CES 2026：英偉達Rubin架構首曝光，告別單芯片時代！

CES2026：在2026年國際消費電子展（CES）上，人工智能無處不在，而英偉達GPU則是不斷擴展的人工智能領域的核心。今日，在CES主題演講中，英偉達首席執行官黃仁勛分享了公司將如何繼續引領人工智能革命的計劃。

NVIDIA Rubin，今日亮相

會上英偉達首席執行官黃仁勛介紹了新一代“Rubin”計算架構。Rubin是英偉達所謂的“極致協同設計”的成果，它由六種芯片組成：Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6交換機、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4數據處理單元和Spectrum-6以太網交換機。這些組件共同構成了Vera Rubin NVL72機架。

對人工智能計算的需求永無止境，而每款 Rubin GPU 都承諾為這一代產品提供更強大的計算能力：NVFP4 數據類型的推理性能高達 50 PFLOPS，是 Blackwell GB200 的 5 倍；NVFP4 訓練性能高達 35 PFLOPS，是 Blackwell 的 3.5 倍。為了滿足如此龐大的計算資源需求，每款 Rubin GPU 都配備了 8 個 HBM4 顯存堆棧，提供 288GB 的容量和 22 TB/s 的帶寬。

每個GPU的計算能力只是人工智能數據中心的一個組成部分。隨著領先的大型語言模型從激活所有參數以生成給定輸出詞元的密集架構，轉向每個詞元僅激活部分可用參數的專家混合（MoE）架構，這些模型的擴展效率得以相對提高。然而，模型內部專家之間的通信需要大量的節點間帶寬。

Vera Rubin數據中心架構推出用于縱向擴展網絡的NVLink 6，將每個GPU的交換矩陣帶寬提升至3.6 TB/s（雙向）。每個NVLink 6交換機擁有28 TB/s的帶寬，每個Vera Rubin NVL72機架配備9個這樣的交換機，總縱向擴展帶寬可達260 TB/s。

Nvidia Vera CPU 采用 88 個定制的 Olympus Arm 核心，并配備 Nvidia 所謂的“空間多線程”技術，可同時運行多達 176 個線程。用于將 Vera CPU 與 Rubin GPU 連接起來的 NVLink C2C 互連帶寬翻倍，達到 1.8 TB/s。每個 Vera CPU 可尋址高達 1.5 TB 的 SOCAMM LPDDR5X 內存，內存帶寬高達 1.2 TB/s。

為了將 Vera Rubin NVL72 機架擴展為每個包含八個機架的 DGX SuperPod，Nvidia 推出了兩款采用 Spectrum-6 芯片的 Spectrum-X 以太網交換機，這兩款交換機均集成了光模塊。每顆 Spectrum-6 芯片可提供 102.4 Tb/s 的帶寬，Nvidia 將其應用于兩款交換機中。

SN688 擁有 409.6 Tb/s 的帶寬，可配置 512 個 800G 以太網端口或 2048 個 200G 以太網端口。SN6810 提供 102.4 Tb/s 的帶寬，可配置 128 個 800G 以太網端口或 512 個 200G 以太網端口。這兩款交換機均采用液冷散熱，Nvidia 聲稱它們具有更高的能效、更高的可靠性和更長的正常運行時間，這大概是指與缺乏硅光子技術的硬件相比而言。

隨著上下文窗口增長到數百萬個令牌，英偉達表示，對存儲與 AI 模型交互歷史記錄的鍵值緩存的操作將成為推理性能的瓶頸。為了突破這一瓶頸，英偉達正在利用其下一代 BlueField 4 DPU 創建其所謂的新內存層：推理上下文內存存儲平臺。該公司表示，這一層存儲旨在實現人工智能基礎設施中鍵值緩存數據的高效共享和重用，從而提高響應速度和吞吐量，并實現智能體人工智能架構的可預測、節能擴展。

Vera Rubin 還首次將英偉達的可信執行環境擴展到整個機架，通過保護芯片、架構和網絡級別，英偉達表示，這對于確保人工智能前沿實驗室珍貴的尖端模型的保密性和安全至關重要。

總而言之，每個 Vera Rubin NVL72 機架提供 3.6 exaFLOPS 的 NVFP4 推理性能、2.5 exaFLOPS 的 NVFP4 訓練性能、連接到 Vera CPU 的 54 TB LPDDR5X 內存以及 20.7 TB HBM4，提供 1.6 PB/s 的帶寬。

為了保持這些機架的高效運行，Nvidia 重點介紹了機架級別的幾項可靠性、可用性和可維護性 (RAS) 改進，例如無電纜模塊化托盤設計，與之前的 NVL72 機架相比，可以更快地更換組件；改進的 NVLink 彈性，可以實現零停機維護；以及第二代 RAS 引擎，可以實現零停機健康檢查。

所有這些強大的計算能力和帶寬乍看之下令人印象深刻，但對于英偉達的合作伙伴而言，在考慮未來大規模投資擴容時，總體擁有成本可能才是最重要的。英偉達表示，使用 Vera Rubin 訓練 MoE 模型所需的 GPU 數量僅為 Blackwell 的四分之一，并且 Rubin 可以將各種模型的 MoE 推理的單令牌成本降低多達 10 倍。反過來，這意味著 Rubin 還可以提高訓練吞吐量，并在相同的機架空間內提供更多的令牌。

Rubin 生產，已準備就緒！

NVIDIA Rubin 已全面投入生產，基于 Rubin 的產品將于 2026 年下半年通過合作伙伴推出。

2026 年首批部署基于 Vera Rubin 的實例的云提供商包括AWS、Google Cloud、Microsoft 和 OCI，以及NVIDIA 云合作伙伴CoreWeave、Lambda、Nebius 和 Nscale。

微軟將在下一代人工智能數據中心（包括未來的 Fairwater AI 超級工廠）中部署 NVIDIA Vera Rubin NVL72 機架級系統。

此外，思科、戴爾、HPE、聯想和超微預計也將推出基于 Rubin 產品的各種服務器。

包括Anthropic、Black Forest、Cohere、Cursor、Harvey、Meta、Mistral AI、OpenAI、OpenEvidence、Perplexity、Runway、Thinking Machines Lab和xAI在內的 AI 實驗室正在尋求利用 NVIDIA Rubin 平臺來訓練更大、更強大的模型，并以比以往 GPU 更低的延遲和成本為長上下文、多模態系統提供服務。

基礎設施軟件和存儲合作伙伴AIC、Canonical、Cloudian 、 DDN、Dell、HPE、Hitachi Vantara、IBM、NetApp、Nutanix、Pure Storage、Supermicro、SUSE、VAST Data和WEKA正在與 NVIDIA 合作，為 Rubin 基礎設施設計下一代平臺。

會上，英偉達還宣布 NVIDIA DRIVE AV 駕駛輔助軟件將率先隨全新梅賽德斯-奔馳 CLA 車型登陸美國，新車預計于今年年底前推出。

該軟件將為奔馳CLA 帶來增強的 L2 級端到端駕駛輔助能力，標志著以 AI 定義駕駛體驗的新階段。全新梅賽德斯-奔馳 CLA 是該品牌首款搭載 MB.OS 平臺的車型，引入了 NVIDIA DRIVE AV、AI 基礎設施以及加速計算能力所支持的先進駕駛輔助功能。

在技術架構上，NVIDIA DRIVE AV 采用雙棧架構：一方面是用于核心駕駛的端到端 AI 驅動棧，另一方面是基于 NVIDIA Halos 安全系統構建的并行傳統安全棧，為系統提供冗余和安全防護。通過這種方式，其車輛能夠從大量真實與合成駕駛數據中學習，輔助駕駛員在復雜環境和場景中以接近人類的決策方式安全行駛。

英偉達表示，該統一架構支持功能更為豐富的L2 級自動駕駛能力，包括在復雜城市環境中的端到端導航、具備主動碰撞規避能力的高級主動安全功能，以及在狹小空間內的自動泊車能力。此外，該系統還支持系統與駕駛員之間的協同轉向。

如果說奔馳 CLA 的發布是英偉達“車載”技術的證明，那么Alpamayo就是英偉達試圖將自動駕駛變成一個生態系統，并繼續掌控決定誰能駕駛下一輛車的工具。

Alpamayo是一個全新的開源人工智能模型、仿真工具和數據集系列，用于訓練物理機器人和車輛，旨在幫助自動駕駛車輛應對復雜的駕駛情況。

作為 Alpamayo 推廣計劃的一部分，英偉達還發布了一個開放數據集，其中包含超過 1700 小時的駕駛數據，這些數據涵蓋了各種地理區域和路況，囊括了罕見且復雜的真實世界場景。此外，該公司還推出了 AlpaSim，這是一個用于驗證自動駕駛系統的開源仿真框架。AlpaSim 已在 GitHub 上發布，旨在重現從傳感器到交通狀況的真實駕駛環境，以便開發人員能夠安全地進行大規模系統測試。

Alpamayo 1是一個擁有 100 億個參數的基于推理的思維鏈視覺語言動作 (VLA) 模型，它使自動駕駛汽車能夠更像人類一樣思考，從而在沒有先前經驗的情況下解決復雜的邊緣情況，例如如何在繁忙的十字路口應對交通信號燈故障。

它通過將問題分解成多個步驟，推演每一種可能性，然后選擇最安全的路徑來實現這一點。它們還可以使用 Cosmos 生成合成數據，然后結合真實數據集和合成數據集，對基于 Alpamayo 的自動駕駛應用程序進行訓練和測試。

此外，英偉達還發布了全新的開源模型 Nvidia Cosmos 和 GR00T。該公司表示，這些模型旨在幫助開發者減少預訓練所需的時間和資源，從而將更多精力投入到構建下一代機器人上。

英偉達表示，Nvidia Cosmos Reason 2 是一種開放式推理視覺語言模型 (VLM)，它使智能機器能夠“像人類一樣觀察、理解和行動于物理世界”。此外，借助 Nvidia Cosmos Reason 2，物理人工智能可以像人類一樣，運用推理、先驗知識、物理理解等做出決策。

最后，Nvidia Isaac GR00T N1.6 是一款專為類人機器人設計的開放式推理視覺語言動作 (VLA) 模型，它支持全身控制，并利用 Nvidia Cosmos Reason 實現上述額外優勢。所有這些新模型均可在 Hugging Face 上獲取。