AnswersPublished17 sources
Vera Rubin NVL72: NVIDIA обіцяє до 30 разів більше агентного ШІ на кожен мегават
NVIDIA заявляє, що Vera Rubin NVL72 забезпечує до 30× вищу пропускну здатність агентного інференсу на мегават і до 35× нижчу вартість токенів проти GB300 NVL72 у тесті SemiAnalysis AgentX на DeepSeek V4 Pro. Пряме порівняння Vera Rubin проведено з GB300 NVL72.
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-5.6 LunaЗображення створено за допомогою GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- NVIDIA заявляє, що Vera Rubin NVL72 забезпечує до 30× вищу пропускну здатність агентного інференсу на мегават і до 35× нижчу вартість токенів проти GB300 NVL72 у тесті SemiAnalysis AgentX на DeepSeek V4 Pro.
- Пряме порівняння Vera Rubin проведено з GB300 NVL72. Окремо NVIDIA стверджує, що GB300 забезпечує до 15× вищу продуктивність на мегават, ніж система на базі Hopper у тому самому класі навантажень.
- NVL72 поєднує 72 Rubin GPU, 36 Vera CPU, мережеві адаптери ConnectX 9 SuperNIC і BlueField 4 DPU, які беруть на себе частину мережевих, безпекових та оркестраційних функцій.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Nvidia announce about its next-generation Vera Rubin NVL72 platform’s efficiency for agentic AI workloads—including its claimed inf. Article summary: NVIDIA’s headline claim is that Vera Rubin NVL72 can deliver up to 30× higher agentic-inference throughput per megawatt than GB300 NVL72 and reduce cost per token by up to 35×, based on its stated SemiAnalysis AgentX res. Topic tags: general, documentation, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
NVIDIA намагається оцінювати нову AI-інфраструктуру не за результатами короткого запиту до чат-бота, а за тим, як працюють автономні агенти в реальних сценаріях. Такі системи генерують токени, викликають інструменти, запускають код, створюють підзадачі й постійно працюють із контекстом, що зростає.
У тестах, опублікованих NVIDIA, платформа Vera Rubin NVL72 показала до 30× вищу пропускну здатність на мегават, ніж GB300 NVL72, а вартість токенів могла бути до 35× нижчою. Результати отримано на навантаженні SemiAnalysis AgentX із моделлю DeepSeek V4 Pro.
Втім, це саме заявлені NVIDIA показники. У наданих матеріалах немає незалежної повної перевірки в ідентичних умовах, а також конкретної ціни Vera Rubin у доларах за мільйон токенів.
Що саме показав тест Vera Rubin
Ключові твердження NVIDIA такі:
- до 30× вища продуктивність агентного ШІ на мегават порівняно з GB300 NVL72;
- до 35× нижча вартість токенів — або за мільйон токенів, якщо показник виражати в такому масштабі;
- тестування моделі DeepSeek V4 Pro на навантаженні SemiAnalysis AgentX.
AgentX призначений для оцінювання агентного кодування, а не ізольованого обміну «запит — відповідь». Тест відтворює сесії, схожі на виробничі: контекст поступово збільшується, агент викликає інструменти, виконує код і створює субагентів. 6
Це важлива відмінність. Агент може спочатку сформувати відповідь, потім перевірити результат, звернутися до зовнішнього інструмента, виконати код, поставити нове завдання і продовжити роботу з набагато більшим контекстом. Через це навантаження припадає не лише на GPU, а й на пам’ять, мережу, CPU та енергосистему.
Чи можна порівнювати результат із Hopper
Безпосереднє порівняння «30×» стосується Vera Rubin NVL72 і GB300 NVL72, а не Hopper. Водночас NVIDIA окремо повідомляє, що GB300 NVL72 забезпечує до 15× вищу пропускну здатність на мегават, ніж система на базі H200 Hopper, під час роботи з DeepSeek V4 Pro.
Це дає уявлення про заявлений міжпоколіннєвий прогрес, але ці коефіцієнти не можна просто перемножувати й робити висновок про «450× проти Hopper». Йдеться про окремі показники «до», а надані матеріали не містять єдиної таблиці, де Vera Rubin, GB300 і Hopper були б протестовані в абсолютно однакових умовах.
Те саме стосується вартості. Докази підтверджують заяву NVIDIA про максимальне 35-кратне зниження витрат проти GB300, але не дають конкретної ціни Vera Rubin за мільйон токенів або окремого показника Vera Rubin проти Hopper.
Що входить до Vera Rubin NVL72
NVL72 — це цілісна стійкова система, що об’єднує 72 Rubin GPU і 36 Vera CPU, а також ConnectX-9 SuperNIC і BlueField-4 DPU. Для з’єднання всередині системи NVIDIA використовує NVLink 6, а для масштабування між системами — Quantum-X800 InfiniBand і Spectrum-X Ethernet. 2
3
Компоненти спроєктовані так, щоб стійка працювала як єдиний обчислювальний комплекс, а не як набір незалежних серверів із прискорювачами. Для агентних навантажень це особливо важливо: продуктивність залежить від того, наскільки стабільно GPU отримують дані та наскільки злагоджено працюють CPU, мережа й підсистема зберігання.
Навіщо агентам окремий Vera CPU
Vera — це 88-ядерний процесор на базі ядер Olympus, розроблених NVIDIA. Він використовує Spatial Multithreading і пам’ять LPDDR5X із пропускною здатністю до 1,2 ТБ/с. NVIDIA стверджує, що Vera забезпечує до 1,8× швидше виконання завдань, ніж x86-процесори, у навантаженнях, зокрема агентного ШІ, reinforcement learning та обробки даних. 1
5
Процесор має виконувати не лише роль традиційного хоста для операційної системи. Його призначення — прискорювати супутні інференсу операції:
- роботу з інструментами;
- виконання коду;
- ізоляцію та запуск sandbox-середовищ;
- оркестрацію агентів;
- обробку даних і аналітику;
- симуляції та завдання reinforcement learning.
Ідея NVIDIA полягає в тому, щоб перенести частину цієї роботи на спеціалізований CPU, залишивши GPU зосередженими на інференсі. Це має зменшити вузькі місця в усьому циклі роботи агента. 1
5
9
BlueField-4 і рівень Scale-In
BlueField-4 — спеціалізований компонент для обробки інфраструктурних функцій. DPU поєднує 64-ядерний Grace CPU, пам’ять LPDDR5X і мережеві можливості ConnectX-9 із підключенням до 800 Гбіт/с. 1
NVIDIA заявляє, що BlueField-4 переносить із хостових CPU та GPU такі завдання, як керування, безпека, переміщення даних і оркестрація. У результаті DPU має працювати як інфраструктурний шар, що забезпечує ізольовану, захищену та передбачувану роботу великої AI-фабрики. 1
Саме це NVIDIA вкладає в поняття Scale-In: ефективність залежить не тільки від обчислювального чипа. На результат також впливають комунікації, зберігання даних, планування завдань і безпека — причому ці функції не повинні забирати ресурси в прискорювачів.
Роль DSX MaxLPS у показниках ефективності
DSX MaxLPS — це програмний компонент ширшої концепції NVIDIA DSX для AI-фабрик, а не окремий GPU чи CPU Vera Rubin. NVIDIA описує його як набір технологій, покликаний максимізувати кількість токенів на мегават у межах фіксованого енергетичного бюджету. Підхід поєднує рідинне охолодження та оптимізацію всередині стійки, щоб оператори могли запускати більше GPU поблизу їхніх енергоефективних робочих режимів.
Тому DSX MaxLPS має значення для заяви про 30-кратну ефективність: показник вимірюється на рівні всієї AI-фабрики, де на кількість токенів на одиницю енергії впливають охолодження, конфігурація стійки та інфраструктурне програмне забезпечення.
Однак доступні матеріали не показують, яка частина покращення припадає на саме кремнієві компоненти, програмний стек, конфігурацію тесту або їхнє поєднання.
Плани SpaceXAI щодо Vera Rubin
NVIDIA та SpaceXAI заявили, що SpaceXAI планує використовувати процесори Vera для наступного покоління агентних AI-навантажень, а також розширювати інфраструктуру, пов’язану з Grok, на базі Vera Rubin. 4
5
Компанії також описали плани адаптувати оптимізовану систему Vera Rubin NVL72 для виведення на орбіту в межах першого покоління супутників Starmind AI. 4
Це плани майбутніх розгортань, а не підтвердження того, що орбітальна система на базі NVL72 уже запущена або працює.
Висновок для операторів AI-інфраструктури
Значення Vera Rubin NVL72 полягає в спробі NVIDIA вимірювати інфраструктуру відповідно до реальної поведінки агентів — довгих ітеративних сесій із великим контекстом, інструментами, кодом і субагентами. На такому навантаженні компанія заявляє про до 30× вищу продуктивність на мегават і до 35× нижчу вартість токенів проти GB300 NVL72.
Для покупців і команд, які будують AI-інфраструктуру, головне питання полягає не в тому, наскільки вражаючим виглядає множник. Важливіше перевірити, чи зберігається результат із потрібною моделлю, затримкою, довжиною контексту, рівнем паралельності, енергетичним бюджетом і моделлю повної вартості володіння.
Надані дані підтверджують заяву NVIDIA та описують архітектуру платформи, але ще не дають остаточного незалежного висновку про її перевагу.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Vera Rubin NVL72: NVIDIA обіцяє до 30 разів більше агентного ШІ на кожен мегават"?
NVIDIA заявляє, що Vera Rubin NVL72 забезпечує до 30× вищу пропускну здатність агентного інференсу на мегават і до 35× нижчу вартість токенів проти GB300 NVL72 у тесті SemiAnalysis AgentX на DeepSeek V4 Pro.
What are the key points to validate first?
NVIDIA заявляє, що Vera Rubin NVL72 забезпечує до 30× вищу пропускну здатність агентного інференсу на мегават і до 35× нижчу вартість токенів проти GB300 NVL72 у тесті SemiAnalysis AgentX на DeepSeek V4 Pro. Пряме порівняння Vera Rubin проведено з GB300 NVL72. Окремо NVIDIA стверджує, що GB300 забезпечує до 15× вищу продуктивність на мегават, ніж система на базі Hopper у тому самому класі навантажень.
What should I do next in practice?
NVL72 поєднує 72 Rubin GPU, 36 Vera CPU, мережеві адаптери ConnectX 9 SuperNIC і BlueField 4 DPU, які беруть на себе частину мережевих, безпекових та оркестраційних функцій.