מתלה בודד של Vera Rubin מסוגל לספק מעל 7 אקספלופים של ביצועי AI ו-5 פטפלופים של ביצועים בדיוק כפול מקורי (FP64), תוך שימוש בעד 144 GPUs – רמת ביצועים הדומה למערכות המובילות ברשימת TOP500 העולמית . מעבד ה-Vera CPU מכיל 88 ליבות עם יעילות אנרגטית כפולה (2x performance-per-watt) בהשוואה למעבדי NVIDIA מהדור הקודם .

מפרט ביצועים מרכזי

• ביצועי FP64 מקוריים (דיוק כפול) – מאפשרים הרצת עומסי סימולציה מדעיים מסורתיים כגון דינמיקת נוזלים חישובית (CFD), מודלים אקלימיים וחיפושי אנרגיה .
• תצורת NVL4: תוכנית DCBBS Blueprint מבית Supermicro מבוססת על Vera Rubin NVL4 ותומכת בעד 1,152 NVIDIA Rubin GPUs ו-576 NVIDIA Vera CPUs ביחידה ניתנת להרחבה אחת .
• יחידה ניתנת להרחבה של 3.2 מגה-וואט עם קירור נוזלי ישיר DLC-2, התומך ב-362 קילו-וואט למתלה .
• פלטפורמת Rubin (שהוכרזה לראשונה ב-CES 2026) מציעה עד הפחתה של פי 10 בעלות הטוקן בהסקה (inference token cost) ו-הפחתה של פי 4 במספר ה-GPUs הדרושים לאימון מודלים מסוג mixture-of-experts, בהשוואה לפלטפורמת Blackwell .
• משולבת עם ספריות NVIDIA CUDA-X, מיקרוסרביסים NVIDIA NIM, תוכנת NVIDIA AI Enterprise ורשתות NVIDIA Quantum InfiniBand .

מוסדות מחקר שמתקינים מערכות Vera Rubin

שיא של 35 מחשבי-על חדשים מסוג NVIDIA AI HPC נמצאים בפיתוח ברחבי 23 מדינות באירופה, המספקים משאבי מחשוב ליותר מ-3 מיליון חוקרים . בין המוסדות שהוכרזו:

• Barcelona Supercomputing Center – מרכז ה-AI של EuroHPC
• BavariaAI – מערכת Blue Swan
• IT4Innovations (IT4I) – צ'כיה
• HLRS (מרכז מחשוב העל של שטוטגרט) – מערכת HammerHAI
• NAISS – Mimer EuroHPC AI Factory, שבדיה
• CINECA (איטליה)
• Fraunhofer FOKUS (גרמניה)
• Jülich Supercomputing Centre (Forschungszentrum Jülich)

מערכות אלו מכסות מרכזי AI, מחקרי אקלים ואנרגיה, ומחשוב קוונטי היברידי .

שותפויות תעשייה וייצור

• Supermicro: מסרה את תוכנית DCBBS Blueprint הראשונה ל-HPC המבוססת על NVIDIA Vera Rubin NVL4, הכוללת מתלים מקוררים בנוזל ואינטגרציה מלאה .
• Corning: שותפות רב-שנתית להרחבת ייצור פתרונות קישוריות אופטית מתקדמת בארה"ב לתשתיות AI, כולל שלושה מתקנים חדשים בצפון קרוליינה וטקסס .
• מובילות תוכנה תעשייתית (Cadence, Dassault Systèmes, PTC, Siemens, Synopsys): מביאות את CUDA-X, Omniverse וכלים מואצי GPU לתהליכי ייצור והנדסה .
• Siemens: שותפות מורחבת לבניית מערכת הפעלה תעשייתית מואצת AI, המשתרעת על תכנון, הנדסה, ייצור ושרשראות אספקה .

אינטגרציה של AI עם סימולציה מדעית מסורתית

Vera Rubin תוכננה כפלטפורמת HPC ו-AI מאוחדת – המריצה הן סימולציות פיזיקליות מסורתיות (FP64) והן עומסי AI על אותה תשתית .

• PhysicsNeMo: מסגרת AI-פיזיקה של NVIDIA ל-CFD, ניתוח תרמי, מודלים אקלימיים ומזג אוויר, נתמכת ב-Vera Rubin. היא משתמשת במודלים חלופיים (surrogates) של למידת מכונה כדי להאיץ מודלים מרובי-סולמות, ופותרים מסורתיים כדי לייצר נתוני אימון ל-AI .
• מודלים אקלימיים: Vera Rubin מאיצה סימולציות אקלים על ידי שילוב של פותרים מקוריים מבוססי FP64 עם אמולציה מונעת AI והטמעת נתונים .
• דינמיקת נוזלים חישובית (CFD): הפלטפורמה מאפשרת CFD מואץ AI, שבו רשתות נוירונים מאיצות לולאות איטרטיביות תוך שמירה על דיוק כפול לאימות .
• חיפושי אנרגיה: דימות סייסמי, סימולציות מאגרים ומודלים של אנרגיה מתחדשת נהנים מגישה היברידית – AI מציע תרחישים מועמדים, ופותרים FP64 מסורתיים מאמתים אותם .

NVIDIA מתארת את ההתכנסות הזו כמדע החי "בהצטלבות של סימולציה מבוססת פיזיקה ו-AI – שבה מודלים חלופיים של למידת מכונה מאיצים מודלים מרובי-סולמות, AI גנרטיבי מציע מולקולות או חומרים מועמדים לאימות בדיוק גבוה, ופותרים מסורתיים מייצרים את נתוני האימון שהופכים את ה-AI לאפשרי" .

מתלה בודד של Vera Rubin מסוגל לספק מעל 7 אקספלופים של ביצועי AI ו-5 פטפלופים של ביצועים בדיוק כפול מקורי (FP64), תוך שימוש בעד 144 GPUs – רמת ביצועים הדומה למערכות המובילות ברשימת TOP500 העולמית . מעבד ה-Vera CPU מכיל 88 ליבות עם יעילות אנרגטית כפולה (2x performance-per-watt) בהשוואה למעבדי NVIDIA מהדור הקודם .

מפרט ביצועים מרכזי

• ביצועי FP64 מקוריים (דיוק כפול) – מאפשרים הרצת עומסי סימולציה מדעיים מסורתיים כגון דינמיקת נוזלים חישובית (CFD), מודלים אקלימיים וחיפושי אנרגיה .
• תצורת NVL4: תוכנית DCBBS Blueprint מבית Supermicro מבוססת על Vera Rubin NVL4 ותומכת בעד 1,152 NVIDIA Rubin GPUs ו-576 NVIDIA Vera CPUs ביחידה ניתנת להרחבה אחת .
• יחידה ניתנת להרחבה של 3.2 מגה-וואט עם קירור נוזלי ישיר DLC-2, התומך ב-362 קילו-וואט למתלה .
• פלטפורמת Rubin (שהוכרזה לראשונה ב-CES 2026) מציעה עד הפחתה של פי 10 בעלות הטוקן בהסקה (inference token cost) ו-הפחתה של פי 4 במספר ה-GPUs הדרושים לאימון מודלים מסוג mixture-of-experts, בהשוואה לפלטפורמת Blackwell .
• משולבת עם ספריות NVIDIA CUDA-X, מיקרוסרביסים NVIDIA NIM, תוכנת NVIDIA AI Enterprise ורשתות NVIDIA Quantum InfiniBand .

מוסדות מחקר שמתקינים מערכות Vera Rubin

שיא של 35 מחשבי-על חדשים מסוג NVIDIA AI HPC נמצאים בפיתוח ברחבי 23 מדינות באירופה, המספקים משאבי מחשוב ליותר מ-3 מיליון חוקרים . בין המוסדות שהוכרזו:

• Barcelona Supercomputing Center – מרכז ה-AI של EuroHPC
• BavariaAI – מערכת Blue Swan
• IT4Innovations (IT4I) – צ'כיה
• HLRS (מרכז מחשוב העל של שטוטגרט) – מערכת HammerHAI
• NAISS – Mimer EuroHPC AI Factory, שבדיה
• CINECA (איטליה)
• Fraunhofer FOKUS (גרמניה)
• Jülich Supercomputing Centre (Forschungszentrum Jülich)

מערכות אלו מכסות מרכזי AI, מחקרי אקלים ואנרגיה, ומחשוב קוונטי היברידי .

שותפויות תעשייה וייצור

• Supermicro: מסרה את תוכנית DCBBS Blueprint הראשונה ל-HPC המבוססת על NVIDIA Vera Rubin NVL4, הכוללת מתלים מקוררים בנוזל ואינטגרציה מלאה .
• Corning: שותפות רב-שנתית להרחבת ייצור פתרונות קישוריות אופטית מתקדמת בארה"ב לתשתיות AI, כולל שלושה מתקנים חדשים בצפון קרוליינה וטקסס .
• מובילות תוכנה תעשייתית (Cadence, Dassault Systèmes, PTC, Siemens, Synopsys): מביאות את CUDA-X, Omniverse וכלים מואצי GPU לתהליכי ייצור והנדסה .
• Siemens: שותפות מורחבת לבניית מערכת הפעלה תעשייתית מואצת AI, המשתרעת על תכנון, הנדסה, ייצור ושרשראות אספקה .

אינטגרציה של AI עם סימולציה מדעית מסורתית

Vera Rubin תוכננה כפלטפורמת HPC ו-AI מאוחדת – המריצה הן סימולציות פיזיקליות מסורתיות (FP64) והן עומסי AI על אותה תשתית .

• PhysicsNeMo: מסגרת AI-פיזיקה של NVIDIA ל-CFD, ניתוח תרמי, מודלים אקלימיים ומזג אוויר, נתמכת ב-Vera Rubin. היא משתמשת במודלים חלופיים (surrogates) של למידת מכונה כדי להאיץ מודלים מרובי-סולמות, ופותרים מסורתיים כדי לייצר נתוני אימון ל-AI .
• מודלים אקלימיים: Vera Rubin מאיצה סימולציות אקלים על ידי שילוב של פותרים מקוריים מבוססי FP64 עם אמולציה מונעת AI והטמעת נתונים .
• דינמיקת נוזלים חישובית (CFD): הפלטפורמה מאפשרת CFD מואץ AI, שבו רשתות נוירונים מאיצות לולאות איטרטיביות תוך שמירה על דיוק כפול לאימות .
• חיפושי אנרגיה: דימות סייסמי, סימולציות מאגרים ומודלים של אנרגיה מתחדשת נהנים מגישה היברידית – AI מציע תרחישים מועמדים, ופותרים FP64 מסורתיים מאמתים אותם .

NVIDIA מתארת את ההתכנסות הזו כמדע החי "בהצטלבות של סימולציה מבוססת פיזיקה ו-AI – שבה מודלים חלופיים של למידת מכונה מאיצים מודלים מרובי-סולמות, AI גנרטיבי מציע מולקולות או חומרים מועמדים לאימות בדיוק גבוה, ופותרים מסורתיים מייצרים את נתוני האימון שהופכים את ה-AI לאפשרי" .