A NVIDIA fechou as especificações de envio da plataforma Vera Rubin no momento em que os primeiros sistemas NVL72 começam a chegar a clientes de provedores de nuvem. A revisão, identificada primeiro pelo IT Home e detalhada pelo ServeTheHome, ajusta para baixo a largura de banda de memória HBM4 e de interconexão NVLink em relação às metas preliminares — e para cima a largura de banda de rede.
O que mudou na GPU Rubin
O ponto central é a GPU Rubin. A capacidade de memória não muda: são 288 GB de HBM4. A largura de banda, porém, cai de 22 TB/s para 19,2 TB/s, uma redução de cerca de 12,7%. A banda NVLink, usada para fazer várias GPUs trabalharem como um só sistema, passa de 3,6 TB/s para 3 TB/s, queda de cerca de 16,7%. Em compensação, a largura de banda de rede (scale-out) sobe de 0,4 TB/s para 0,45 TB/s.
O desempenho computacional teórico não foi alterado: a GPU mantém 50 PFLOPS em inferência NVFP4 e 35 PFLOPS em treinamento NVFP4. Ou seja, a revisão atinge memória e interconexão, não a capacidade de cálculo anunciada nem a quantidade de memória por GPU.
NVL72, Superchip e NVL8
No rack Vera Rubin NVL72, com 72 GPUs Rubin e 36 CPUs Vera, o padrão se repete. A capacidade total segue em 20,7 TB de HBM4, mas a largura de banda agregada cai de 1.580 TB/s para 1.400 TB/s. A banda NVLink do rack cai de 260 TB/s para 216 TB/s, enquanto a banda de rede sobe de 28,8 TB/s para 32,4 TB/s. Os números finais constam na página oficial de especificações da NVIDIA.
O Superchip Vera Rubin, com duas GPUs e uma CPU Vera, acompanha o mesmo movimento: 576 GB de HBM4 com 38,5 TB/s (antes, 44 TB/s), NVLink de 6 TB/s (antes, 7,2 TB/s) e rede de 0,9 TB/s (antes, 0,8 TB/s). Já o sistema HGX Rubin NVL8 tem o corte mais profundo: a memória cai de 2,3 TB para 2,0 TB e a largura de banda, de 176 TB/s para 130 TB/s, com o treinamento NVFP4 passando de 280 PFLOPS para 270 PFLOPS.
Por que os números mudaram, segundo a NVIDIA
Por que os números mudaram? Segundo relato do Wccftech repercutido pelo NeoTeo, um representante da NVIDIA afirmou que os valores iniciais eram metas arquiteturais preliminares e que as especificações finais refletem o que o sistema sustenta em produção qualificada em volume. A empresa também ressaltou que o desempenho de uma aplicação não depende de um único componente, mas do conjunto — computação, rede, memória, software e modelos.
O que isso significa na prática
É importante separar fato de interpretação: a NVIDIA não informou, nas fontes consultadas, um motivo técnico específico para cada corte, e o ServeTheHome observa que o impacto real vai depender da carga de trabalho, já que nem todas são limitadas por memória ou por interconexão. Como todo o hardware enviado já sai com as novas especificações, a comparação relevante para compradores passa a ser com esses valores finais, não com as metas preliminares.
Cobertura anterior no Geekiki: Oracle leva Vera Rubin a escala multi-gigawatt na nuvem de IA.
Crédito da imagem: ServeTheHome, com foto da GPU NVIDIA Rubin.
Fontes: página oficial de especificações do NVIDIA Vera Rubin NVL72; ServeTheHome; NeoTeo.
Transparência: esta matéria foi elaborada com auxílio de inteligência artificial, a partir das fontes públicas indicadas acima. Os números finais foram conferidos na página oficial da NVIDIA; consulte as fontes originais para os detalhes completos.
Muse
