ในการประชุม GTC2025 NVIDIA ประกาศอย่างเป็นทางการของแพลตฟอร์มชิปปัญญาประดิษฐ์ (AI) รุ่นต่อไป (AI) และตั้งชื่อมันว่า "Vera Rubin" จ่ายส่วยให้ Vera Rubin นักดาราศาสตร์ชาวอเมริกันที่มีชื่อเสียงกล่าวต่อประเพณีการตั้งชื่อสถาปัตยกรรมของ Nvidia ผลิตภัณฑ์แรกของซีรีส์ Vera Rubin NVL144 คาดว่าจะวางจำหน่ายในช่วงครึ่งหลังของปี 2026
Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia กล่าวว่าประสิทธิภาพของ Rubin จะสูงถึง 900 เท่าของสถาปัตยกรรมฮ็อปเปอร์ในปัจจุบัน ในการเปรียบเทียบสถาปัตยกรรม Blackwell ล่าสุดได้รับการปรับปรุงประสิทธิภาพ 68 เท่าบน Hopper ซึ่งบ่งชี้ว่า Rubin จะนำการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในการคำนวณ
จากข้อมูลอย่างเป็นทางการ Vera Rubin NVL144 มีพลังการคำนวณการอนุมานสูงถึง 3.6Exaflops ภายใต้ความแม่นยำของ FP4 และประสิทธิภาพการฝึกอบรมภายใต้ความแม่นยำของ FP8 คือ 1.2Exaflops เมื่อเทียบกับ GB300NVL72 ประสิทธิภาพสูงกว่า 3.3 เท่า Rubin จะติดตั้งหน่วยความจำวิดีโอ HBM4 ล่าสุดพร้อมแบนด์วิดท์ที่น่าทึ่งของหน่วยความจำที่รวดเร็ว 13TB/S และ 75TB ของหน่วยความจำที่รวดเร็ว 1.6 เท่าของรุ่นก่อนหน้า ในแง่ของการเชื่อมต่อระหว่างกันรูบินรองรับ NVLINK6 และ CX9 โดยมีแบนด์วิดท์ถึง 260TB/s และ 28.8TB/S ตามลำดับซึ่งทั้งสองอย่างนี้เป็นสองเท่าของรุ่นก่อนหน้า
รุ่นมาตรฐานของชิป Rubin จะติดตั้งหน่วยความจำวิดีโอ HBM4 และประสิทธิภาพโดยรวมของมันจะเกินกว่าชิป H100 H100 เรือธงในปัจจุบัน
เป็นมูลค่าการกล่าวขวัญว่าแพลตฟอร์ม Rubin จะแนะนำซีพียูใหม่ที่เรียกว่า Veru ในฐานะผู้สืบทอดของ Grace CPU Veru มีแกนแขน 88 ตัวที่กำหนดเองแต่ละชุดรองรับ 176 เธรดและเปิดใช้งานการเชื่อมต่อแบนด์วิดท์สูงถึง 1.8TB/s ผ่าน NVLINK-C2C Nvidia กล่าวว่า CPU Vera ที่กำหนดเองจะเพิ่มความเร็วเป็นสองเท่าของ CPU ที่ใช้ในชิป Grace Blackwell เมื่อปีที่แล้ว
เมื่อใช้กับ Vera CPU พลังการคำนวณของ Rubin ในงานการอนุมานสามารถเข้าถึง 50 petaflops มากกว่าสองเท่าของ Blackwell20petaflops นอกจากนี้รูบินจะรองรับหน่วยความจำ HBM4 สูงสุด 288GB ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการจัดการโมเดล AI ขนาดใหญ่
เช่นเดียวกับ Blackwell จริง ๆ แล้ว Rubin ประกอบด้วย GPU สองตัวซึ่งรวมเข้ากับการดำเนินการโดยรวมครั้งเดียวผ่านเทคโนโลยีบรรจุภัณฑ์ขั้นสูงเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการคำนวณโดยรวมและประสิทธิภาพ การเปิดตัวของรูบินอย่างไม่ต้องสงสัยอีกครั้งแสดงให้เห็นถึงความสามารถด้านนวัตกรรมที่แข็งแกร่งของ Nvidia ในสาขาชิป AI และข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับความต้องการพลังงานในการคำนวณในอนาคต