NVIDIA revisa silenciosamente las especificaciones de envío de Rubin: ancho de banda por GPU reducido de 22 a 19,2 TB/s, NVLink también recortado

NVIDIA ha revisado silenciosamente las especificaciones publicadas para su GPU Rubin. La publicación de tecnología ServeTheHome informó el 31 de octubre que los cambios aparecieron en la hoja de datos de la arquitectura de NVIDIA y en las actualizaciones de la página del producto publicadas en septiembre y detectadas por IT Home, al mismo tiempo que los primeros sistemas Vera Rubin NVL72 estuvieron disponibles de forma generalizada para los hiperescaladores. La configuración central no ha cambiado: un solo Rubin todavía lleva 288 GB de memoria HBM4 y sus cifras de cálculo principales no han cambiado.

Los números revisados

En la comparación de ServeTheHome, el ancho de banda por GPU HBM4 cae de 22 TB/s a 19,2 TB/s, un recorte de aproximadamente el 13 por ciento, y la velocidad por pin cae de aproximadamente 10,75 Gbps a 9,375 Gbps; El ancho de banda NVLink ampliable cae de 3,6 TB/s a 3,0 TB/s, mientras que el ancho de banda de red ampliable aumenta ligeramente de 0,4 TB/s a 0,45 TB/s. A nivel de rack, el ancho de banda de la memoria Vera Rubin NVL72 cae de 1580 TB/s a 1400 TB/s y NVLink de 260 TB/s a 216 TB/s; el HGX Rubin NVL8 de ocho GPU cae de 2,3 TB de HBM4 a 176 TB/s a 2 TB a 130 TB/s, un recorte de ancho de banda de aproximadamente el 26 por ciento.

Lo que dice NVIDIA

NVIDIA no emitió ningún comunicado de prensa sobre el cambio. Según un representante de NVIDIA citado en un informe de Wccftech, las cifras anteriores eran objetivos preliminares del desarrollo, mientras que las cifras revisadas son especificaciones para sistemas en producción calificada y en volumen; Las especificaciones de los componentes individuales por sí solas no determinan el rendimiento de la aplicación, que también depende del sistema completo, la red, el software y los modelos. En otras palabras, la revisión reemplaza los objetivos en papel con un criterio de producción de envío en lugar de marcar una nueva generación de chips.

que mirar

Para los compradores de computación de IA, lo que importa ahora es el rendimiento medido y el ritmo de entrega en los sistemas de producción, no las cifras máximas de las primeras diapositivas. Rubin ya está entrando en producción, y los resultados de las pruebas comparativas más los comentarios sobre la implementación de los hiperescaladores mostrarán lo que significan las especificaciones revisadas en cargas de trabajo reales.