Name: NvidiaのVera Rubinを分解する：Blackwellの後継機、効率10倍 (Deconstructing Nvidia’s Vera Rubin — The Successor To Blackwell That’s 10x More Efficient)
Uploaded: 2026-03-02T22:10:57.000Z
Duration: 14 min
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

This is what Nvidia's Grace Blackwell looks like on the inside.

こちらがNvidiaのGrace Blackwellの内部です。

The 72 GPU system that's seen soaring sales from the likes of Microsoft, Google, Amazon and Meta.

Microsoft、Google、Amazon、Metaなどが販売を急増させている72 GPUシステムです。

程度の副詞

But what we're really at Nvidia for is an exclusive first look at this.

しかし、今回Nvidiaに来た本当の目的は、これの独占的な初公開です。

Nvidia's next RackScale system for AI data centers has the AI world buzzing because Nvidia says it'll help solve the biggest bottleneck threatening AI buildouts today.

Nvidiaの次世代AIデータセンター用RackScaleシステムは、AIの構築を脅かす最大のボトルネックを解決するとNvidiaが述べているため、AI界を賑わせています。

It's actually going to be about 10 times more performant in terms of performance per watt compared to Blackwell.

Blackwellと比較して、ワットあたりのパフォーマンスで約10倍の性能になる予定です。

では、Nvidiaはどうやってこれを実現したのでしょうか？

We're taking you on a deep dive inside Vera Rubin to find out.

Vera Rubinの内部を深く掘り下げて調べていきます。

Because this AI powerhouse takes a lot more companies than Nvidia and a lot more parts than these GPUs.

なぜなら、このAIの強力なシステムは、Nvidiaだけでなく、多くの企業と、これらのGPU以上の多くの部品を必要とするからです。

It also has the compute trays, the chassis, the side rails, the bus bars and 1.3 million components.

コンピューティングトレイ、シャーシ、サイドレール、バスバー、そして130万個の部品で構成されています。

Over 80 different suppliers and across more than 20 countries.

80社以上のサプライヤーと20カ国以上にわたるものです。

VR Rubin's in volume production today, with plans to ship later this year.

Vera Rubinは現在量産中で、今年後半に出荷される予定です。

But from a memory shortage to a supply chain ridden with tariffs, what are the risks Nvidia faces to getting these two ton systems out the door?

しかし、メモリ不足から関税まみれのサプライチェーンまで、これらの2トンのシステムを出荷する上でNvidiaが直面するリスクは何でしょうか？

There is that risk that with all this AI capex, you basically have pulled forward or have a little bit too much than you need.

AIへの設備投資がこれだけ多いと、必要以上に前倒ししてしまったり、少し多すぎたりするリスクがあります。

But I don't see that as being a risk this year.

しかし、今年はそのリスクはないと考えています。

And I think that's why Nvidia is so confident that their customers are saying we need more and if we had it, we could deploy it right now.

だからこそ、Nvidiaは顧客が「もっと必要だ、もしあればすぐに展開できる」と言っていることに非常に自信を持っているのだと思います。

From compute to connectivity to power, we take a look at the astounding ecosystem behind this single system and asked Nvidia how it built this complex web and whether competitors like AMD could ever catch up.

コンピューティングからコネクティビティ、電力に至るまで、この単一システムを支える驚くべきエコシステムを見ていき、Nvidiaがどのようにこの複雑なネットワークを構築したのか、そしてAMDのような競合が追いつけるのかどうかを尋ねていきます。

When Nvidia released its current Blackwell rack design in 2024, demand was insane.

Nvidiaが2024年に現在のBlackwellラックデザインを発表したとき、その需要は凄まじいものでした。

Nvidia stock is up more than 100% since before it was announced.

Nvidiaの株価は発表前から100%以上上昇しています。

ゲームの様相を完全に変えてしまったからです。

Because it was the first full rack scale design that took this approach of disaggregating compute, the scale of networking as well as all the memory infrastructure.

コンピューティング、ネットワークの規模、そしてメモリインフラ全体を分離するというアプローチをとった、初のフルラック規模の設計だったからです。

But all of it was done to make it behave as a single gpu.

しかし、それらすべては、単一のGPUのように動作させるために行われました。

The first generation of compute knew you'd buy a server, you'd buy a switch, you know you would, you would maybe buy a rack to cool if you got to a point where it needed that.

初期のコンピューティングでは、サーバー、スイッチ、そして必要に応じて冷却用のラックを購入する必要がありました。

Got all these systems pulled together into a single rack, built for absolute greatest efficiency and greatest performance.

これらすべてのシステムを1つのラックにまとめ、最高の効率と最高のパフォーマンスのために構築しました。

And that's just not how Servers were historically built.

そして、それは歴史的にサーバーが構築されてきた方法ではありませんでした。

Grace Blackwell has 72 GPUs, nearly 800 other chips, 1.2 million total components made at some 350 factories.

Grace Blackwellには72個のGPU、約800個のその他のチップ、合計120万個のコンポーネントがあり、約350の工場で製造されています。

TSMC is developing the silicon and the core chips.

TSMCがシリコンとコアチップを開発しています。

We're working with Foxconn on a lot of the other rack assembly components.

他の多くのラックアセンブリコンポーネントについては、Foxconnと協力しています。

Delta Electronics for a lot of liquid cooling elements.

Delta Electronicsからは、多くの液体冷却エレメントを提供してもらっています。

The nozzles that connect on the end of the hoses are made by a number of different providers.

ホースの端に接続されるノズルは、さまざまなプロバイダーによって製造されています。

Whether that's Amphenol and getting the connectors and the copper, whether that's Vertiv and getting the cooling distribution systems.

Amphenolからコネクタや銅を調達したり、Vertivから冷却分配システムを調達したりしています。

With so many components, not every rack is touched by the exact same global suppliers, from China to Israel to Mexico, the us, Vietnam, Thailand.

これほど多くのコンポーネントがあるため、すべてのラックが同じグローバルサプライヤーによって製造されているわけではありません。中国からイスラエル、メキシコ、米国、ベトナム、タイまで多岐にわたります。

So Nvidia created a standard reference design.

そのため、Nvidiaは標準的なリファレンスデザインを作成しました。

So the whole idea by creating a standard is it opens it up to the entire ecosystem.

標準を作成することで、エコシステム全体に開かれるという考え方です。

There's PowerShells by Megmeet Lighton or Flex Power components by Infineon analog devices or STMicroelectronics.

Megmeet LightonのPowerShellsや、Infineon、Analog Devices、STMicroelectronicsのFlex Powerコンポーネントなどがあります。

Chassis by Foxconn or Interplex Bizlink for bus bars, Pinda for rack manifolds, Coldplates by Auras ABC Boyd Cooler Master JPC to Rico Deal for power Whips.

シャーシはFoxconnやInterplex Bizlink（バスバー）、Pinda（ラックマニホールド）、Auras、ABC Boyd、Cooler Master、JPC、Rico Deal（コールドプレート、電源ワイヤー）などが担当しています。

This supply chain has really become this core group of companies that are building this all together.

このサプライチェーンは、まさにこの中核となる企業グループが、すべてを共に構築しているものとなりました。

And of course, they're all leaning in on the success of Nvidia.

そしてもちろん、彼らは皆、Nvidiaの成功に期待を寄せています。

Blackwellはまだフル生産中です。

We're still, you know, producing thousands of racks per week.

私たちはまだ、週に数千ものラックを生産しています。

And so what I'll say is they're spoken for.

ですので、それらはすでに予約済みだと言えます。

So now Nvidia is making the next big leap to Vera Rubin.

そこで今、NvidiaはVera Rubinへと次の大きな飛躍を遂げようとしています。

With full production announced at CES in January.

1月にCESで発表されたフル生産体制で。

This is a Rubin Pod 1152 GPUs in 16 racks, with about 100,000 more components than Grace Blackwell.

これは16ラックに1152基のGPUを搭載したRubin Podで、Grace Blackwellよりも約10万個の部品が多く使われています。

V Vera Rubin uses about double the energy, but can deliver way more compute.

Vera Rubinはエネルギーを約2倍消費しますが、はるかに多くのコンピューティング能力を提供できます。

The number of tokens it's generating is exponentially higher than last generation.

生成されるトークンの数は、前世代よりも指数関数的に多くなっています。

And so they've become very efficient for these, you know, these heavy workloads.

そのため、これらの、そうですね、これらの重いワークロードに対して非常に効率的になりました。

To get there, Nvidia redesigned all six of the core chips.

そこへ到達するために、Nvidiaは6つのコアチップすべてを再設計しました。

It delivers about 2x the performance per watt compared to our previous Gen Grace CPU.

前世代のGrace CPUと比較して、ワットあたりのパフォーマンスは約2倍になります。

そしてもちろん、Ruben GPUもあります。

This can actually deliver about 50 petaflops of AI performance, so about 2.5x performance.

これはAIパフォーマンスで約50ペタフロップス、つまり約2.5倍のパフォーマンスを発揮できます。

では、ラックを詳しく見てみましょう。

It has 18 compute trays, each one starring two Vera Rubin superchips.

18個のコンピュートトレイがあり、それぞれに2つのVera Rubinスーパーチップが搭載されています。

システムのコンピューティングの中核です。

Each has one Vera CPU, two Rubin GPUs and much more.

それぞれにVera CPUが1つ、Rubin GPUが2つ、その他多くのものが搭載されています。

So this particular superchip has 17,000 components.

このスーパーチップには17,000個のコンポーネントがあります。

And as you look at all these elements that have to connect to each other, a lot of these are just to help make sure that the power is is being modulated correctly.

そして、これらすべてが互いに接続しなければならない要素を見ると、その多くは電力供給が正しく調整されていることを確認するために役立っています。

これらは実際にSOCAMメモリです。

So we actually have memory units that can be applied and removed on the new Vera Rubin processor.

そのため、新しいVera Rubinプロセッサでは、適用したり取り外したりできるメモリユニットがあります。

Compared to the Grace Blackwell they were all sort of soldered in.

Grace Blackwellと比較すると、すべてがはんだ付けされていました。

But the real memory star lines the top and bottom of the Rubin GPU itself.

しかし、真のメモリの主役は、Rubin GPU自体の上下に配置されています。

Eight stacks of the latest high bandwidth memory HBM4 by the likes of SK, Hynix and Samsung.

SKハイニックスやサムスンなどの最新のハイバンド幅メモリHBM4が8段あります。

Is there any risk because it is in such short supply right now?

現在、供給が非常に限られているため、リスクはありますか？

The one thing that we've been very laser focused on is making sure our entire supply chain is aware and aware of not just sort of the design itself, but

私たちが非常に注力してきたことは、サプライチェーン全体が、設計そのものだけでなく、

we're actually giving them very detailed forecasts.

非常に詳細な予測を提供しています。

We're aligning to make sure that everything we're shipping will be met by our supply chain.

サプライチェーンで出荷するものがすべて対応できるように調整しています。

なので、良い状態だと思います。

Another risk factor, those 1.3 million components running workloads 24.

もう一つのリスク要因として、ワークロードを24時間稼働させる130万個のコンポーネントがあります。

Some customers reported overheating issues in the early days of Blackwell deployments.

一部の顧客は、Blackwellの展開初期に過熱の問題を報告しました。

Every component has to fit together perfectly.

すべてのコンポーネントが完璧に組み合わさる必要があります。

And I think when we were doing some of those initial deployments there were things like you didn't get proper seating with the liquid cooling valve.

そして、初期展開の際に、液体冷却バルブが適切に固定されていないといった問題があったと思います。

It was just actual implementation, user error.

それは単なる実装ミス、ユーザーエラーでした。

And for the most part all the systems are fully deployed today, running hundreds of thousands of scales and without an issue.

そして、ほとんどのシステムは本日完全に展開され、何十万もの規模で問題なく稼働しています。

Vera Rubin compute trays have no hoses, cables or fans.

Vera Rubinのコンピューティングトレイには、ホース、ケーブル、ファンがありません。

It's Nvidia's first system that's 100% liquid cooled.

これはNvidia初の100%液体冷却システムです。

Will this mean that data centers have to have a really robust liquid cooling loop ready and in place before they can move from Blackwell to Vera Rubin?

これは、データセンターがBlackwellからVera Rubinに移行する前に、非常に堅牢な液体冷却ループを準備して配置しておく必要があることを意味しますか？

Essentially we are requiring as we build out the AI factories of the future that the vast majority will be leveraging this liquid cool based architecture.

基本的に、将来のAIファクトリーを構築するにあたり、その大部分がこの液体冷却ベースのアーキテクチャを活用することになります。

The superchip is covered with cold plates piping in water that keeps the components cool.

スーパーチップは、コンポーネントを冷却する水を供給するコールドプレートで覆われています。

This is the cool cold plates on the Vera CPU.

こちらはVera CPUのクールなコールドプレートです。

You also have the Rubin GPUs that are also underneath there.

その下にはRubin GPUもあります。

Data centers currently consume a lot of water.

データセンターは現在、大量の水を消費しています。

Vera Rubinはそれに役立ちますか？

One of the counterintuitive savings is actually you use less water using liquid cooled systems.

直感に反する節約の1つは、液体冷却システムを使用すると実際には水の使用量が少なくなることです。

The main reason is because you don't use the evaporative cooling technologies as much.

主な理由は、蒸発冷却技術の使用がそれほど多くないためです。

And that allows you to consume much less water through a closed Loop system.

これにより、クローズドループシステムで消費する水を大幅に削減できます。

A lot of the needs for cooling come because of just how much power is running through the system.

冷却の必要性の多くは、システムを流れる電力の量に起因しています。

It's about twice the amount of overall power, roughly about 220 kilowatts per rack.

ラックあたり約220キロワットで、全体的な電力は約2倍になります。

And so we had to redesign obviously the power delivery system.

そのため、当然ながら電力供給システムを再設計する必要がありました。

But most of all, efficiency is tied to how quickly each GPU can access the memory and processing on every other GPU simultaneously, which Nvidia solves with its own networking product, NVLink.

しかし、何よりも、効率は各GPUが他のすべてのGPUのメモリと処理に同時にどれだけ速くアクセスできるかにかかっており、これはNvidiaが独自のネットワーキング製品であるNVLinkで解決しています。

This is the NVLink switch chip responsible for connecting all of these GPUs and CPUs together to have them behave as one.

これは、これらすべてのGPUとCPUを接続して、それらを1つのように動作させる責任を負うNVLinkスイッチチップです。

So this actually doubled the line rate from again 1.8 terabytes per second to 3.6 terabytes per second.

これにより、ラインレートが再び毎秒1.8テラバイトから毎秒3.6テラバイトに倍増しました。