英伟达发布Rubin Ultra：576 GPU连成一块

在 10 月 12 日至 15 日于美国圣何塞举行的 2026 OCP 全球峰会期间，英伟达负责超大规模与高性能计算业务的副总裁 Ian Buck 披露了下一代 Rubin Ultra 平台的更多细节：代号 NVL576 的机架级系统将 576 颗 Rubin Ultra GPU 通过新一代 NVLink 与共封装光学（CPO）互联成一个统一的计算域。Buck 称，这将是”全球能效比最高、速度最快的巨型 GPU”，目标直指 10 万亿参数级别的 AI 模型。相关细节于 10 月 22 日经媒体披露后迅速引发业界关注。

事件详情：Kyber 机架与 NVLink 7 CPO 交换托盘

Rubin Ultra 是英伟达在 Rubin 之后的下一代 AI 平台。与基于 Oberon 机架、容纳 72 颗 GPU 的 Vera Rubin NVL72 不同，Rubin Ultra 将采用更大的 Kyber 机架——全液冷设计，把 576 颗 GPU 全部纳入同一个 NVLink 互联域，规模达到 NVL72 的 8 倍。

在硬件形态上，英伟达展示了 Vera Rubin Ultra 计算托盘：每个托盘集成 2 颗 Rubin Ultra GPU 和 1 颗 Vera CPU，全部采用液冷。同时首次亮相的还有 NVLink 7 CPO 交换托盘——把光引擎与交换芯片共封装，用光纤替代机架间的高速电互联。

整套设计基于 OCP 开放标准，采用模块化快插结构。据英伟达介绍，这延续了 Vera Rubin 的设计思路，可把安装时间从小时级压缩到分钟级。

性能方面，按英伟达在 GTC 上公布的官方规格，Rubin Ultra NVL576 的 FP4 推理性能达 15 Exaflops、FP8 训练性能达 5 Exaflops，是 Blackwell GB300 NVL72 的 14 倍。单颗 GPU 最高搭载 1TB HBM4E 显存（4 倍光罩尺寸的超大封装），显存容量扩大 8 倍，单机架显存总带宽达 4.6 PB/s；新一代 NVLink 7 互联带宽为 1.5 PB/s，搭配的 ConnectX-9 Spectrum 芯片提供 115.2 TB/s 的网络吞吐。

背景分析：为什么是 576，以及为什么是 CPO

从 72 到 576，英伟达延续的是”机架即 GPU”的路线：把一整排机架当作一颗逻辑上的巨型芯片来设计和销售。模型参数规模每上一个台阶，对显存容量、互联带宽的要求就指数级上升——10 万亿参数模型的训练与推理，单靠堆 GPU 数量已经不够，互联效率成了真正的瓶颈。

这正是 CPO 登场的理由。当 SerDes 速率从 224G 向 448G 迈进，电信号在机架间的传输距离越长，信号完整性挑战越大。把光引擎搬到交换芯片旁边甚至同一封装内，可以大幅缩短高速电信号的走线距离。黄仁勋此前在 GTC 柏林上已确认 CPO 机架进入量产；Rubin Ultra 将成为首个在机架级全面采用该技术的平台。

开放标准是另一条暗线。本次峰会上，英伟达把 Vera Rubin 的机架与计算托盘设计通过 MGX 架构贡献给了 OCP 社区，MGX 1.2 统一了液冷系统与供电、散热接口标准。对英伟达而言，开放机架设计能加速供应链跟进、缩短客户部署周期——参考设计 DSX Pod 就把部署时间从数月压缩到 14 天；对行业而言，则意味着”AI 工厂”的标准之争正式打响。

按公开路线图，Rubin Ultra（内部代号 VR300）计划 2027 年下半年开始放量：单封装内计算 Die 从 2 颗翻倍到 4 颗，FP4 推理性能达到每封装 100 PFLOPS；再往后，Feynman 架构排在 2028 年。

影响与展望

对云厂商和大模型公司来说，NVL576 意味着”买算力”的方式在改变：采购单位从单卡、单服务器，变成整机架乃至整套 AI 工厂方案。对光互联产业链则是直接利好——CPO 从实验技术变成主流平台的标配，光引擎、光纤与交换芯片供应商将迎来新的订单周期。

挑战同样真实。有分析指出 NVL576 机架功耗约 600kW，约为现有 NVL72 的 3 倍，散热与供电设计门槛极高；也有报道提醒，量产版的光引擎实现方案（CPO 还是 NPO 近封装光学）尚未完全敲定，2027 年的时间表仍是展望而非承诺。英伟达能否按时交付、客户是否愿意为 576-GPU 计算域买单，还有待验证。

但方向已经明确：AI 竞赛的下半场，比的不再是单颗芯片的跑分，而是谁能把几十万颗 GPU 连成一台”电脑”。英伟达正试图用 NVL576 定义这个新单位的形状。