К четвёртому кварталу 2026 года NVIDIA и партнёры вышли на пик развёртывания платформы Vera Rubin: часть гиперскейлеров уже отдаёт клиентам первые системы NVL72. Вместе с выходом серийного железа вендор закрыл и спецификации — и они отличаются от предварительных. Как заметил портал IT Home, ещё в сентябре NVIDIA обновила страницы продуктов и архитектурный даташит: у GPU Rubin стало меньше пропускной способности памяти HBM4 и NVLink, зато выросла полоса scale-out сети.
Само по себе изменение спецификаций до старта продаж — обычная практика. Vera Rubin анонсировали почти за год, и NVIDIA заранее оговаривала, что значения предварительные и «all values are up to and subject to change». Но теперь цифры зафиксированы, и по ним видно, где вендор сдал назад.
Rubin GPU: HBM4 и NVLink медленнее, сеть быстрее
У одиночного серверного GPU Rubin память осталась прежней — 288 ГБ HBM4 из восьми стеков по 36 ГБ, — а вот её скорость упала. Вместо 22 ТБ/с (8×2048 при 10,75 Гбит/с на пин) серийный ускоритель даёт 19,2 ТБ/с при 9,375 Гбит/с на пин. Разница — 1,375 Гбит/с, или около 11%.
Пропускная способность NVLink, соединяющего GPU в scale-up-домене, снизилась с 3,6 ТБ/с до ровно 3,0 ТБ/с — минус 600 ГБ/с, или 17%. Зато scale-out сеть выросла: 450 ГБ/с против предварительных 400 ГБ/с на один GPU.
Вычислительные показатели не тронуты: 50 PFLOPS в NVFP4 для инференса, 35 PFLOPS в NVFP4 для обучения, 250 TOPS INT8 и 2 PFLOPS TF32. То есть по тактовой частоте и объёму памяти цели достигнуты, а по полосе — нет.
Почему NVIDIA снизила скорость HBM4, компания не объяснила. Наблюдатели предполагают, что дело в возможностях контроллеров памяти, скорости самих стеков, их выходе годных или в сочетании этих факторов. Для контекста: HBM4 в базовой спецификации рассчитана на 8 Гбит/с на пин, а у конкурента AMD в MI455X стеки HBM4 работают на 7,6 Гбит/с — так что даже сниженные 9,375 Гбит/с у NVIDIA выше.
NVL72: минус 180 ТБ/с памяти и минус 44 ТБ/с NVLink
Флагманская стойка Vera Rubin NVL72 собрана из Vera CPU, BlueField-4 DPU и Rubin GPU, поэтому изменения чипа переносятся на неё один к одному.
Суммарная пропускная способность памяти HBM4 упала с 1580 ТБ/с до 1400 ТБ/с — потеря 180 ТБ/с (11%). Объём памяти при этом не изменился: 20,7 ТБ HBM4 на стойку.
Полоса NVLink scale-up-домена снизилась с 260 ТБ/с до 216 ТБ/с — те же 17%, что и у одного GPU. Scale-out сеть, наоборот, выросла с 28,8 ТБ/с до 32,4 ТБ/с в двунаправленном режиме. Для крупных инсталляций, где много трафика уходит наружу, это плюс.
HGX Rubin NVL8: минус 300 ГБ памяти
Системы на восемь GPU получили самое заметное урезание. Кроме падения полосы памяти и NVLink, у них уменьшился объём HBM4: с 2,3 ТБ до ровно 2,0 ТБ, то есть на 300 ГБ (13%).
Логика простая: 2,3 ТБ требовали полного Rubin с 288 ГБ на каждый GPU, а 2,0 ТБ означают примерно 250 ГБ на ускоритель — то есть задействованы только 7 из 8 стеков HBM4. В итоге NVL8 теряет по полосе памяти больше всех в семействе: не 11%, а 26%, около 46 ТБ/с. На каждый GPU остаётся 250–252 ГБ и 16,8 ТБ/с.
Производительность инференса не изменилась — 400 PFLOPS в FP4, — а обучение просело: NVFP4 с 280 до 270 PFLOPS, FP8 с 140 до 130 PFLOPS. Scale-out сеть выросла с 1,6 ТБ/с до 1,8 ТБ/с. Правки затрагивают обе версии HGX NVL8 — с x86 CPU и с Vera, — а также системы DGX на этой платформе.
Что это значит для тех, кто строит ИИ-кластеры
Изменения действуют с первого дня поставок, так что выбирать между старыми и новыми цифрами не придётся — другого железа на рынке нет. Насколько серьёзны последствия, зависит от нагрузки: не все задачи упираются в полосу памяти или сети одинаково. Но меньше памяти и NVLink при том же объёме HBM4 — это меньше запаса для моделей, чувствительных к обмену данными между GPU.
Смежная тема — оптика и сеть для таких кластеров: Cisco и NVIDIA представили форм-фактор USFP для 400G SerDes, а модуль QSFP112 на 400 Гбит/с разбирали отдельно. Платформа хранения для GPU-кластеров тоже развивается — NVIDIA открыла cuFile и запустила Storage-Next.
Частые вопросы
Кого касается изменение спецификаций Rubin?
Всех, кто заказывает или планирует закупку систем на Rubin: NVL72, HGX Rubin NVL8, HGX Vera Rubin NVL8 и DGX на платформе NVL8. Правки действуют с начала серийных поставок.
Насколько упала скорость памяти у одного GPU?
С 22 ТБ/с до 19,2 ТБ/с, то есть примерно на 11%. Объём остался прежним — 288 ГБ HBM4 из восьми стеков по 36 ГБ.
Что стало с NVLink?
Полоса scale-up-соединения снизилась с 3,6 ТБ/с до 3,0 ТБ/с на GPU, или на 17%. У стойки NVL72 — с 260 ТБ/с до 216 ТБ/с.
Какая система потеряла больше всех?
HGX Rubin NVL8: у неё вдобавок к полосе уменьшился объём памяти — с 2,3 ТБ до 2,0 ТБ HBM4. По пропускной способности памяти это минус 26%, около 46 ТБ/с.
Почему у NVL8 меньше памяти?
Чтобы уложиться в 2,0 ТБ, каждому GPU нужно около 250 ГБ, а это семь стеков HBM4 из восьми. Полный комплект из восьми стеков дал бы 288 ГБ на чип.
Стала ли сеть быстрее?
Да, scale-out-полоса выросла у всего семейства: у одного GPU с 400 до 450 ГБ/с, у NVL72 с 28,8 до 32,4 ТБ/с, у NVL8 с 1,6 до 1,8 ТБ/с.
Пострадала ли производительность инференса?
У NVL8 инференс остался на 400 PFLOPS в FP4. У одиночного Rubin тоже без изменений: 50 PFLOPS в NVFP4 для инференса и 35 PFLOPS для обучения.
Объяснила ли NVIDIA причины снижения?
Нет. Компания не назвала причин, по которым уменьшила полосу HBM4. Предположения аналитиков — ограничения контроллеров памяти, скорости стеков или их выхода годных.
Источник: servethehome.com