Rubin Ultra pode trocar capacidade de memória por mais flexibilidade de fornecimento

A Nvidia estaria avaliando versões do acelerador de inteligência artificial Rubin Ultra com menos memória de alta largura de banda (HBM, na sigla em inglês) diante de dificuldades para garantir o fornecimento. Relatos mencionam protótipos com 192 GB ou 256 GB por GPU, mas a empresa ainda não anunciou uma especificação final. 145

Se essas configurações avançarem, ficariam abaixo dos 288 GB atribuídos ao Rubin padrão e bem distantes da ambição inicial de cerca de 1 TB para o Rubin Ultra. As comparações, porém, envolvem metas e protótipos relatados em momentos diferentes — não especificações confirmadas de produtos que já estejam à venda. 145

Quais configurações estão em avaliação?

Segundo a TrendForce, a Nvidia ampliou a análise para além do projeto de referência com pilhas de HBM4E de 12 camadas. Entre as alternativas estão HBM4E de 8 camadas, HBM4 de 12 camadas e HBM4 de 8 camadas. A configuração definitiva ainda não foi escolhida. 2

Em paralelo, reportagens descrevem protótipos com 192 GB ou 256 GB de HBM por GPU; alguns usariam HBM4, em vez da geração mais nova HBM4E. Esses números se referem a versões em teste, não a uma configuração final confirmada. 15

Como os números se comparam?

Configuração	Capacidade de HBM relatada por GPU	O que se sabe
Rubin padrão	288 GB	Referência usada nas reportagens sobre o Rubin Ultra. 1
Protótipos do Rubin Ultra	192 GB a 256 GB	Capacidades mencionadas para versões de teste; não são especificações finais confirmadas. 5
Ambição original do Rubin Ultra	Cerca de 1 TB	Meta descrita em relatos sobre o projeto planejado. 4

Uma versão de 192 GB teria um terço menos memória que os 288 GB atribuídos ao Rubin padrão. Mesmo com 256 GB, o Rubin Ultra ficaria abaixo dessa referência. As duas capacidades relatadas também estão muito longe da ambição inicial de cerca de 1 TB, embora não seja possível tratar a diferença como uma comparação definitiva entre especificações de produtos finais. 145

Por que a oferta de memória pode influenciar o projeto?

A TrendForce relaciona a avaliação de alternativas a restrições de fornecimento, incluindo uma escassez de DRAM esperada para 2027 e incertezas sobre a qualificação de HBM4E de 12 camadas. Considerar outras alturas de empilhamento e gerações de memória pode ampliar as opções da Nvidia caso seja difícil obter quantidade suficiente da tecnologia mais recente. 2

Usar menos HBM pode reduzir a quantidade desse componente necessária em cada acelerador. Mas as informações disponíveis não confirmam um preço final menor para o chip, um desconto para clientes ou um aumento garantido no número de GPUs que a Nvidia conseguirá entregar. Portanto, ainda não dá para concluir qual será o efeito nos custos de sistemas ou de serviços de computação em nuvem.

O que menos memória pode significar para cargas de IA?

A capacidade de memória ajuda a determinar quanto dos dados e do estado de trabalho de um modelo pode ficar na GPU. Com menos HBM por dispositivo, algumas tarefas que consomem muita memória podem precisar ser distribuídas entre mais aceleradores ou executadas de outra forma. Isso poderia compensar parte da vantagem de disponibilizar mais GPUs com menor capacidade individual. 56

Esse é um possível efeito das capacidades relatadas, não um resultado medido em um Rubin Ultra final. As fontes não demonstram como uma configuração comercial se sairia em modelos ou cargas de trabalho específicos.

Há relação com um possível adiamento das placas para jogos?

Uma reportagem separada diz que placas de vídeo para jogos da série RTX 60, baseadas na arquitetura Rubin, talvez só cheguem em 2028, em vez da janela anteriormente esperada para o fim de 2027. A informação é atribuída a um vazador de dados de hardware, e a Nvidia afirmou que não comenta rumores nem produtos não anunciados. Esse relato não demonstra que as mudanças de memória do Rubin Ultra tenham causado um adiamento das GPUs para consumidores. 18