全球人工智能算力芯片龙头英伟达周二宣布 ，推出专为长上下文工作负载设计的专用GPU Rubin CPX ，用于翻倍提升当前AI推理运算的工作效率，特别是编程、视频生成等需要超长上下文窗口的应用。
英伟达CEO黄仁勋表示 ，CPX是首款专为需要一次性处理大量知识（数百万级别tokens） ，并进行人工智能推理的模型而构建的芯片 。
需要说明的是，Rubin就是英伟达将在明年发售的下一代顶级算力芯片 ，所以基于Rubin的CPX预计也要到2026年底出货 。下一代英伟达旗舰AI服务器的全称叫做NVIDIA Vera Rubin NVL144 CPX——集成36个Vera CPU 、144块Rubin GPU和144块Rubin CPX GPU。
（NVIDIA Vera Rubin NVL144 CPX机架与托盘 ，来源：公司博客）
英伟达透露，搭载Rubin CPX的Rubin机架在处理大上下文窗口时的性能 ，能比当前旗舰机架GB300 NVL72高出最多6.5倍 。
据悉 ，下一代旗舰机架将提供8exaFLOPs的NVFP4算力，比GB300 NVL72高出7.5倍 。同时单个机架就能提供100TB的高速内存和1.7PB/s的内存带宽。
言归正传，英伟达之所以要在Rubin GPU边上再配一块Rubin CPX GPU ，自然是为了显著提升数据中心的算力效率——用户购买英伟达的芯片将能赚到更多的钱 。英伟达表示 ，部署价值1亿美元的新芯片，将能为客户带来50亿美元的收入 。
为何需要不同的GPU？
作为行业首创之举 ，英伟达的新品在硬件层面上分拆了人工智能推理的计算负载。
英伟达介绍称 ，推理过程包括两个截然不同的阶段：上下文阶段与生成阶段，两者对基础设施的要求本质上完全不同 。
上下文阶段属于计算受限（compute-bound） ，需要高吞吐量的处理能力来摄取并分析大量输入数据 ，从而生成首个输出token 。相反，生成阶段则属于内存带宽受限（memory bandwidth-bound） ，依赖高速的内存传输和高带宽互联（如 NVLink） ，以维持逐个token的输出性能。
当前顶级的GPU都是为了内存和网络限制的生成阶段设计，配备昂贵的HBM内存 ，然而在解码阶段并不需要这些内存。因此 ，通过分离式处理这两个阶段，并针对性地优化计算与内存资源，将显著提升算力的利用率 。
据悉 ，Rubin CPX专门针对“数百万tokens”级别的长上下文性能进行优化 ，具备30petaFLOPs的NVFP4算力 、128GB GDDR7内存 。
英伟达估计，大约有20%的AI应用会“坐等 ”首个token出现。例如解码10万行代码可能需要5-10分钟 。而多帧、多秒的视频 ，预处理和逐帧嵌入会迅速增加延迟 ，这也是为什么当前的视频大模型通常仅用于制作短片 。
英伟达计划以两种形式提供Rubin CPX，一种是与Vera Rubin装在同一个托盘上。对于已经下单NVL144的用户 ，英伟达也会单独出售一整个机架的CPX芯片 ，数量正好匹配Rubin机架 。
（文章来源：财联社）
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