Spécifications clés de performance

• Performance native FP64 pour les charges de travail de simulation HPC traditionnelles, grâce à l'architecture du GPU Rubin .
• Configuration NVL4 : le blueprint DCBBS de Supermicro basé sur Vera Rubin NVL4 supporte jusqu'à 1 152 GPU NVIDIA Rubin et 576 CPU NVIDIA Vera dans une seule unité scalable .
• Unité scalable de 3,2 MW avec refroidissement liquide direct DLC-2 supportant 362 kW par rack .
• La plateforme Rubin (d'abord annoncée au CES 2026) offre jusqu'à 10x de réduction du coût des tokens d'inférence et 4x de réduction du nombre de GPU pour l'entraînement de modèles experts-mixtes par rapport à la plateforme Blackwell .
• Intégrée avec les bibliothèques NVIDIA CUDA-X, les microservices NVIDIA NIM, le logiciel NVIDIA AI Enterprise et le réseau NVIDIA Quantum InfiniBand .

Institutions de recherche déployant des systèmes Vera Rubin

Un nombre record de 35 nouveaux supercalculateurs NVIDIA AI HPC sont en développement dans 23 pays européens, équipant plus de 3 millions de chercheurs . Parmi les institutions nommées :

• Barcelona Supercomputing Center — EuroHPC AI Factory
• BavariaAI — système Blue Swan
• IT4Innovations (IT4I) — République tchèque
• HLRS (Centre de calcul haute performance de Stuttgart) — système HammerHAI
• NAISS — Mimer EuroHPC AI Factory, Suède
• CINECA (Italie)
• Fraunhofer FOKUS (Allemagne)
• Jülich Supercomputing Centre (Forschungszentrum Jülich)

Ces systèmes couvrent les usines d'IA, la recherche climatique et énergétique, et le calcul hybride quantique-GPU .

Partenariats industriels et fabrication

• Supermicro : a livré le premier blueprint DCBBS de bout en bout pour HPC basé sur la plateforme NVIDIA Vera Rubin NVL4, fournissant des racks refroidis par liquide et une intégration complète .
• Corning : partenariat pluriannuel pour étendre la fabrication américaine de solutions de connectivité optique avancée pour l'infrastructure IA, avec trois nouvelles installations en Caroline du Nord et au Texas .
• Les leaders du logiciel industriel (Cadence, Dassault Systèmes, PTC, Siemens, Synopsys) : intègrent CUDA-X, Omniverse et des outils accélérés par GPU dans les flux de travail de fabrication et d'ingénierie .
• Siemens : partenariat élargi pour construire un système d'exploitation industriel accéléré par l'IA, couvrant la conception, l'ingénierie, la fabrication et les chaînes d'approvisionnement .

Intégration de l'IA avec la simulation scientifique traditionnelle

Vera Rubin est conçue comme une plateforme convergente HPC et IA — capable d'exécuter à la fois des simulations basées sur la physique traditionnelle (FP64) et des charges de travail d'IA sur la même infrastructure .

• PhysicsNeMo : le framework d'IA-physique de NVIDIA pour la CFD, l'analyse thermique, la climatologie et la météorologie est supporté sur Vera Rubin. Il utilise des substituts d'apprentissage automatique pour accélérer les modèles multi-échelles et des solveurs traditionnels pour générer des données d'entraînement pour l'IA .
• Modélisation climatique : Vera Rubin accélère la simulation climatique en combinant les solveurs FP64 natifs avec l'émulation et l'assimilation de données pilotées par l'IA .
• Dynamique des fluides computationnelle (CFD) : la plateforme permet une CFD accélérée par l'IA où les substituts neuronaux accélèrent les boucles de solveurs itératifs tout en maintenant une précision en double précision pour la validation .
• Exploration énergétique : l'imagerie sismique, la simulation de réservoirs et la modélisation des énergies renouvelables bénéficient de l'IA qui propose des scénarios candidats tandis que les solveurs FP64 traditionnels les valident .

NVIDIA décrit cette convergence comme une science qui se situe « à l'intersection de la simulation basée sur la physique et de l'IA — où les substituts d'apprentissage automatique accélèrent les modèles multi-échelles, l'IA générative propose des molécules ou des matériaux candidats pour une validation haute-fidélité, et les solveurs traditionnels génèrent les données d'entraînement qui rendent l'IA possible » .

Spécifications clés de performance

• Performance native FP64 pour les charges de travail de simulation HPC traditionnelles, grâce à l'architecture du GPU Rubin .
• Configuration NVL4 : le blueprint DCBBS de Supermicro basé sur Vera Rubin NVL4 supporte jusqu'à 1 152 GPU NVIDIA Rubin et 576 CPU NVIDIA Vera dans une seule unité scalable .
• Unité scalable de 3,2 MW avec refroidissement liquide direct DLC-2 supportant 362 kW par rack .
• La plateforme Rubin (d'abord annoncée au CES 2026) offre jusqu'à 10x de réduction du coût des tokens d'inférence et 4x de réduction du nombre de GPU pour l'entraînement de modèles experts-mixtes par rapport à la plateforme Blackwell .
• Intégrée avec les bibliothèques NVIDIA CUDA-X, les microservices NVIDIA NIM, le logiciel NVIDIA AI Enterprise et le réseau NVIDIA Quantum InfiniBand .

Institutions de recherche déployant des systèmes Vera Rubin

Un nombre record de 35 nouveaux supercalculateurs NVIDIA AI HPC sont en développement dans 23 pays européens, équipant plus de 3 millions de chercheurs . Parmi les institutions nommées :

• Barcelona Supercomputing Center — EuroHPC AI Factory
• BavariaAI — système Blue Swan
• IT4Innovations (IT4I) — République tchèque
• HLRS (Centre de calcul haute performance de Stuttgart) — système HammerHAI
• NAISS — Mimer EuroHPC AI Factory, Suède
• CINECA (Italie)
• Fraunhofer FOKUS (Allemagne)
• Jülich Supercomputing Centre (Forschungszentrum Jülich)

Ces systèmes couvrent les usines d'IA, la recherche climatique et énergétique, et le calcul hybride quantique-GPU .

Partenariats industriels et fabrication

• Supermicro : a livré le premier blueprint DCBBS de bout en bout pour HPC basé sur la plateforme NVIDIA Vera Rubin NVL4, fournissant des racks refroidis par liquide et une intégration complète .
• Corning : partenariat pluriannuel pour étendre la fabrication américaine de solutions de connectivité optique avancée pour l'infrastructure IA, avec trois nouvelles installations en Caroline du Nord et au Texas .
• Les leaders du logiciel industriel (Cadence, Dassault Systèmes, PTC, Siemens, Synopsys) : intègrent CUDA-X, Omniverse et des outils accélérés par GPU dans les flux de travail de fabrication et d'ingénierie .
• Siemens : partenariat élargi pour construire un système d'exploitation industriel accéléré par l'IA, couvrant la conception, l'ingénierie, la fabrication et les chaînes d'approvisionnement .

Intégration de l'IA avec la simulation scientifique traditionnelle

Vera Rubin est conçue comme une plateforme convergente HPC et IA — capable d'exécuter à la fois des simulations basées sur la physique traditionnelle (FP64) et des charges de travail d'IA sur la même infrastructure .

• PhysicsNeMo : le framework d'IA-physique de NVIDIA pour la CFD, l'analyse thermique, la climatologie et la météorologie est supporté sur Vera Rubin. Il utilise des substituts d'apprentissage automatique pour accélérer les modèles multi-échelles et des solveurs traditionnels pour générer des données d'entraînement pour l'IA .
• Modélisation climatique : Vera Rubin accélère la simulation climatique en combinant les solveurs FP64 natifs avec l'émulation et l'assimilation de données pilotées par l'IA .
• Dynamique des fluides computationnelle (CFD) : la plateforme permet une CFD accélérée par l'IA où les substituts neuronaux accélèrent les boucles de solveurs itératifs tout en maintenant une précision en double précision pour la validation .
• Exploration énergétique : l'imagerie sismique, la simulation de réservoirs et la modélisation des énergies renouvelables bénéficient de l'IA qui propose des scénarios candidats tandis que les solveurs FP64 traditionnels les valident .

NVIDIA décrit cette convergence comme une science qui se situe « à l'intersection de la simulation basée sur la physique et de l'IA — où les substituts d'apprentissage automatique accélèrent les modèles multi-échelles, l'IA générative propose des molécules ou des matériaux candidats pour une validation haute-fidélité, et les solveurs traditionnels génèrent les données d'entraînement qui rendent l'IA possible » .