Nvidia Vera Rubin, Rubin Ultra confermate per il 2026 e il 2027. Fino a 3,3x e 14x Blackwell Ultra GB300 | Rete neurale biologica | Ia generativa immagini | Intelligenza artificiale generativa gratis | Turtles AI

 NVIDIA si prepara a lanciare i suoi nuovi sistemi AI basati sulle piattaforme Rubin e Rubin Ultra, dotati di chip GPU e CPU Vera, con prestazioni straordinarie, memorie HBM4e e un’interconnessione NVLink rivoluzionata, a partire dal 2026.

Punti chiave:

• Le nuove piattaforme Rubin e Rubin Ultra arriveranno rispettivamente nel 2026 e nel 2027, portando enormi miglioramenti nelle performance di calcolo e memoria.
• I sistemi NVL144 e NVL576 supporteranno prestazioni di inferenza fino a 15 ExaFLOPS, con capacità di memoria fino a 1 TB di HBM4e.
• Le nuove GPU Rubin presenteranno chip a reticolo e saranno affiancate dai processori Vera, con architettura ARM e interconnessioni avanzate.
• La nuova interfaccia NVLink 7 e il CX9 offriranno una larghezza di banda senza precedenti, migliorando l’efficienza complessiva nei data center.

NVIDIA ha svelato piani ambiziosi per il futuro delle sue piattaforme AI, segnando un passo importante verso l’evoluzione delle infrastrutture di calcolo per data center avanzati. I sistemi Rubin e Rubin Ultra, supportati dai nuovi chip GPU Rubin e dalla CPU Vera, sono progettati per soddisfare le crescenti esigenze delle applicazioni di intelligenza artificiale e del deep learning, offrendo prestazioni e capacità di memoria senza precedenti. Il primo dei due sistemi, il Vera Rubin NVL144, vedrà la luce nel secondo semestre del 2026, seguito dal Rubin Ultra NVL576 previsto per la seconda metà del 2027.

Il sistema Rubin NVL144 presenterà una configurazione a due chip GPU reticolo, capaci di raggiungere fino a 50 PFLOPS di performance FP4 e dotati di una memoria HBM4e da 288 GB, che rappresenta un miglioramento significativo rispetto alla precedente generazione di Blackwell. Questi chip saranno affiancati dalla nuova CPU Vera, basata su un’architettura ARM personalizzata con 88 core e 176 thread. La comunicazione tra i componenti avverrà tramite un’interconnessione NVLink-C2C, con una larghezza di banda fino a 1.8 TB/s, garantendo alte prestazioni di calcolo per applicazioni AI in tempo reale.

Il Rubin NVL144 non solo migliorerà la capacità di calcolo FP4, con un aumento di 3.3 volte rispetto alla generazione precedente, ma otterrà anche un significativo incremento nelle prestazioni FP8, con 1.2 Exaflops dedicati all’addestramento. La nuova memoria HBM4, con una larghezza di banda di 13 TB/s, si distingue per la sua velocità e capacità di gestire i carichi di lavoro più pesanti. La nuova architettura NVLink e il supporto CX9 garantiranno una connessione ancora più rapida, raddoppiando la capacità di throughput rispetto alla generazione precedente, raggiungendo i 260 TB/s.

Nel 2027, il Rubin Ultra NVL576 rappresenterà una versione potenziata del sistema Rubin NVL144, con il doppio dei chip GPU e una memoria totale di 1 TB HBM4e. Con quattro chip per ogni unità GPU, Rubin Ultra avrà una capacità di calcolo FP4 di 100 PFLOPS e 5 Exaflops dedicati all’addestramento FP8. Il sistema NVL576 sfrutterà una nuova interfaccia NVLink7, che sarà sei volte più veloce rispetto a quella utilizzata nel Rubin NVL144, e avrà un throughput totale di 1.5 PB/s. La capacità di memoria del sistema crescerà in modo esponenziale, raggiungendo i 365 TB di memoria "veloce", con un aumento significativo rispetto ai 75 TB del NVL144.

La piattaforma Rubin Ultra sarà progettata per soddisfare i requisiti di calcolo e di memoria delle soluzioni AI più complesse, come quelle utilizzate nei data center di grandi dimensioni. Con il supporto per 576 GPU in una sola unità, sarà possibile eseguire operazioni di inferenza e addestramento a una velocità mai vista prima, con prestazioni che raggiungono un aumento di 14 volte rispetto alla generazione precedente. Questo miglioramento si riflette anche nell’architettura CX9, che raddoppierà la capacità di trasferimento dati tra le unità, raggiungendo i 115.2 TB/s.

Questi avanzamenti tecnologici si inseriscono in un contesto di continua innovazione da parte di NVIDIA, che, con il successivo passaggio alle architetture Feynman, mira a perfezionare ulteriormente le sue soluzioni per l’intelligenza artificiale e i carichi di lavoro legati al deep learning. La road map di NVIDIA si prefigura come una vera e propria sfida per il settore, con piattaforme che ridefiniranno gli standard di prestazioni per le tecnologie AI e i data center di prossima generazione.

NVIDIA, dunque, si prepara a trasformare radicalmente le infrastrutture di calcolo per l’AI, con una visione che va ben oltre i limiti attuali, spingendo le frontiere dell’innovazione.