်ရွယ်ချက် cloud အစားထိုးထက် containers များကို ၈ ဆ မှ ၁၀ ဆ အထိ မြန်ဆန်စွာ spin up လုပ်နိုင်ကြောင်း CoreWeave က ပြောကြားခဲ့သည်။
အမေဇုံ