英伟达公开Rubin GPU细节：3360亿晶体管，智能体AI性能提升10倍

英伟达今天正式公开了Rubin GPU的架构细节，信息量相当大。这款基于台积电3nm工艺的GPU，集成了3360亿个晶体管，在智能体AI性能方面，比Blackwell提升了整整10倍。可以说，这是英伟达在AI翻跟斗路线图上的又一次关键落子。

先从核心架构说起。Rubin GPU采用了台积电3nm（N3P）工艺制造，由两块光罩极限尺寸的Die组成，通过NVIDIA高带宽接口（NV-HBI）连接成统一封装。整个封装总计集成3360亿个晶体管，相比Blackwell GB300芯片，这个数字提升了62%。

每个Rubin GPU内部包含8个GPC（图形处理集群），总计224个SM（流式多处理器）和896个Tensor Cores。从方框图来看，GPC有两种类型：一种包含30个SM，另一种包含26个SM，这种非对称设计很有意思。

每个Die上配有4个GPC，连接着两组大型去中心化L2缓存、一个Gigathread Engine、四个HBM通道（每个芯片4096位）和一个NVLink接口。

互联方面也进行了全面升级——NVLink 6提供3600 GB/s的GPU间互联带宽，NVLink-C2C接口提供1800 GB/s的CPU到GPU通信带宽，而PCIe Gen6 x16通道则提供256 GB/s的主机连接带宽。这些数字意味着数据流动的效率将达到新的高度。

接下来是大家最关心的性能表现。根据英伟达最新数据，针对智能体AI工作负载，Rubin的单位能耗吞吐量达到了Blackwell的10倍。这个数字相当惊人。

注意，这个提升源自三项主要的架构变更：增强型张量核心（Tensor Cores）支持扩展精度、全新的HBM4内存子系统，以及第三代Transformer引擎。每一项都是关键。

重点说说内存系统。Rubin搭载了8个12-Hi堆栈的HBM4内存，总容量达到288 GB，单堆栈36 GB，峰值带宽高达22 TB/s。相比Blackwell的8 TB/s，提升了1.8倍。这意味着什么？更大的上下文窗口、更高的并发量，以及在逐令牌生成阶段，模型权重与KV状态可以高速移动，不再成为瓶颈。