也許還能提升產量作為額外加分。

最近，英偉達宣布已啟動其面向人工智能數據中心的Vera Rubin平臺的“全面生產”，這向合作伙伴保證該平臺有望在今年晚些時候發布，并領先于AMD等競爭對手。不過，除了可能提前發布外，Nvidia 還據報道正在重新設計 Rubin GPU 的規格以提升性能：據報道，TDP 將提升至 2.30 kW，內存帶寬提升至 22.2 TB/s。

據Keybanc（通過@Jukan05）報道，Rubin GPU的功率評定已鎖定為2.3千瓦，高于英偉達最初宣布的1.8千瓦，但低于部分市場觀察者預期的2.5千瓦。將功率從1.8千瓦提升的意圖源于確保今年基于Rubin的平臺相比AMD預計約1.7千瓦的Instinct MI455X明顯更快。關于Rubin功耗預算增加的信息來自非官方來源，但SemiAnalysis間接證實了這一點，SemiAnalysis聲稱英偉達提高了HBM4堆棧的數據傳輸速率，現在每塊Rubin顯卡的內存帶寬達到22.2 TB/s，從13 TB/s大幅提升。我們已聯系英偉達，試圖核實這些說法。

額外的500W功率余裕為英偉達提供了多種提升實際性能的選項，而不僅僅是紙面規格。最直接的是，它能在持續訓練和推斷負載下實現更高的持續時鐘，同時在AI加速器全負荷時減少節流。額外的性能也將使得同時保持更多執行單元運行變得更容易，從而在計算、內存和互聯同時負載的重工作負載中提升吞吐量。

除了流處理器（或更準確地說是張量單元），額外的功耗預算還可用于以更高時鐘運行HBM4內存和PHY以提升內存帶寬。事實上，更高的功耗預算還能使英偉達提升所有鏈路（包括內存、內部互連和NVLink）到更激進的作點的性能，同時保留聲音信號余量，這在現代AI系統受限于內存帶寬和結構性能時變得尤為重要。

在系統層面，AI加速器多500W TDP就能提升每節點和機架的性能。超規模化者更看重系統級性能而非單GPU性能，因為完成同一任務所需的GPU數量更少，降低網絡負載并提升集群級效率。當然，這還假設這些超大規模企業能夠為耗電量更高的機器供電。

最后但同樣重要的是，提高TDP對制造端也有幫助，因為它能實現更靈活的分區和電壓余量，從而提高可用良率，而無需減少執行單元數量或降低時鐘。

因此，額外的500W不僅有助于提升Rubin顯卡的性能和VR200 NVL144機架級解決方案的競爭地位，還作為可靠性的余裕，確保GPU在大規模數據中心部署中能夠提供可預測且持續的吞吐量，而不僅僅是紙面上的更高峰值數據。作為額外福利，英偉達有可能向市場供應更多Rubin顯卡，這對其盈利有利。