英伟达发布Vera Rubin超级芯片：性能提升3倍，HBM4显存登场
全程视频：英伟达GTC大会黄仁勋华盛顿演讲IT之家 10 月 29 日消息，在华盛顿举行的 GTC 2025 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋首次公开展示了其下一代 Vera Rubin 超级芯片（Superchip）。其主板整合了一颗 Vera CPU 与两颗巨大的 Rubin GPU，并配备了最多 32 个 LPDDR 内存插槽，同时 GPU 上还将采用 HBM4 高带宽显存。
黄仁勋表示，Rubin GPU 已经回到实验室进行测试，这是由台积电代工生产的首批样品。每颗 GPU 拥有 8 个 HBM4 接口及两颗与光罩大小相同的 GPU 核心芯片（Reticle-sized dies）。此外，Vera CPU 搭载 88 个定制 Arm 架构核心，最高可支持 176 线程。
按照英伟达的规划，Rubin GPU 有望在 2026 年第三或第四季度进入量产阶段，时间大致与现有的 Blackwell Ultra“GB300”Superchip 平台全面量产相当或更早。
英伟达的 Vera Rubin NVL144 平台 将采用两颗新芯片组合，其中 Rubin GPU 由两颗 Reticle 尺寸的核心组成，具备 50 PFLOPS（FP4 精度） 的算力，并配备 288 GB HBM4 显存。配套的 Vera CPU 提供 88 个定制 Arm 核心、176 线程，NVLINK-C2C 互联带宽可达 1.8 TB/s。
性能方面，Vera Rubin NVL144 平台可实现 3.6 Exaflops（FP4 推理） 与 1.2 Exaflops（FP8 训练） 的算力，相较 GB300 NVL72 提升约 3.3 倍；系统总显存带宽达 13 TB/s，快速存储容量为 75 TB，分别比上一代提升 60%，并具备双倍 NVLINK 与 CX9 通信能力，最高速率分别为 260 TB/s 与 28.8 TB/s。
英伟达还计划在 2027 年下半年 推出更高端的 Rubin Ultra NVL576 平台。该系统将 NVL 规模从 144 扩展至 576，CPU 架构保持不变，而 GPU 将升级为四颗 Reticle 尺寸核心，性能最高达 100 PFLOPS（FP4），并搭载 1 TB HBM4e 显存（IT之家注：分布于 16 个显存接口）。
性能方面，Rubin Ultra NVL576 平台可实现 15 Exaflops（FP4 推理） 与 5 Exaflops（FP8 训练） 算力，相较 GB300 NVL72 提升 14 倍；其 HBM4 显存带宽达到 4.6 PB/s，快速存储容量达 365 TB，分别为上一代的 8 倍，NVLINK 与 CX9 通信能力则提升至 12 倍与 8 倍，最高速率分别达到 1.5 PB/s 与 115.2 TB/s。 视频核心要点：一句话总结：NVIDIA CEO Jensen Huang阐述AI、GPU和量子计算的技术突破，推动各行业创新与美国制造业复兴。总结摘要：1.技术背景与突破： 1.1AI兴起：从传统软件到机器学习，GPU驱动AI虚拟循环； 1.2量子计算：逻辑量子比特稳定化，与AI协同模拟；2.行业应用： 2.1电信革新：NVIDIA与Nokia合作6G无线网络； 2.2制造业：机器人、数字孪生提升效率；3.合作伙伴与公告： 3.1企业合作：CrowdStrike安全AI、Foxconn机器人工厂； 3.2AI工厂：低成本代币生产驱动经济增长；4.未来展望： 4.1美国制造回归：Blackwell GPU本土生产； 4.2持续创新：Rubin架构推进性能与成本优化。 5万亿美金企业老总。35万亿人民币企业，相当于北上广合在一起总和 老黄这次画饼画到2050年了！从AI工厂、量子计算到6G基站，英伟达简直在平行推进所有下一代技术。最狠的是Rubin架构明年就量产，每年迭代一次芯片，这研发速度让友商怎么活？ “全栈式闭环”算是被英伟达玩明白了！从芯片、系统到应用层全自研，还拉拢诺基亚、福克斯等各行业巨头站台。现在谁敢不用CUDA？简直就是数字时代的“英特尔Inside”超级加倍版。 数字孪生工厂那段看呆了！用AI模拟整个生产线，连机器人动作都能提前优化。福克斯用英伟达技术建“无人工厂”，这要是普及了，制造业成本得暴跌，但流水线工人真要焦虑了。 黄仁勋坦承AI是“电老虎”，还感谢特朗普保障能源供应？笑死，这分明是暗示：没有廉价能源，算力再强也白搭！各国搞AI前恐怕得先修核电站。 一边说大力支持开源模型，一边把整个软硬件生态锁死在自家平台，这操作有点矛盾啊！表面是促进创新，实则把开源社区变成英伟达生态的“免费测试员”，商业手段太高了。 看到“未来两年芯片收入5000亿美元”时我手抖了！这数字比一些国家GDP还高，但万一AI应用落地不及预期，现在这波算力军备竞赛会不会变成史上最贵泡沫？ 谢谢楼主分享！
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