NVIDIA Vera Rubinプラットフォーム：8エクサフロップスの性能とインフラ要件
Vera Rubin（2026年）は8エクサフロップスを実現—TOP500リスト全体の合計性能に匹敵。TSMC N2プロセスで約5,000億トランジスタ、HBM4で13TB/秒の帯域幅、NVLink 6で5TB/秒の双方向通信。ラックあたり600kW、チップあたりTDP 2,000W。Rubin Ultra（2027年下半期）はHBM4eを搭載し、NVL576構成で365TBのメモリを実現。48V...
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GPU インフラストラクチャ、AI、データセンターに関する知見。
CoWoSと先進パッケージング：チップアーキテクチャがデータセンター設計を形作る仕組み
先進パッケージングは、半導体製造の課題からデータセンター設計の主要な推進力へと進化しました。
OpenAIとNVIDIA、1000億ドル規模のインフラ提携でAIの計算基盤の未来を構築
12月初旬時点で、この画期的なパートナーシップは基本合意書の段階にとどまっている。NVIDIAのCFOコレット・クレス氏はUBSグローバル・テクノロジー・カンファレンスで「正式契約はまだ締結されていない」と認めた...
中古AI ハードウェア市場：GPU の売買ガイド
CoreWeave の H100 は、2022年の契約満了後も元の価格の95%で再契約されている。ハイパースケーラーは減価償却期間を6年に延長し、3,000億ドル以上の設備投資に対して年間約180億ドルを節約。価値のカスケード：1〜2年目はフロンティアトレーニング、3〜4年目は推論、5〜6年目はバッチワークロード向け。Jensen Huang は「Blackwell が出荷されたら、Hopper ...
AIインフラストラクチャのテスト：本番環境投入前のGPUクラスター検証フレームワーク
MLPerfベンチマークがGPUクラスター検証の標準に。NVIDIA DCGM診断スイートはH100/H200テストに不可欠。液冷検証では熱サイクルとリーク検出テストが追加。Blackwellシステムは NVLink-C2C向けの更新された検証フレームワークが必要。本番AIデプロイメントのバーンイン期間は72〜168時間に延長。自動検証パイプラインにより認定時間が50%短縮。
強化学習インフラストラクチャ：RLHFとロボティクスのためのGPUクラスター
RLHFトレーニングは計算リソースの80%をサンプル生成に費やしており、スループット最適化が極めて重要。OpenRLHFがRayベースのモデル分離により70B以上のパラメータRLHFを実現。NVIDIAの3コンピュータアーキテクチャ...