英伟达Vera Rubin平台发布：GPU推理性能提升5倍，物理AI新纪元

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Vera Rubin全栈重构：六大核心芯片协同爆发

Vera Rubin 平台并非简单的硬件升级，而是一次对计算架构的彻底重发明。为了突破模型规模每年增长十倍带来的物理极限，英伟达推出了由六款核心芯片组成的协同系统：

Vera CPU：专为 AI 负载优化的服务器级 CPU，拥有 88 个物理核心和 176 个线程，I/O 带宽与能效比实现翻倍。

Rubin GPU：该平台的计算灵魂。凭借全新的 MVFP4 张量核心，其 AI 浮点性能达到了上一代 Blackwell 的 5 倍，而晶体管数量仅增加了 60%。这种高效的架构将成为未来 大模型（LLM） 计算的行业标准。

BlueField-4 DPU：从传统的协处理器进化为 AI 上下文记忆系统的管理者。

ConnectX-9 智能网卡：提供 1.6TB/s 的超高带宽，支持可编程的数据路径加速。

Spectrum-X 以太网交换机：全球首款集成硅光子学的 AI 原生网络设备，解决了数据中心大规模通信的延迟难题。

第六代 NVLink 交换机：构建了高达 240TB/s 的机架内带宽，使 144 个 GPU 能像一个单一处理器般协同工作。

这种高度集成的液冷计算托盘设计，将系统组装时间从数小时缩短至几分钟，标志着英伟达从芯片供应商向全栈基础设施提供商的身份转变。

突破内存瓶颈：150TB共享上下文内存池

随着 人工智能 模型支持的对话长度和临时知识不断增加，传统的 GPU 显存已难以承载超长上下文。Vera Rubin 平台给出了一套革命性的方案：通过四颗 BlueField-4 DPU 管理一个高达 150TB 的共享、持久、高速上下文内存池。

这意味着每个 GPU 可以动态分配到高达 16TB 的专用上下文空间，容量扩大了 16 倍。这一技术突破彻底解决了长上下文 AI 应用的核心瓶颈，为 AGI 的进化提供了坚实的基础设施支撑。

物理AI与Cosmos模型：让机器人理解物理世界

黄仁勋强调，物理 AI 是英伟达耕耘八年的核心领域。本次发布的 Cosmos 开放世界基础模型，通过海量视频和 3D 仿真数据训练，使 AI 能够理解物理定律并生成物理合理的视频。

基于此，英伟达推出了首个端到端自动驾驶系统 Alpha Maye。该系统不仅能控制车辆，还能解释决策理由。黄仁勋宣布，首款搭载此系统的梅赛德斯-奔驰 CLA 车型将于 2026 年一季度在美国上路。此外，物理 AI 正在通过 数字孪生 技术革新芯片设计与高端制造，形成了一个从 AI 辅助设计到机器人自动化生产的完整闭环。

商业价值重构：推理成本直降九成

对于开发者和企业而言，Vera Rubin 带来的不仅是性能提升，更是惊人的商业效益。黄仁勋通过三组数据展示了其价值：

研发加速：训练 10 万亿参数模型的集群规模仅需 Blackwell 系统的四分之一。

效率飞跃：同等功耗下，AI 计算吞吐量达到 Hopper 架构的 100 倍。

成本骤降：大规模 AI 服务的 token 生成成本 预计将降至当前的 十分之一。

这种成本的降低将极大推动 AI变现 和 AI 服务的普及。无论是使用 chatGPT、claude 还是其他前沿模型，底层的算力红利最终都将惠及每一个开发者和用户。

总结与展望

正如黄仁勋所言，“凡是过去，皆为序章”。从加速计算到物理 AI，英伟达正在引领一场覆盖所有层级的计算革命。Vera Rubin 平台的发布，不仅展示了硬件性能的跨越，更展现了英伟达构建从硅光子到软件工具链全栈生态的野心。

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