PCB、液冷產值大增 一次看明白Rubin CPX架構

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輝達九月推出的VR200 CPX架構的擴充卡,正面迎戰ASIC競爭對手,將性價比大幅提升,還提供客製化機櫃組裝,加深其雲端伺服器護城河。

文/黃冠豪

九月中旬,輝達發表新一代VR200 NVL144 CPX機櫃,在印刷電路板(PCB)設計、材料與散熱方案全面升級,推動AI伺服器供應鏈邁入新一波成長循環。Rubin系列中,目前已公開發布的有兩種產品:VR200、VR300(Ultra),外加一個CPX擴充卡作為支援,新一代VR200沿用「十八個compute trays+九個switch trays」的基本架構,運算托盤(compute trays)整合了伺服器核心元件,如CPU/GPU、記憶體、網路模組、散熱裝置等模組化單元,就像AI伺服器的「心臟底座」,負責全部的運算能力。

AI推理的過程中,有預填充(prefill)和解碼(decode)兩個階段,在Prefill階段特別吃計算能力,但對記憶體頻寬的需求很低,而到了Decode,模型要基於第一個token不斷生成後續內容,此階段對算力需求相對較低,反而得靠高記憶體頻寬快速調取之前的快取資料。過去的問題是,都用同一種GPU(例如輝達的VR200)來跑這兩個階段,在預填充階段搭配昂貴的HBM記憶體,根本用不上,而在解碼時,又出現算力相對過剩、記憶體頻寬不足,效率差也浪費錢,因此非輝達陣營進而發展出自己的ASIC規格,以節省成本。

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Rubin CPX擴充卡

輝達於是推出Rubin CPX擴充卡,專門為預填充階段,量身定做的加速器,目標是:成本降低。單卡性能上和VR200相比,HBM換成了GDDR7,不僅視訊記憶體的容量、頻寬都顯著降低,性能下降不少,但CPX的原物料成本約為VR200的四分之一,且可提供約VR200六○%的算力。此外,HBM的價格非常貴,占GPU中的成本比例越來越高,從A100的三五%漲到GB300的五一%,CPX用的GDDR7,成本可以省下八○%。同樣跑一個預填充任務,VR200每小時需支出○.九美元的總擁有成本,而Rubin CPX只浪費○.一六美元。

可以說,輝達此布局明確對準其他ASIC廠而來。晶片有性價比還不夠,這次Rubin系列的機架設計都一同升級,解決了前兩代(GB200/GB300)的幾大痛點。第一,無電纜設計,GB200機架用的是電纜+PCB的連接方式,電線又多又亂,組裝時容易壞,還占空間,這次Rubin系列改用美商安飛諾(Amphenol)的板對板連接器,並配合中間的PCB中板,所有訊號都走電路板,沒有一條電線。

第二,全液冷方案,前兩代機架是八五%液冷、十五%氣冷,這次改成百分百全液冷,把CPX與CX-9網路卡的PCB疊板設計疊放在一起,中間夾一個共享的液冷板,兩邊的熱量都能快速導走。在CPX的運算托盤內部,冷卻板(Cold Plate)數量由兩片增至五片,快接頭數量也從六顆提升至十二顆,初步估算,VR200 NVL144 CPX平台之液冷散熱零組件產值,較GB300 NVL72約有「倍增」的增幅。

欣興、定穎供應HDI板

第三,客製化布建,若已採購先前的VR200 NVL144機架,不想全數更換怎麼辦?輝達這次給了Rubin CPX雙機架方案,單獨加一個裡面全是Rubin CPX的機架,通過InfiniBand(高效能互連)或乙太網路連接,客戶可以自行調整預填充和解碼的比例。綜上所述,輝達CPX架構明確對準AMD、Google、AWS等競爭對手,AMD和Google都需要趕緊開發出新的預填充專用晶片,不然成本太高。(全文未完)

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