NVIDIA Vera Rubin a ISC 2026: il supercomputer che unisce simulazione classica e IA

Al ISC High Performance 2026 di Amburgo, NVIDIA ha presentato Vera Rubin, una piattaforma di calcolo accelerato pensata per il supercalcolo scientifico. Unisce GPU Rubin e CPU Vera tramite connessione NVLink-C2C in un sistema completo, ottimizzato sia per la simulazione tradizionale che per i carichi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale .

Un singolo rack di Vera Rubin è in grado di offrire oltre 7 exaflop di prestazioni IA e 5 petaflop di calcolo nativo in doppia precisione (FP64), utilizzando fino a 144 GPU . La CPU Vera possiede 88 core con un rapporto performance-per-watt doppio rispetto alle CPU NVIDIA della generazione precedente .

Specifiche tecniche principali

• Prestazioni FP64 native per carichi di simulazione HPC tradizionali, grazie all'architettura Rubin .
• Configurazione NVL4: il blueprint DCBBS di Supermicro basato su Vera Rubin NVL4 supporta fino a 1.152 GPU Rubin e 576 CPU Vera NVIDIA in una singola unità scalabile .
• Unità scalabile da 3,2 MW con raffreddamento a liquido diretto DLC-2, che supporta 362 kW per rack .
• La piattaforma Rubin (annunciata per la prima volta al CES 2026) offre una riduzione fino a 10x del costo dei token di inferenza e una riduzione del 4x del numero di GPU necessarie per l'addestramento di modelli misti di esperti (MoE) rispetto alla piattaforma Blackwell .
• Integrazione con librerie NVIDIA CUDA-X, microservizi NVIDIA NIM, software NVIDIA AI Enterprise e rete NVIDIA Quantum InfiniBand .

Istituzioni di ricerca che implementano sistemi Vera Rubin

Un record di 35 nuovi supercomputer NVIDIA AI HPC sono in fase di sviluppo in 23 Paesi europei, mettendo a disposizione di oltre 3 milioni di ricercatori infrastrutture all'avanguardia . Tra gli enti nominati:

• Barcelona Supercomputing Center — EuroHPC AI Factory
• BavariaAI — sistema Blue Swan
• IT4Innovations (IT4I) — Repubblica Ceca
• HLRS (High-Performance Computing Center Stuttgart) — sistema HammerHAI
• NAISS — Mimer EuroHPC AI Factory, Svezia
• CINECA (Italia)
• Fraunhofer FOKUS (Germania)
• Jülich Supercomputing Centre (Forschungszentrum Jülich)

Questi sistemi spaziano dalle fabbriche di IA alla ricerca su clima ed energia, fino al calcolo ibrido quantistico-GPU .

Partnership industriali e produzione

• Supermicro: ha fornito il primo blueprint DCBBS end-to-end per HPC basato sulla piattaforma NVIDIA Vera Rubin NVL4, comprensivo di rack raffreddati a liquido e integrazione completa .
• Corning: partnership pluriennale per espandere la produzione statunitense di soluzioni di connettività ottica avanzata per infrastrutture IA, inclusi tre nuovi stabilimenti in North Carolina e Texas .
• Leader del software industriale (Cadence, Dassault Systèmes, PTC, Siemens, Synopsys): stanno portando strumenti CUDA-X, Omniverse e accelerati su GPU nei flussi di lavoro manifatturieri e ingegneristici .
• Siemens: partnership ampliata per costruire un sistema operativo industriale accelerato dall'IA, che copre progettazione, ingegneria, produzione e supply chain .

Integrazione dell'IA con la simulazione scientifica tradizionale

Vera Rubin è progettata come una piattaforma convergente HPC e IA, in grado di eseguire sia la simulazione fisica tradizionale (FP64) sia i carichi di lavoro di IA sulla stessa infrastruttura .

• PhysicsNeMo: il framework di fisica-IA di NVIDIA per CFD (fluidodinamica computazionale), analisi termica, clima e modellazione meteorologica è supportato su Vera Rubin. Utilizza surrogati di machine learning per accelerare modelli multiscala e risolutori tradizionali per generare dati di addestramento per l'IA .
• Modellazione climatica: Vera Rubin accelera la simulazione climatica combinando risolutori FP64 nativi con emulazione e assimilazione dati guidate dall'IA .
• CFD (fluidodinamica computazionale): la piattaforma consente una CFD accelerata dall'IA, in cui surrogati neurali velocizzano i cicli iterativi dei risolutori, mantenendo al contempo la precisione in doppia precisione per la validazione .
• Esplorazione energetica: imaging sismico, simulazione di giacimenti e modellazione di energie rinnovabili beneficiano dell'approccio ibrido: l'IA propone scenari candidati, mentre i risolutori FP64 tradizionali li validano .

NVIDIA descrive questa convergenza come il punto in cui la scienza vive "all'intersezione tra simulazione fisica e IA — dove i surrogati di machine learning accelerano i modelli multiscala, l'IA generativa propone molecole o materiali candidati per una validazione ad alta fedeltà, e i risolutori tradizionali generano i dati di addestramento che rendono possibile l'IA" .