NVIDIA Vera Rubin: a GPU que vai redefinir treinamento de modelos
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A NVIDIA revelou detalhes da próxima geração de GPUs voltadas para treinamento de modelos grandes: a arquitetura Vera Rubin, sucessor espiritual do Blackwell.
O número que todo engenheiro de ML vai querer saber: 2.5x o throughput do Blackwell em workloads mixture-of-experts (MoE), a arquitetura usada por Mixtral, DeepSeek V3 e Llama 4. A melhora vem de três frentes:
- HBM4 com largura de banda de 2.5 TB/s (vs 1.8 TB/s do Blackwell)
- Tiled compute que reduz overhead de comunicação entre chips
- FP4 nativo para matmul — não mais emulado via microscaling
O TDP fica em 1200W por chip, dentro do envelope térmico de data centers modernos. A integração com a NVLink Switch 6ª geração permite clusters de até 576 chips com coerência de memória.
Para os hyperscalers (Azure, AWS, GCP, OCI), a disponibilidade está prevista para Q3 2027. Os preços devem seguir o padrão atual de premium de ~30% sobre Blackwell.