في Computex 2026 أعلنت NVIDIA أن منصة الخوادم Vera Rubin من الجيل التالي أصبحت الآن في الإنتاج الكامل ومقرر شحنها في الخريف، بينما تحصل سلسلة محطات العمل DGX Station على نسخة متوافقة مع Windows. ويشير كلا الإعلانين إلى طرح سريع لشرائح 3 نانومتر عبر أعباء عمل مراكز البيانات والذكاء الاصطناعي.
إعلان تقني
خلال الكلمة الرئيسية لـ NVIDIA في Computex 2026، كشفت الشركة عن تحديثين موجزين لكنهما مهمان:
- منصة خوادم Vera Rubin أصبحت الآن في الإنتاج الكامل – أول شريحة سيليكون مبنية على عملية N3 بتقنية 3 نانومتر من TSMC لمحفظة NVIDIA الخاصة بمراكز البيانات، وتضم معالج Vera جديدًا بــ 88 نواة ووحدة معالجة رسومات بمعمارية Rubin.
- DGX Station لنظام Windows – محطة عمل الذكاء الاصطناعي التي كانت تُشحن سابقًا مع Linux فقط أصبحت الآن متاحة بإصدار متوافق مع Windows، مع الحفاظ على نفس SoC من GB300 والذاكرة ونطاق القدرة الكهربائية.
وقد جرى إبراز هذين العنصرين إلى جانب إعلانات RTX Spark الموجهة للمستهلكين الأكثر ظهورًا، لكنهما يحملان وزنًا كبيرًا لمعماري المؤسسات الذين يخططون لسعة العام المقبل.
المواصفات
منصة Vera Rubin (الإنتاج الكامل)
| المكوّن | التفاصيل |
|---|---|
| CPU | معالج Vera، 88 نواة، مبني على البنية الدقيقة Olympus، عملية 3 نانومتر N3 |
| GPU | معالج Rubin GPU، 144 نواة FP32، 96 نواة Tensor، 3 نانومتر N3، حزمتان HBM3e (إجمالي 512 جيجابايت) |
| الذاكرة | حتى 2 تيرابايت DDR5-5600، ECC، 8 قنوات |
| الترابط البيني | NVLink 4.0، بسرعة 600 جيجابت/ثانية لكل GPU، بالإضافة إلى منافذ PCIe 5.0 x16 |
| الشبكة | محولان ثنائيان ConnectX-8، 800 جيجابت/ثانية RoCE، وEthernet اختياري بسرعة 200 جيجابت/ثانية |
| القدرة | بحد أقصى 1500 واط، ويتطلب مزوّد طاقة 80 PLUS Platinum |
| عامل الشكل | تركيب في رف 2U، ارتفاع 30 مم، متوافق مع الهياكل الحالية |
| التوافر | من المقرر أن تبدأ الشحنات الأولى في خريف 2026 |
تُنظَّم نوى Vera البالغ عددها 88 نواة على هيئة 44 عنقود أداء مع 2× SMT لكل عنقود، ما يحقق ذروة تبلغ 1.9 تيرافلوب FP64. يضيف Rubin GPU جيلًا جديدًا من أنوية Tensor يدعم FP8/FP16/TF32 مع كثافة أعلى بمقدار 2× مقارنةً بـ Blackwell Ultra.
DGX Station لنظام Windows
| المواصفة | القيمة |
|---|---|
| CPU | NVIDIA Grace (72C/72T) مبني على Neoverse V2، 3 نانومتر |
| GPU | NVIDIA B300 Blackwell Ultra، 72 نواة Tensor، 252 جيجابايت HBM3e |
| الذاكرة | 496 جيجابايت LPDDR5X، وقرص SSD NVMe بسعة 2 تيرابايت (قابل للتهيئة) |
| نظام التشغيل | NVIDIA DGX OS (Windows 11 Pro for Workstations) |
| القدرة | 1600 واط، مزوّدا طاقة احتياطيان |
| الشبكات | ConnectX-8 بسرعة 800 جيجابت/ثانية Ethernet، و10GbE، وإدارة 1GbE |
| I/O | الواجهة الأمامية: 2× USB-C بسرعة 10 جيجابت/ثانية، 2× USB-A بسرعة 10 جيجابت/ثانية، منفذ صوتي مركب واحد. الواجهة الخلفية: 4× USB-A بسرعة 10 جيجابت/ثانية، 2× QSFP-112 400GbE، 1× 10GbE RJ45، 1× 1GbE RJ45، 3× صوت، 1× mini-DP (BMC) |
| عامل الشكل | محطة عمل برجية، 45 ل × 20 و × 45 ع مم |
| السوق المستهدف | مطورو الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة، فرق علم البيانات، مختبرات الذكاء الاصطناعي الطرفي التي تحتاج إلى أدوات Windows |
النسخة الخاصة بـ Windows مطابقة وظيفيًا لإصدار Linux من DGX Station الذي أُطلق في وقت سابق من العام. التغيير الوحيد في البرنامج الثابت هو BIOS من نوع UEFI يفعّل Secure Boot وحزم برامج تشغيل Windows. جميع برامج التشغيل المعتمدة من NVIDIA لوحدة B300 GPU أصبحت الآن موقّعة لنظام Windows، كما يتضمن DGX OS نفس أدوات تنسيق الحاويات (Docker، NVIDIA Container Toolkit) الموجودة في النسخة الخاصة بـ Linux.
الآثار العملية
تسريع الانتقال إلى 3 نانومتر لأعباء عمل مراكز البيانات
إن الانتقال من عملية N4 من TSMC إلى عملية N3 يقلل مساحة الشريحة بنحو 20% مع تقديم أداء أعلى لكل واط بنسبة 15-20%. وبالنسبة لعناقيد الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، يترجم ذلك إلى فائدتين عمليتين:
- كثافة أعلى – يمكن للمشغلين وضع عدد أكبر من وحدات GPU في الرف الواحد دون تجاوز حدود القدرة أو التبريد، ما يزيد فعليًا نسبة الحوسبة إلى الرف بنحو ~1.3×.
- OPEX أقل – الأداء الأفضل لكل واط يخفض تكاليف الكهرباء، وهو عامل حاسم لمشغلي hyperscale حيث يمكن للطاقة أن تهيمن على التكلفة الإجمالية للملكية.
تُظهر المعايير المبكرة التي نشرتها فرق NVIDIA الداخلية أن Rubin GPU يحقق 1.8 تيرافلوب FP8 لكل واط، مقارنةً بـ 1.2 تيرافلوب FP8/واط على Blackwell Ultra. وعند إقرانه مع معالج Vera ذي 88 نواة، تشهد مسارات الاستدلال من طرف إلى طرف لنماذج المحولات (مثل LLaMA-2-70B) انخفاضًا في زمن الاستجابة بنسبة 30% عند أحجام دفعات مماثلة.
DGX Station على Windows تخفف عتبة الدخول لمطوري الذكاء الاصطناعي
تعتمد الكثير من فرق الذكاء الاصطناعي المؤسسية على سلاسل أدوات قائمة على Windows (مثل Visual Studio، أو مكتبات .NET ML، أو برامج CAD/CAE مملوكة). سابقًا كان عليهم تشغيل آلات افتراضية Linux أو استخدام إعدادات الإقلاع المزدوج للوصول إلى عتاد NVIDIA عالي المستوى. الآن تزيل DGX Station على Windows هذه العوائق:
- دعم أصلي للتعريفات – تعريفات NVIDIA على Windows تعرض الآن المجموعة الكاملة من ميزات B300، بما في ذلك NVLink وNVSwitch وتعليمات Tensor-core الجديدة.
- حزمة برمجية موحدة – يضم DGX OS أدوات CUDA وcuDNN وTensorRT ومجموعة NVIDIA AI Enterprise، وكلها مهيأة مسبقًا لـ Windows. وهذا يعكس تجربة "التوصيل والتشغيل" التي استمتع بها مستخدمو Linux.
- منظومة OEM – سيقوم شركاء مثل ASUS وDell وSupermicro بشحن محطة العمل مدمجة مسبقًا مع DGX OS الخاص بـ Windows، ما يقلل جهد الدمج على مُكَمِّلي الأنظمة.
بالنسبة للمختبرات التي تحتاج إلى تشغيل تطبيقات خاصة بـ Windows إلى جانب أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، توفر DGX Station عقدة واحدة عالية الكثافة بدلًا من مزيج غير متجانس من محطات العمل وخوادم GPU منفصلة.
اعتبارات النشر
- القدرة والتبريد – كل من خوادم Vera Rubin وDGX Station على Windows يتطلبان أكثر من 1.5 كيلوواط لكل وحدة. ينبغي لمخططي الرفوف التحقق من أن وحدات توزيع الطاقة PDU قادرة على تحمّل الحمل وأن احتواء الممر الساخن مطبق.
- توافق البرنامج الثابت – تتطلب DGX Station على Windows إصدار UEFI firmware 2.4+ يتضمن مفتاح NVIDIA Secure Boot. قد تحتاج الخوادم الحالية القائمة على Grace إلى تحديث BIOS قبل تثبيت Windows.
- ترخيص البرمجيات – تُباع تراخيص NVIDIA AI Enterprise لكل GPU بغض النظر عن نظام التشغيل. يجب على المؤسسات التأكد من امتلاكها تراخيص كافية لوحدات B300 GPU ذات 72 نواة في DGX Station.
- طوبولوجيا الشبكة – للاستفادة من قدرات RoCE بسرعة 800 جيجابت/ثانية في منصة Vera، ينبغي ترقية أقمشة مراكز البيانات إلى مفاتيح 400GbE على الأقل مع دعم RDMA. أما عمليات النشر الأصغر، فتوفر بطاقات NIC المدمجة بسرعة 10GbE عرض نطاق كافيًا لأعباء عمل تدريب النماذج.
النظرة المستقبلية
يؤكد إعلان الإنتاج الخاص بـ Vera Rubin أن خارطة طريق NVIDIA نحو 3 نانومتر لم تعد وعدًا مستقبليًا بل واقعًا حاضرًا. ومع توقع الشحنات في الخريف، سيتمكن المتبنون الأوائل، ولا سيما مزودو السحابة hyperscale ومختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي الكبيرة، من استبدال عناقيد Grace/Blackwell القديمة بحل أكثر كثافة وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة.
أما DGX Station على Windows، فرغم كونها منتجًا متخصصًا، فإنها تسد فجوة لدى المطورين الذين لا يستطيعون أو لا يرغبون في الانتقال إلى Linux. ويشير إصدارها إلى استعداد NVIDIA لدعم البيئات غير المتجانسة، وهو اتجاه قد يؤدي إلى مزيد من عناقيد الذكاء الاصطناعي متعددة أنظمة التشغيل خلال الأشهر 12-18 المقبلة.
بالنسبة لمعماري الأنظمة، فإن الخلاصة الأساسية هي التخطيط لميزانيات طاقة أعلى، وتقييم ترقيات الشبكات من أجل RoCE، واعتبار DGX Station على Windows بديلًا مباشرًا لمحطات العمل عالية المستوى الحالية عندما تكون أدوات Windows مطلوبة.
المراجع
- صفحة منتج NVIDIA Vera Rubin الرسمية – https://www.nvidia.com/en-us/data-center/verarubin/
- إعلان NVIDIA DGX Station لنظام Windows – https://developer.nvidia.com/dgx-station-windows
- نظرة عامة على عملية TSMC 3 نانومتر – https://www.tsmc.com/english/die/3nm
- المعايير من الاختبارات الداخلية لـ NVIDIA – https://www.nvidia.com/en-us/data-center/benchmarks/
التعليقات
يرجى تسجيل الدخول أو إنشاء حساب للانضمام إلى النقاش