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據傳， NVIDIA 的Rubin 平臺面臨設計/規格問題，這將使競爭對手（例如 AMD MI500）在 2027 年憑借 HBM4E 搶占先機。
根據最新報道，NVIDIA即將推出的Rubin和Rubin Ultra平臺正在進行重大的設計和規格調整。這些調整是在Rubin系列產品預計發布之前進行的，該系列產品將憑借新功能、效率提升和全新架構，在AI性能方面遠超Blackwell。
據傳，NVIDIA 的 Rubin 和 Rubin Ultra 平臺面臨五大關鍵挑戰。這些挑戰包括 HBM4 內存的速度和容量缺陷、良率和翹曲問題、多電源設計方案的延期以及散熱器的重新設計。
挑戰一：HBM4 速度降低
先來看看HBM4的挑戰。NVIDIA的Rubin平臺配備了288GB的HBM4顯存，總帶寬高達22TB/s。美光已經宣布量產12層HBM4顯存，用于NVIDIA的Rubin平臺，每層HBM4顯存可提供高達2.8TB/s的帶寬，八個HBM4顯存堆疊的總帶寬可達22.4TB/s。
據稱，由于美光和SK海力士的芯片基礎質量較差，NVIDIA在使高速內存與Rubin配合使用方面面臨挑戰，這可能導致設計變更或生產周期延遲。
挑戰二：HBM堆疊數量減少，但相比標準Rubin仍然是一次重大升級。
對于 Rubin Ultra，NVIDIA 最初計劃采用 16 層堆疊的 HBM4E 顯存，容量高達 1TB。但由于美光和 SK 海力士的量產計劃導致良率問題，該設計最終縮減至 12 層堆疊。Rubin Ultra 平臺擁有 16 個 HBM4E 顯存位點，每個 GPU 芯片組 8 個，因此每個堆疊的 16 層堆疊容量為 64GB。縮減至 12 層堆疊后，HBM4E 顯存容量將降至 768GB，比最初設計減少了 25%，但比標準 Rubin 芯片的容量提升了 2.66 倍。
挑戰三：四芯片組變為雙芯片組
除了HBM顯存容量/速度之外，據報道NVIDIA Rubin Ultra平臺在設計方面也有所縮減。此前已有相關暗示。根據最新變化，Rubin Ultra將從每個GPU 4芯片方案縮減至每個GPU 2芯片方案。Rubin Ultra仍將提供單芯片和雙芯片版本，但每個芯片預計都將由4芯片縮減至2芯片。
據稱，這些變更的原因在于嚴重的良率和翹曲問題，這在采用多芯片封裝 (MCP) 的超高密度設計中是不可避免的。Rubin Ultra 將采用臺積電的 CoWoS-L 封裝技術。這種芯片級的變更可能會導致計算性能和容量大幅下降，但英偉達預計仍將保持與最初公告中公布的性能水平相同的水平。
這將通過板級組裝來實現，NVIDIA 將采用 2+2 配置集成 Rubin Ultra GPU，從而使每臺 Kyber 服務器搭載四塊 Rubin Ultra GPU。在 GTC 2026 上展示的原型機中可以看到，Rubin Ultra 機架容納了四塊 Rubin Ultra GPU。Ultra 芯片看起來比最初的矩形設計更接近正方形，這暗示著其將采用標準的 2 芯片和 8 個 HBM 顯存位點配置。
挑戰四：散熱器和功率變化
最后，據稱NVIDIA正在更新Rubin GPU的散熱器設計，這導致了生產延遲。原計劃本季度開始量產，但由于芯片規格發生變化，散熱器也從雙散熱器布局改為單散熱器布局。
有報道稱，這款人工智能芯片在進入量產階段時，其雙散熱片設計未能滿足翹曲要求。根據此前公布的時間表，Rubin Ultra芯片將于7月推出認證樣品，8月推出生產樣品，預計9月開始量產，機架將于10月準備就緒。
據稱，標準 Rubin GPU 在使用目前的銦石墨 TIM 時也面臨不穩定性，因此原計劃的 2300 和 1800W 平臺將改用傳統的石墨 TIM。
下一場人工智能大戰：Rubin Ultra 對陣 MI500
NVIDIA 的 Rubin Ultra 和 AMD 的 MI500 在人工智能領域展開直接競爭。這兩款芯片都將是各自公司首款大規模采用共封裝光學（硅光子學）技術的芯片，并且在現有設計的基礎上進行了大幅升級。
根據目前的計劃，AMD 的 MI500 平臺預計將于 2027 年下半年左右發布，采用 2.5D/3D 封裝和 4 芯片布局，并配備 12 芯 HBM4E 顯存封裝。據傳，Rubin Ultra 將縮減至 2 芯片封裝，同樣配備 12 芯 HBM4E 顯存封裝，預計將于 2027-2028 年發布。
盡管這些傳言與之前的報道相符，但英偉達的供應鏈合作伙伴已展現出快速的修復能力，及時解決了其人工智能平臺的大部分問題。英偉達的Blackwell和Blackwell Ultra也經歷了芯片和機架級別的設計調整，但最終按時實現了量產，并且規格和性能與最初公布的數據一致。
我們預計 NVIDIA Rubin 和 Rubin Ultra 平臺的問題將很快得到緩解或修復，使 NVIDIA 能夠實現其路線圖目標，并帶來實質性的提升，再次顛覆 AI 領域，盡管該領域的競爭日益殘酷。
（來源：編譯自wccftech）
*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅為了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯系半導體行業觀察。
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