物理AI抢算力，英伟达Rubin算力没缩水，为什么带宽先降了？

甲骨文宣布Vera Rubin NVL72在OCI云平台进入通用可用，Rubin开始真正给客户跑业务。

英伟达9月悄悄更新的出货规格被翻了出来：算力和显存容量是一样的，两条内部带宽一起下调，对外网络反而加宽。Rubin发布接近一年，官方一直标注数值可变。

新规格从出货第一天就适用于所有Rubin硬件，没有过渡期。

单颗Rubin GPU，NVFP4推理算力50 PFLOPS、训练35 PFLOPS，288GB HBM4由8组36GB堆栈组成，这些全部不动。

变化的是这些：

◎ 显存带宽从22TB/s降到19.2TB/s，对应引脚速率从10.75Gbps降到9.375Gbps，降幅约11%；

◎ NVLink从3.6TB/s降到3.0TB/s，降17%；

◎ 面向外部网络的带宽从400GB/s升到450GB/s，升12.5%。

机架级等比例缩水：

◎ NVL72的显存总带宽从1580TB/s降到1400TB/s，

◎ NVLink从260TB/s降到216TB/s，

◎ 对外网络从28.8TB/s升到32.4TB/s，20.7TB显存容量保持不变。

八卡HGX NVL8差异最大：

◎ 显存从2.3TB砍到2.0TB，8组HBM4只用7组，单卡只剩约250GB、带宽约16.8TB/s；

◎ 显存总带宽从176TB/s掉到130TB/s，降幅26%，比NVL72的11%下降多得多；

◎ NVLink从28.8TB/s降到24TB/s。

训练算力也跟着降：

◎ FP4从280降到270 PFLOPS，

◎ FP8从140降到130，

◎ FP4推理400 PFLOPS不变。

x86版、Vera版和基于NVL8的DGX全部适用。

HBM4把单堆栈接口从1024位翻倍到2048位，JEDEC基准速率是8Gbps/引脚。

◎ 英伟达原定10.75Gbps远超标准，降到9.375Gbps仍在基准之上；

◎ 对手AMD的MI455X只跑7.6Gbps。

英伟达没有解释下调原因，似乎是把激进目标往回收，高带宽路线没有变，行业推测指向内存控制器速度、堆栈速度或良率，或三者叠加。

对外网络为何反向加宽？

模型训练跨成千上万颗GPU，推理把预填充、解码和缓存分散部署，跨机架通信越来越重。

显存、互连、网络三层的瓶颈会随部署规模互相转移，这次调整是一次系统级重新配比，对重度跨机架通信的大规模部署，这反而有利。

英伟达对产品的规格调整果然是动态的。