ppooki
容易被误解的是，
企业每投资1亿美元，即可获得50亿美元的token收益。
四库全闻讯新闻：
作者 |ZeR0
漠影
四库全闻快讯：
芯东西9月10日报道，昨晚，英伟达又放AI计算大招，推出专为长上下文推理和视频生成应用设计的新型专用GPU——NVIDIA Rub EX外汇官网 in CPX
英伟达创始人兼CEO黄仁勋说：“正如RTX彻底改变了图形和物理AI一样，Rubin CPX是首款专为海量上下文AI打造的CUDA GPU，这种AI模型接受同时处理数百万个知识token的推理。”
令人惊讶的是，
Rubin CPX配备128GBGDDR7内存，NVFP4精度下AI算力可达30PFLOPS，非常适合运行长上下文处理（超过100万个token）和视频生成任务。
尤其值得一提的是，
Vera Rubin NVL144 CPX平台可在单机架集成144张Rubin CPX GPU、144张Rubin GPU、36张Vera CPU，呈现8EFLOPS的AI性能（NVFP4精度）和100TB的飞快内存，内存带宽达到1.7PB/s
其AI性能是英伟达Vera Rubin NVL144平台的2倍多，是基于Blackwell Ultra的GB300 NVL72系统的7.5倍，相比GB300 NVL72系统还能呈现3倍更快的注意力机制。
Rubin CPX GPU预计将于2026年底上市。
9月17日，智猩猩发起主办的2025全球AI芯片峰会将在上海举办。大会设有主论坛，大模型AI芯片、AI芯片架构两大专题论坛，以及存算一体、超节点与智算集群两大技术研讨会，近40位嘉宾将分享和讨论。IEEE Fellow王中风教授将开场，华为昇腾等国产AI芯片力量集结，华为云、阿里云领衔超节点与智算集群势力。扫码报名~
反过来看，
01.
事实上，
全新专用GPU：
综上所述，
128GB内存，30PFLOPS算力
四库全闻快报：
Rubin CPX基于NVIDIA Rubin架构构建，采用经济高效的单芯片设计，配备128GBGDDR7内存，采用NVFP4精度，并经过优化，算力可达30PFLOPS，能够为AI推理任务，尤其是长上下文处理（超过100万个token）和视频生成，呈现了远超现有系统的性能和token收益。
其实，
与英伟达GB300 NVL72系统相比，这款专用GPU还呈现了3倍更快的注意力机制，从而提升了AI模型处理更长上下文序列的能力，而且速度不会降低。
相比之下，今年3月发布的Rubin GPU，在FP4精度下峰值推理能力为50PFLOPS。而英伟达在今年6月才公布创新型4位浮点格式NVFP4，这种格式的目标是在超低精度下力求保持模型性能。
大家常常忽略的是，
其分析表明，当利用训练后量化（PTQ）将DeepSeek-R1-0528从原始FP8格式量化为NVFP4格式时，其在关键语言建模任务上的准确率下降幅度不超过1%。在AIME 2024中，NVFP4的准确率甚至提高了2%。
Rubin CPX采用的GDDR7，价格比Rubin GPU配备的288GB HBM4高带宽内存更便宜。
四库全闻认为：
02.
简而言之，
单机架AI性能达8EFLOPS，
很多人不知道，
呈现100TB飞快内存、1.7PB/s内存带宽
据业内人士透露，
Rubin CPX与全新NVIDIA Vera Rubin NVL144 CPX平台中的英伟达Vera CPU和Rubin GPU协同工作，进行生成阶段处理，形成一个完整的高性能分解式服务排除方案。
尤其值得一提的是，
Vera Rubin NVL144 CPX平台可在单机架集成144张Rubin CPX GPU、144张Rubin GPU、36张Vera CPU，呈现8EFLOPS的AI性能（NVFP4精度）和100TB的飞快内存，内存带宽达到1.7PB/s
其AI性能是英伟达Vera Rubin NVL144平台的2倍多，是基于Blackwell Ultra的GB300 NVL72机架式系统的7.5倍
英伟达还在周二分享了GB300 NVL72系统的基准测试结果，其DeepSeek-R1推理性能提升到上一代的1.4倍。该系统还创下MLPerf Inference v5.1套件中添加的所有新数据中心基准测试的记录，包括Llama 3.1 405B Interactive、Llama 3.1 8B、Whisper的记录。
但实际上，
英伟达计划为希望重复利用现有Vera Rubin 144系统的客户配备专用的Rubin CPX计算托盘（tray）。
然而，
Rubin CPX呈现多种配置，包括Vera Rubin NVL144 CPX，可与NVIDIA Quantum‑X800 InfiniBand横向扩展计算架构或搭载英伟达Spectrum-XGS以太网技术和ConnectX-9 SuperNIC的Spectrum-X以太网网络平台结合利用。
据相关资料显示，
英伟达预计将推出一款双机架产品，将Vera Rubin NVL144和Vera Rubin NVL144机架结合在一起，将飞快内存容量提升至150TB
四库全闻消息：
03.
为分解式推理优化而生，
尤其值得一提的是，
与英伟达旗舰GPU搭配用
这款全新的专用GPU，跟英伟达之前发布的旗舰GPU有什么区别？
据英伟达数据中心产品总监Shar Narasimhan分享，Rubin CPX将作为英伟达的专用GPU，用于上下文和预填充计算，从而显著提升海量上下文AI应用的性能。原版Rubin GPU则负责生成和解码计算。
必须指出的是，
推理由两个阶段组成：上下文阶段生成阶段。这两个阶段对基础设施的要求截然不同。
其实，
上下文阶段受计算能力限制，需要高吞吐量处理来提取和分析大量输入数据，最终生成第一个token输出结果。
简要回顾一下，
生成阶段受内存带宽限制，依赖于飞快内存传输和高速互连（如NVLink）来维持逐token输出性能。
分解式推理使这些阶段能够独立处理，从而实现对计算和内存资源的有针对性的优化。这种架构转变可提高吞吐量，降低延迟，并提升整体资源利用率。
尽管如此，
但分解会带来新的多变性，需要在低延迟键值缓存传输、大语言模型感知路由和高效内存管理之间进行精确协调。
英伟达打造Rubin CPX GPU，就是为了在计算密集型长上下文阶段实现专业的加速，并将该专用GPU无缝集成到分解式基础架构中。
其实，
英伟达通过将GPU用途与上下文和生成工作负载相结合来优化推理。
说到底，
Rubin CPX GPU专为高效处理长序列而优化，旨在增强长上下文性能，补充现有基础架构，提升吞吐量和响应速度，同时呈现可扩展的效率，并最大化大规模生成式AI工作负载的投资回报率（ROI）。
为了处理视频，AI模型可能需要处理1小时材料中多达100万个token，这挑战了传统GPU计算的极限。Rubin CPX将视频解码器和编码器以及长上下文推理处理集成在单芯片中，为视频搜索和高质量生成视频等应用呈现了前所未有的用途。
换个角度来看，
Rubin CPX将能够运行NVIDIA Nemotron系列最新的多模态模型， TMGM外汇官网 为企业级AI agent呈现最先进的推理能力。对于生产级AI，Nemotron模型接受通过NVIDIA AI Enterprise软件平台交付。
不妨想一想，
04.
必须指出的是，
结语：30~50倍投资回报率，
每投资1亿美元可带来50亿美元收益
然而，
Vera Rubin NVL144 CPX采用英伟达Quantum-X800 InfiniBand或Spectrum-X以太网，搭配ConnectX-9 SuperNIC并由Dynamo平台协调，旨在为下一波百万token上下文AI推理工作负载呈现接受，降低推理成本。
在规模化运营下，该平台可实现30~50倍的投资回报率，相当于每1亿美元的资本支出即可带来高达50亿美元的token收益。英伟达称这“为推理经济学树立了新的标杆”。
与其相反的是，
Rubin CPX将使AI编程助手从不多变的代码生成系统转变为能够理解和优化大型软件项目的多变系统。
根据公开数据显示，
知名的美国AI编程平台Cursor、AI视频生成创企Runway、AI编程创企Magic等正在探索用Rubin CPX GPU加速他们的代码生成、多变视频生成等应用。
