Name: NVIDIA Kyber / Rubin Ultra および NVL576 を展示 — Vera CPU 搭載のシングルラックに 576 基の GPU (Nvidia Kyber / Rubin Ultra and NVL576 on display — 576 GPUs in a single rack with Vera CPUs)
Uploaded: 2026-02-07T00:16:12.000Z
Duration: 5 min 43 s
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At the heart of Nvidia's latest innovation is the upcoming NVL 576 Rack, a single cabinet housing 576 Rubin Ultra GPUs paired with variseries CPUs.

Nvidiaの最新イノベーションの中心にあるのは、576基のRubin Ultra GPUとvariseries CPUを搭載した単一キャビネットである、次期NVL 576 ラックです。

All of this is built on the new Kyber rack architecture, representing a fundamentally new scale of computing density, power, cooling and system design.

これらすべては新しいKyberラックアーキテクチャ上に構築されており、コンピューティング密度、電力、冷却、システム設計の根本的に新しいスケールを代表しています。

This isn't just faster hardware, it's the kind of machine data centers build when they're thinking AI factory, not just AI server.

これは単に高速なハードウェアではなく、AIサーバーだけでなくAIファクトリーを考えて構築するデータセンターの機械なのです。

The Kyber rack generation replaces the previous Oberon style racks, moving away from conventional horizontally mounted trays.

Kyberラック世代は、従来の水平マウントトレイから離れ、以前のOberonスタイルラックに取って代わります。

Instead, Kyber uses vertical blade modules and tight networking midplanes, optimizing space and performance.

代わりに、Kyberは垂直ブレードモジュールとタイトネットワーキングミッドプレーンを使用し、スペースとパフォーマンスを最適化します。

Each of the four pods inside the rack takes in 18 blades, with each blade loading up to eight Rubin Ultra GPUs and accompanying VARICPU's.

ラック内の4つのポッドそれぞれが18枚のブレードを取り込み、各ブレードは最大8基のRubin Ultra GPUと付属のVARICPUを搭載します。

This configuration adds up to an astonishing 576 GPUs in a single rack, providing unprecedented computing power.

この構成により、単一のラックに驚異的な576基のGPUが搭載され、前例のないコンピューティングパワーを提供します。

High speed NVLink and custom midplanes enable each GPU to communicate with many others with very low latency.

高速NVLinkとカスタムミッドプレーンにより、各GPUは非常に低いレイテンシで他の多くのGPUと通信できます。

This makes the rack behave more like one huge compute plane than dozens of separate boxes, a truly game changing approach.

これにより、ラックは多数の個別のボックスよりも、1つの巨大なコンピュートプレーンのように動作し、真にゲームを変えるアプローチとなります。

With 576 high end GPUs in one rack, you no longer need dozens of racks to build a large model training or inference system.

1つのラックに576基のハイエンドGPUがあれば、大規模なモデルトレーニングや推論システムを構築するために、何十ものラックはもう必要ありません。

The NVL576 aims for exaflop class compute in one footprint, a massive scale in a single compact unit.

NVL576は、単一のコンパクトなユニットで、エクサフロップス級のコンピューティングを1つのフットプリントで実現することを目指しています。

This rack is planned to draw up to 600 kilowatts, far above current rack power budgets, necessitating a power and cooling rethink.

このラックは最大600キロワットを消費する予定で、現在のラック電力予算をはるかに超えるため、電力と冷却の再考が必要です。

Nvidia is shifting to 800 VDC power delivery with reducing copper volume and improving efficiency a critical advancement.

Nvidiaは、銅の使用量を削減し効率を向上させることを重要な進歩として、800 VDC電力供給へと移行しています。

Full liquid cooling solutions are integrated with the entire system, designed to handle the extreme thermal loads.

システム全体に完全な液体冷却ソリューションが統合されており、極端な熱負荷に対応できるように設計されています。

Vera CPUs are tightly paired with Rubin GPUs, meaning the rack is built not just for throughput but for reasoning class tasks and agentic AI.

Vera CPUはRubin GPUと密接にペアリングされており、このラックはスループットだけでなく、推論クラスのタスクやエージェンティックAIのために構築されています。

We're not just ramping up raw flops, we're building for next gen AI workloads including large context inference.

生のフロップスを増やすだけでなく、大規模なコンテキスト推論を含む次世代AIワークロードのために構築しています。

With 576 GPUs all in one rack, latency and bandwidth between GPUs are paramount, requiring a networking and interconnect redesign.

576基のGPUがすべて1つのラックに搭載されているため、GPU間のレイテンシと帯域幅が最重要であり、ネットワーキングとインターコネクトの再設計が必要です。

NVLink switchblades, high bandwidth midplanes and optimized intra rack communication are critical to prevent bottlenecks for large language models.

NVLinkスイッチブレード、高帯域幅ミッドプレーン、最適化されたラック内通信は、大規模言語モデルのボトルネックを防ぐために不可欠です。

Multimodal AI or Agentix systems, the NBL576 rack offers unprecedented capability.

マルチモーダルAIまたはAgentixシステムにおいて、NBL576ラックは前例のない機能を提供します。

Teams can train or serve models at a scale they use to build across many racks or even data centers, all within a single unit.

チームは、かつて複数のラックやデータセンター全体にわたって構築していた規模でモデルをトレーニングまたはサーブできます。

Inference latency drops, context windows grow, and model size and complexity can increase without splitting across many systems.

推論レイテンシが低下し、コンテキストウィンドウが拡大し、モデルのサイズと複雑さを、複数のシステムに分割することなく増やすことができます。

However, this advanced technology comes with major infrastructure demands requiring significant upgrades up to 600kW means facilities need upgraded electrical supply, high voltage distribution lines and special bus bars.

しかし、この先進技術には、600kWまでの大幅なアップグレードを必要とする主要なインフラ需要が伴い、施設にはアップグレードされた電力供給、高電圧配電線、特殊なバスバーが必要です。

At that density, water cooling or immersion cooling is no longer optional.

その密度では、水冷または液浸冷却はもはやオプションではありません。

Traditional air cooled systems won't suffice.

従来の空冷システムでは十分ではありません。

The rack footprint isn't just the cabinet.

ラックのフットプリントは、キャビネットだけではありません。

Sidecars for power conversion, chillers and monitoring gear must be considered.

電力変換用のサイドカー、チラー、監視装置も考慮する必要があります。

Deploying such racks takes planning, capital, skilled operations and time to integrate, representing a big leap for many organizations.

このようなラックの展開には、計画、資本、熟練した運用、統合のための時間が必要であり、多くの組織にとって大きな飛躍となります。

Enterprises aiming to build large scale AI factories now have a target rack of compute, consolidating into fewer ultra dense racks.

大規模なAIファクトリーの構築を目指す企業は、コンピューティングのターゲットラックを持ち、より少ない超高密度ラックに統合できるようになりました。

Developers of generative AI, multimodal reasoning systems and real time inference pipelines gain a new lever.

生成AI、マルチモーダル推論システム、リアルタイム推論パイプラインの開発者は、新しいレバーを得ることができます。

More local compute per rack, fewer network hops and more scale are now achievable.

ラックあたりのローカルコンピューティングが増え、ネットワークホップが減り、より大きなスケールが達成可能になりました。

Accelerating innovation Data center design becomes even more critical with power, cooling, networking and maintenance all evolving.

イノベーションの加速 データセンターの設計は、電力、冷却、ネットワーク、メンテナンスすべてが進化するにつれて、さらに重要になります。

For chip makers and infrastructure vendors, this rack signals a shift.

チップメーカーやインフラベンダーにとって、このラックは変化の兆候です。

The bottleneck is no longer just more gpu.

ボトルネックは、もはやGPUの数を増やすだけではありません。

It's how you distribute power, how you cool and how you interconnect.

それは、電力の供給方法、冷却方法、そして相互接続の方法です。

ラックがシステム全体になります。

If you're building something that only needs a few GPUs or moderate inference loads, this type of rack may be overkill.

少数のGPUや中程度の推論負荷しか必要としないものを作っているのであれば、このタイプのラックは過剰かもしれません。

But if you're planning AI at a large scale, you should consider what it means when one rack can do what formerly required dozens.

しかし、大規模なAIを計画しているのであれば、かつては数十台を必要としたことを1台のラックでこなせることの意味を考えるべきです。

スタック全体を考えてください。

GPU capability matters, but so does power architecture, interconnect, cooling and software model design needs to adapt.

GPUの能力も重要ですが、電力アーキテクチャ、相互接続、冷却、そしてソフトウェアモデルの設計も適応する必要があります。

With such dense racks, you can push models that need high memory bandwidth and large context windows.

このような高密度ラックを使えば、高いメモリ帯域幅と大きなコンテキストウィンドウを必要とするモデルをプッシュできます。

Planning ahead is crucial if you're in procurement, operations or strategy.

調達、運用、戦略に携わるのであれば、先を見越した計画が非常に重要です。

今すぐインフラについて考え始めてください。

Power upgrades, cooling systems and rack level design must be aligned with future racks like the NVL576.

電源のアップグレード、冷却システム、ラックレベルのデザインは、NVL576のような将来のラックと連携させる必要があります。

In summary, the Kyber, Rubin Ultra and NBL576 rack is a preview of the next frontier of AI infrastructure.

まとめると、Kyber、Rubin Ultra、NBL576ラックは、AIインフラの次のフロンティアのプレビューです。

It takes the concept of cluster and shrinks it into a single rack with ultra dense computer, bespoke power cooling and high bandwidth interconnect.

これは、クラスターの概念を取り込み、超高密度コンピューティング、カスタム電源冷却、高帯域幅相互接続を備えた単一ラックに凝縮したものです。

While planned for 2027, it sets a target for what AI factory hardware will look like, signaling how infrastructure and compute scale will evolve together.

2027年に計画されていますが、AIファクトリーのハードウェアがどのようなものになるかの目標を設定し、インフラとコンピューティングのスケールがどのように共に進化していくかを示しています。

NVIDIA Kyber / Rubin Ultra および NVL576 を展示 — Vera CPU 搭載のシングルラックに 576 基の GPU (Nvidia Kyber / Rubin Ultra and NVL576 on display — 576 GPUs in a single rack with Vera CPUs)