NVIDIA na veľtrhu CES 2026 predstavuje architektúru Vera Rubin: VR NVL72 Rack

Na veľtrhu CES 2026 spoločnosť NVIDIA predstavila platformu Rubin, ktorej základom je rackový systém Vera Rubin NVL72. Ide o rackovú architektúru tretej generácie od spoločnosti NVIDIA, ktorá kombinuje šesť spoločne navrhnutých čipov do jedného jednotného systému. Platforma bude dostupná u partnerov v druhej polovici roka 2026, pričom všetkých šesť čipov sa už vrátilo z výroby a v súčasnosti prechádza overovaním v reálnom prostredí.

Vera Rubin NVL72: Šesť čipov, jeden jednotný systém

Vera Rubin NVL72 využíva to, čo NVIDIA nazýva „extrémny spoločný dizajn“, v rámci ktorého je šesť rôznych čipov vyvinutých spoločne, aby fungovali ako jednotný systém.

Vera CPU: ARM Silicon navrhnutý pre továrne s umelou inteligenciou

Prvým predstaveným čipom bol procesor NVIDIA Vera, keďže NVIDIA pokračuje v investíciách do vlastného ARM kremíka pre úlohy s umelou inteligenciou. Vera, postavená na 88 vlastných ARM jadrách Olympus s plnou kompatibilitou s Armv9.2, je navrhnutá špeciálne pre požiadavky moderných tovární s umelou inteligenciou na presun dát a agentové spracovanie. Je vybavená konektivitou NVLink-C2C, ktorá poskytuje grafickým procesorom Rubin šírku pásma 1.8 TB/s, čím zdvojnásobuje šírku pásma C2C oproti predchádzajúcim generáciám a beží sedemkrát rýchlejšie ako PCIe Gen 6. Procesor Vera zdvojnásobuje výkon spracovania dát, kompresie a kompilácie kódu v porovnaní s procesorom Grace predchádzajúcej generácie.

Generačné porovnanie: Blackwell Ultra vs. Vera Rubin NVL72

Rubin GPU: Transformer Engines, NVFP4 a HBM4

Ďalšou hviezdou programu bola grafická karta NVIDIA Rubin, ktorá je vybavená transformátorovým enginom tretej generácie s hardvérovo akcelerovanou adaptívnou kompresiou. Táto technológia dynamicky upravuje presnosť naprieč vrstvami transformátora, čím sa dosahuje vyššia priepustnosť tam, kde je možné presnosť znížiť, a zároveň sa zachováva presnosť tam, kde je dôležitá. Táto implementácia NVFP4 poskytuje 50 petaflopov výpočtového výkonu pre inferenciu (5x Blackwell) a 35 petaflopov pre trénovanie (3.5x Blackwell). Grafická karta Rubin je prvá, ktorá integruje pamäť HBM4 so šírkou pásma až 22 TB/s, čo je významný skok, ktorý rieši bariéru šírky pásma pamäte, ktorej čelia veľké modely MoE.

NVLink 6: Komunikácia typu „všetko“ v racku

Prepínač NVIDIA NVLink 6 zdvojnásobuje šírku pásma na GPU na 3.6 TB/s, pričom celý rack poskytuje škálovateľnú sieť s rýchlosťou 260 TB/s – čo je viac ako dvojnásobok prierezovej šírky pásma globálneho internetu. Táto škálovateľná infraštruktúra umožňuje každej GPU komunikovať s každou ostatnou GPU súčasne (požiadavka pre paralelizmus expertov MoE), kde všetci experti musia zdieľať výsledky v rámci klastra. Vstavané výpočty v sieti zrýchľujú kolektívne operácie a znižujú preťaženie, čím odľahčujú prácu, ktorá by inak spotrebovávala cykly GPU.

ConnectX-9 SuperNIC: Predefinovanie škálovateľných sietí

Sieťová karta NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC zvláda škálovateľné siete a poskytuje šírku pásma RDMA 1.6 TB/s na GPU pre komunikáciu aj mimo racku. ConnectX-9 bol navrhnutý spoločne s procesorom Vera s cieľom maximalizovať efektivitu dátových ciest a predstavuje plne softvérovo definovanú, programovateľnú a zrýchlenú dátovú cestu, ktorá umožňuje laboratóriám umelej inteligencie implementovať vlastné algoritmy presunu údajov optimalizované pre ich špecifické architektúry modelov.

Bezpečná architektúra BlueField-4 DPU a ASTRA

BlueField-4 je dátová procesorová jednotka štvrtej generácie od spoločnosti NVIDIA a predstavuje zásadné prehodnotenie úložiska a sietí pre pracovné zaťaženia s umelou inteligenciou. Nová DPU obsahuje 64-jadrový procesor triedy NVIDIA v porovnaní so 16 jadrami ARM Cortex-A78 v BlueField-3, čo poskytuje 6-krát vyšší výpočtový výkon. Zahŕňa aj spoločne balený adaptér ConnectX-9 SuperNIC v porovnaní s ConnectX-7 v BlueField-3, čím sa zdvojnásobuje šírka pásma siete na 800 Gb/s. Prístup GPU k úložisku dát je 2-krát rýchlejší ako v predchádzajúcej generácii. Okrem vylepšení špecifikácií spočíva význam BlueField-4 aj v tom, čo umožňuje: novú úroveň úložnej infraštruktúry natívnej pre umelú inteligenciu, ktorú spoločnosť NVIDIA prezentuje ako nevyhnutnú pre agentickú umelú inteligenciu vo veľkom meradle.

BlueField-4 odľahčuje sieťové, úložné a bezpečnostné spracovanie, takže grafické procesory Rubin a procesory Vera sa naďalej zameriavajú na vykonávanie modelov. Je plne integrovaný do overeného dizajnu NVIDIA Enterprise AI Factory s podporou ekosystému od spoločností Red Hat, Palo Alto Networks, Fortinet a ďalších.

BlueField-4 tiež predstavuje architektúru ASTRA (Advanced Secure Trusted Resource Architecture). Táto architektúra dôveryhodnosti na úrovni systému poskytuje jednotný kontrolný bod pre bezpečné poskytovanie, izoláciu a prevádzku rozsiahlych prostredí umelej inteligencie bez kompromisov v oblasti výkonu.

Dôverné výpočty v celom racku

Vera Rubin NVL72 je prvá racková platforma, ktorá poskytuje NVIDIA Confidential Computing v celom systéme. Dôverné výpočty tretej generácie zachovávajú bezpečnosť dát v rámci CPU, GPU a celej domény NVLink, pričom každá zbernica je počas prenosu šifrovaná. Toto riešenie rieši rastúci problém medzi podnikmi a laboratóriami umelej inteligencie, ktoré prevádzkujú proprietárne modely na zdieľanej infraštruktúre: schopnosť zaručiť, že modely, tréningové dáta a inferenčné pracovné zaťaženia zostanú chránené aj pri nasadení na systémoch tretích strán.

Ethernetový prepínač NVIDIA Spectrum-6 napája škálovateľné siete od spoločnosti Nvidia. Je postavený na technológii 200G SerDes s kobalenou optikou (CPO), dosahuje prepínaciu kapacitu 102 TB/s a napája prevádzku v smere východ-západ cez racky VR NVL72. Prechod na CPO je významný. Integráciou optiky priamo do kremíka prepínača spoločnosť NVIDIA tvrdí, že dosahuje 10-krát vyššiu spoľahlivosť, 5-krát dlhšiu prevádzkyschopnosť a 5-krát lepšiu energetickú účinnosť v porovnaní s tradičnou zásuvnou optikou.

Zlepšenia nákladov a efektívnosti pre modely ministerstva životného prostredia

NVIDIA uvádza, že VR NVL72 poskytuje sedminu nákladov na token pre rozsiahle inferencie modelov Mixture-of-Experts pri rovnakej latencii ako Blackwell. Na trénovanie rovnakého rozsiahleho modelu MoE za rovnaký čas vyžaduje iba štvrtinu toho počtu GPU. Platforma dosahuje 8-násobok inferenciálnych výpočtov na watt.

Tieto vylepšenia riešia požiadavky modelov MoE, ktoré pre daný token aktivujú iba podmnožinu svojich expertov. Modely ako Kimi K2 Thinking využívajú 384 expertov, ale aktivujú naraz iba osem, čo vyžaduje masívnu komunikáciu všetkých GPU. Škálovateľné sieťové pripojenie VR NVL72 s rýchlosťou 260 TB/s zvláda tento komunikačný vzorec.

Bezkáblový rack navrhnutý pre masívne využitie

VR NVL72 predstavuje modulárny dizajn zásobníkov bez káblov, ventilátorov a hadíc, ktorý používa iba dosky plošných spojov a konektory namiesto internej kabeláže. Výpočtové zásobníky sa po vložení do racku pripájajú pomocou zaslepovacích konektorov, čím sa eliminuje potreba manuálneho vedenia káblov. Jedinými externými pripojeniami sú dve hadice na vstup a výstup kvapaliny, ktoré sa pripájajú k blokom kvapalinového chladenia.

Predchádzajúce systémy, ako napríklad GB300 NVL72, vyžadovali zostavenie jednej výpočtovej zásuvky približne 100 minút. Každé káblové pripojenie bolo potenciálnym bodom poruchy, čo sa stáva významným pri použití státisícov grafických procesorov. Smerovanie káblov obmedzovalo chladiace cesty a zaberalo priestor, zatiaľ čo ventilátory zvyšovali mechanickú zložitosť a hluk.

Nový dizajn skracuje čas montáže a servisu 18-násobne. Platforma je tiež vybavená enginom RAS druhej generácie (Reliability, Availability, Serviceability), ktorý zahŕňa GPU, CPU a NVLink a poskytuje kontroly stavu v reálnom čase, odolnosť voči chybám a proaktívnu údržbu. Prepínacie zásuvky NVLink teraz podporujú údržbu s nulovými prestojmi, čo umožňuje, aby stojany zostali v prevádzke, aj keď sú prepínacie zásuvky odstránené alebo čiastočne obsadené. V rozsahu stoviek tisíc GPU sa tieto vylepšenia prevádzkyschopnosti priamo premietajú do prevádzkyschopnosti a priepustnosti klastra.

Táto architektúra umožňuje budúce konfigurácie s vyššou hustotou. Je to tiež kľúčové pre umožnenie už skôr naznačených návrhov rackov Vera Rubin CPX, o ktorých sme hovorili na summite AI Infra Summit , ktoré ďalej pridávajú grafické procesory na spracovanie kontextu k rovnakému výpočtovému systému v už aj tak hustom dizajne.

Platforma pre ukladanie kontextovej pamäte inferencie

Spoločnosť NVIDIA na veľtrhu CES 2026 oznámila platformu Inference Context Memory Storage Platform, novú triedu úložnej infraštruktúry s umelou inteligenciou, ktorá bola vybudovaná špeciálne pre KV cache. Platforma je poháňaná ethernetovými sieťami BlueField-4 a Spectrum-X. Poskytuje až 5-krát viac tokenov za sekundu ako tradičné sieťové úložisko používané pre inferenčný kontext, až 5-krát lepší výkon na dolár TCO, až 5-krát lepšiu energetickú účinnosť a 20-násobné zlepšenie času do prvého tokenu. Hardvérovo akcelerované umiestnenie KV cache v BlueField-4 eliminuje réžiu metadát a znižuje pohyb dát, zatiaľ čo Spectrum-X Ethernet poskytuje vysokorýchlostnú a nízkolatenciovú štruktúru pre prístup založený na RDMA.

Táto platforma rieši rastúci úzky bod v inferencii LLM: správu vyrovnávacej pamäte KV. Transformačné modely používajú mechanizmus pozornosti, kde každý vygenerovaný token musí venovať pozornosť všetkým predchádzajúcim tokenom. Bez ukladania do vyrovnávacej pamäte to vyžaduje prepočítanie vektorov kľúčov a hodnôt pre každý token, čo vedie k zložitosti O(n²). Ukladanie do vyrovnávacej pamäte KV ukladá tieto predpočítané matice do pamäte na opätovné použitie, čím sa zložitosť znižuje na O(n). Problém je v tom, že veľkosť vyrovnávacej pamäte KV rastie lineárne s dĺžkou sekvencie a veľkosťou dávky. Jedna konverzácia s dlhým kontextom môže spotrebovať gigabajty pamäte. V prostrediach s viacerými nájomníkmi, kde sa spracovávajú tisíce súbežných požiadaviek v kontextových oknách, ktoré siahajú až na milióny tokenov, sa HBM GPU vyčerpá. Operátori musia buď znížiť veľkosť dávok, skrátiť kontextové okná, alebo zakúpiť viac GPU.

Tradičné sieťové úložisko nebolo navrhnuté pre vzory prístupu k vyrovnávacej pamäti KV, ktoré vyžadujú náhodný prístup s nízkou latenciou k potenciálne terabajtom prechodných dát rozložených v mnohých súbežných reláciách. Platforma Inference Context Memory Storage Platform poskytuje vyhradenú úložnú vrstvu optimalizovanú pre túto pracovnú záťaž, ktorá sa nachádza medzi GPU HBM a konvenčným úložiskom. To umožňuje továrňam umelej inteligencie škálovať kapacitu kontextu nezávisle od výpočtov GPU. Predtým sme sa venovali tomu, ako funguje odľahčovanie vyrovnávacej pamäte KV s NVIDIA Dynamo pomocou akcelerátora KV Cache od spoločnosti Pliops. NVIDIA to škáluje s platformou NVIDIA Inference Context Memory Storage Platform a prepája ju so svojím open-source projektom Dynamo. To poskytuje softvérový rámec, ktorý spája dezagregované fázy predbežného napĺňania/dekódovania, inteligentné smerovanie a vrstvené odľahčovanie úložiska tejto novej platformy.

Partneri v oblasti úložísk vrátane spoločností VAST Data, NetApp, DDN, Dell Technologies, HPE, Hitachi Vantara, IBM, Nutanix, Pure Storage a WEKA budujú platformy s BlueField-4. Tieto budú dostupné v druhej polovici roka 2026.

Alpamayo: Fyzikálna umelá inteligencia založená na uvažovaní pre autonómne vozidlá

Spoločnosť NVIDIA oznámila rodinu otvorených modelov umelej inteligencie, simulačných nástrojov a súborov údajov Alpamayo navrhnutých na urýchlenie vývoja bezpečného autonómneho vozidla (AV) založeného na uvažovaní. Rodina Alpamayo predstavuje modely videnia, jazyka a konania založené na reťazci myslenia a uvažovaní, ktoré prinášajú do rozhodovania v oblasti AV myslenie podobné ľudskému. Základom týchto systémov je bezpečnostný systém NVIDIA Halo.

Tradičné AV architektúry oddeľujú vnímanie a plánovanie, čo môže obmedziť škálovateľnosť, keď vzniknú nové alebo nezvyčajné situácie. „Dlhý chvost“ zriedkavých, zložitých scenárov zostáva jednou z najťažších výziev, ktoré musia autonómne systémy bezpečne zvládnuť. Alpamayo to rieši tým, že umožňuje modelom uvažovať o príčine a následku, pričom krok za krokom premýšľa o nových scenároch s cieľom zlepšiť schopnosť riadenia a vysvetliteľnosť.

Namiesto priameho spustenia vo vozidle slúžia modely Alpamayo ako rozsiahle modely učiteľov, ktoré môžu vývojári doladiť a začleniť do chrbtice svojich kompletných AV stackov. Vývojári môžu Alpamayo prispôsobiť do menších behových modelov pre vývoj vozidiel alebo ho použiť ako základ pre nástroje pre vývoj AV, ako sú hodnotiace nástroje založené na uvažovaní a systémy automatického označovania.

Modely Alpamayo, simulácie a otvorené súbory údajov

Alpamayo 1 je prvý VLA model v tomto odvetví s reťazcom myslenia, navrhnutý pre výskumnú komunitu v oblasti audiovizuálnych technológií a dostupný na Hugging Face. Vďaka architektúre s 10 miliardami parametrov Alpamayo 1 využíva video vstup na generovanie trajektórií spolu so stopami uvažovania, čím zobrazuje logiku každého rozhodnutia. Alpamayo 1 poskytuje váhy modelov a inferenčné skripty s otvoreným zdrojovým kódom. Budúce modely v tejto rodine budú mať vyšší počet parametrov, podrobnejšie možnosti uvažovania, väčšiu flexibilitu vstupov a výstupov a možnosti komerčného využitia.

AlpaSim je plne open-source, end-to-end simulačný framework pre vývoj vysoko presných antivírusových systémov, dostupný na GitHub. Poskytuje realistické modelovanie senzorov, konfigurovateľnú dynamiku prevádzky a škálovateľné testovacie prostredia s uzavretou slučkou, čo umožňuje rýchlu validáciu a spresňovanie politík.

Otvorené súbory údajov o fyzickej umelej inteligencii obsahujú viac ako 1 700 hodín údajov zozbieraných v najširšom spektre geografických oblastí a podmienok, ktoré pokrývajú zriedkavé a zložité okrajové prípady z reálneho sveta, ktoré sú nevyhnutné pre pokrok v architektúrach uvažovania. Tieto súbory údajov sú dostupné na Hugging Face.

Vývojári môžu doladiť vydania modelov Alpamayo na základe proprietárnych údajov o vozovom parku, integrovať ich do architektúry NVIDIA DRIVE Hyperion postavenej na akcelerovaných výpočtoch NVIDIA DRIVE AGX Thor a overiť výkon v simulácii pred komerčným nasadením.

NVIDIA DRIVE, redundantné AV zásobníky a Mercedes-Benz CLA

NVIDIA pracuje na autonómnych autách už osem rokov s tímom niekoľkých tisíc ľudí. Spoločnosť vybudovala kompletný stack: čipy (duálne Oriny, duálne Thory novej generácie), infraštruktúru (Omniverse a Cosmos), modely (Alpamayo) a aplikačnú vrstvu. Mercedes-Benz pred piatimi rokmi uzavrel partnerstvo so spoločnosťou NVIDIA na nasadení tohto stacku.

Prvé full-stack autonómne vozidlo s technológiou NVIDIA, Mercedes-Benz CLA, bude uvedené na trh v 1. štvrťroku 2026 v Spojených štátoch, v 2. štvrťroku v Európe a v 3./4. štvrťroku v Ázii. Euro NCAP ohodnotilo CLA najvyšším skóre aktívnej bezpečnosti zo všetkých vozidiel predložených na trh v roku 2025. Každý riadok kódu a každý čip v systéme je certifikovaný z hľadiska bezpečnosti.

Systém prevádzkuje dva kompletné antivírusové zásobníky paralelne. Zásobník Alpamayo využíva myšlienkové uvažovanie a spracováva zložité jazdné scenáre. Druhý klasický antivírusový zásobník pod ním je plne sledovateľný a jeho vybudovanie trvalo šesť až sedem rokov. Hodnotiteľ politík a bezpečnosti rozhoduje, ktorý zásobník použije, na základe úrovne spoľahlivosti. Ak systém Alpamayo narazí na scenár, v ktorom si nie je istý, systém sa vráti ku klasickému zásobníku. Táto rozmanitosť a redundancia v softvéri odráža to, ako bezpečnostne kritické systémy riešia redundanciu hardvéru.

Spoločnosť NVIDIA bude systém naďalej aktualizovať novými verziami Alpamayo. Partneri v oblasti mobility, vrátane spoločností JLR, Lucid, Uber a Berkeley DeepDrive, používajú Alpamayo na vývoj autonómie úrovne 4 založenej na uvažovaní.

Nové fyzikálne modely umelej inteligencie a oznámenia o robotike

Popri oznámeniach o infraštruktúre a systémoch spoločnosť NVIDIA využila veľtrh CES 2026 aj na presadzovanie svojej stratégie fyzickej umelej inteligencie vydaním nových otvorených modelov, frameworkov a edge platforiem na urýchlenie vývoja robotiky. Spoločnosť predstavila aktualizácie svojich modelov sveta Cosmos a modelov uvažovania GR00T pre učenie robotov spolu s novými nástrojmi s otvoreným zdrojovým kódom (vrátane Isaac Lab-Arena) na rozsiahle hodnotenie robotov. OSMO je framework pre orchestráciu edge-to-cloud navrhnutý na zjednodušenie tréningových pracovných postupov v heterogénnych výpočtových prostrediach.

Spoločnosť NVIDIA zdôraznila široké prijatie svojho robotického balíka v tomto odvetví. Medzi partnerov, ako sú Boston Dynamics, Caterpillar, LG Electronics a NEURA Robotics, predstavila autonómne stroje novej generácie postavené na technológiách NVIDIA. Spoločnosť tiež oznámila užšiu spoluprácu so spoločnosťou Hugging Face s cieľom integrovať modely NVIDIA Isaac a GR00T do open-source frameworku LeRobot, čím sa ďalej rozšíri prístup pre globálnu komunitu vývojárov robotiky.

Na okraji siete spoločnosť NVIDIA potvrdila dostupnosť modulu Jetson T4000 s procesorom Blackwell, ktorý prináša výrazné zvýšenie výpočtovej a energetickej účinnosti umelej inteligencie pre autonómne stroje a priemyselnú robotiku. Tieto oznámenia spoločne posilňujú snahu spoločnosti NVIDIA rozšíriť svoju full-stack platformu umelej inteligencie aj za hranice dátových centier, a to vrátane simulácií, modelov, výpočtov na okraji siete a nasadenia v reálnom svete v rámci robotiky a autonómnych systémov.