Rede Rubin da Nvidia alcança o dobro de largura de banda

A Nvidia apresentou recentemente a arquitetura Vera Rubin, uma nova plataforma de supercomputação voltada para inteligência artificial, durante a Consumer Electronics Show em Las Vegas. O sistema se destaca por oferecer avanços significativos em eficiência computacional, prometendo reduzir em até dez vezes o custo de inferência e diminuir em quatro vezes a quantidade de GPUs necessárias para treinar determinados modelos, em comparação com a arquitetura Blackwell da própria Nvidia.

O diferencial técnico da Vera Rubin está na integração de seis novos chips: o Vera CPU, o Rubin GPU e quatro chips de rede distintos. O Rubin GPU atinge 50 petaFLOPS em operações de 4 bits, um salto expressivo em relação aos 10 petaFLOPS da geração anterior, especialmente em tarefas de inferência com modelos de linguagem de grande porte. No entanto, o verdadeiro ganho de desempenho vem do conceito de “co-design extremo”, em que todos os componentes trabalham de forma coordenada para maximizar a eficiência.

A arquitetura também expande o conceito de “in-network compute”, permitindo que operações matemáticas, como o all-reduce em treinamentos de IA, sejam processadas diretamente nos switches de rede, reduzindo a redundância de cálculos e otimizando o uso de energia. O novo switch NVLink6, por exemplo, dobra a largura de banda para 3.600 GB/s, facilitando a comunicação entre GPUs em um mesmo rack. Para conectar múltiplos racks, a plataforma utiliza soluções como o ConnectX-9, o BlueField-4 e o Spectrum-6 Ethernet switch, que também dobram a largura de banda e minimizam a latência de comunicação.

Essas inovações tornam a Vera Rubin especialmente relevante para cargas de trabalho de IA cada vez mais distribuídas e de larga escala, abrindo caminho para data centers com dezenas de milhares de GPUs operando de forma integrada. A expectativa é que, no futuro, a arquitetura permita a interconexão eficiente entre múltiplos data centers, respondendo à crescente demanda por poder computacional em aplicações avançadas de inteligência artificial.