NVIDIA резко увеличит расходы на память в новых AI-системах Vera Rubin

NVIDIA официально подтвердила, что платформа Vera Rubin будет использовать GPU Rubin с 288 ГБ HBM4 и пропускной способностью до 22 ТБ/с на один ускоритель. Процессоры Vera, в свою очередь, оснащаются памятью LPDDR5X через модули SOCAMM2. В конфигурации Vera Rubin NVL72 36 процессоров получают по 1,5 ТБ такой памяти, поэтому общий объем LPDDR5X достигает 54 ТБ, а объем HBM4 составляет 20,7 ТБ.

SOCAMM2 отличается от традиционной серверной памяти RDIMM компактным подключением непосредственно к системной плате. Такой подход позволяет сократить длину электрических соединений и обеспечить необходимые для высокоскоростной LPDDR5X характеристики сигнала. Для NVIDIA это особенно важно в системах, где вычислительные ускорители и процессоры должны обмениваться огромными объемами данных.

Память становится отдельной статьей на миллионы долларов

По оценке Bank of America, приведенной в аналитических материалах по платформе Rubin, стоимость HBM4E может составлять около $19,76 за гигабайт, то есть примерно 938 грн по официальному курсу НБУ. Это не цена готового модуля для конечного покупателя, а оценка стоимости памяти в составе серверной инфраструктуры.

В более крупных конфигурациях Rubin Ultra аналитики ожидают еще более впечатляющие объемы памяти. В одной из оценок для системы с 144 GPU фигурируют 124,4 ТБ HBM4E и 216 ТБ LPDDR5X. При заявленной оценке стоимости LPDDR5X около $2,8 млн это примерно 133 млн грн, тогда как 124,4 ТБ HBM4E оцениваются примерно в $2,5 млн, или 119 млн грн.

Таким образом, только два основных типа памяти могут формировать счет примерно на 252 млн грн в одной системе. Общая стоимость такой конфигурации, по приведенной аналитической оценке, может достигать около 1,98 млрд грн.

При этом эти цифры следует воспринимать именно как прогноз отраслевых аналитиков, а не как официальный прайс-лист NVIDIA. Компания раскрывает архитектуру и конфигурации Vera Rubin, но не публикует детальную себестоимость каждого компонента.

Почему память занимает такую большую долю стоимости

Связанный анализ UBS оценивает стоимость одного GPU Rubin в составе суперчипа примерно в $9247, то есть около 439 тыс. грн. В эту сумму входят HBM, упаковка, интерпозер и периферийные компоненты. Процессор Vera оценивается примерно в $20 059, или около 953 тыс. грн, включая память SOCAMM2 LPDDR5X.

Для сравнения, после исключения памяти и ряда связанных компонентов стоимость самого вычислительного блока Vera оценивается всего примерно в $704, или 33 тыс. грн. Это наглядно показывает, насколько сильно современная AI-инфраструктура зависит от дорогой DRAM.

Аналитики отрасли объясняют ситуацию не только ростом объемов памяти. Для AI-систем важны одновременно емкость, пропускная способность, энергопотребление и задержки. Поэтому обычное увеличение количества доступной DRAM не решает проблему: производителям приходится использовать дорогие типы памяти и сложные способы их интеграции.

На этом фоне особенно показательно сравнение поколений:

• Blackwell GB200 использовал до 192 ГБ HBM3E на один GPU, а GB300 — до 288 ГБ HBM3E;
• Vera Rubin переходит на 288 ГБ HBM4 на один Rubin GPU и одновременно значительно увеличивает объем памяти на стороне CPU;
• официальная конфигурация Vera Rubin NVL72 объединяет 20,7 ТБ HBM4 и 54 ТБ LPDDR5X, формируя общий пул памяти примерно 74,7 ТБ.

Более крупные конфигурации Rubin Ultra должны пойти еще дальше. Именно для них аналитики прогнозируют сотни терабайт суммарной памяти на вычислительный комплекс. NVIDIA уже подтвердила, что Kyber станет следующим поколением стоек MGX и сможет объединять 144 GPU в одной системе NVL144.

Почему это важно для рынка памяти

Эксперты по AI-инфраструктуре все чаще рассматривают память как один из главных факторов, ограничивающих масштабирование вычислительных систем. Исследования рынка показывают, что стоимость памяти в новых AI-стойках растет гораздо быстрее, чем в предыдущих поколениях. В одной из оценок для Vera Rubin NVL72 расходы на память увеличились более чем в четыре раза по сравнению с предыдущей платформой, а ее доля в общей себестоимости приблизилась к четверти.

Одновременно отраслевые аналитики предупреждают о возможном дефиците LPDDR и других видов памяти для AI-серверов. TrendForce ранее сообщала, что NVIDIA может столкнуться с ограниченными поставками LPDRAM и рассматривать уменьшение емкости SOCAMM-модулей с 192 до 96 ГБ для снижения стоимости и давления на цепочку поставок.

Для украинских компаний и дата-центров эта тенденция будет ощущаться прежде всего через стоимость серверного оборудования и облачных вычислений. Даже если Vera Rubin не станет массовой платформой для украинского бизнеса, рост спроса крупнейших производителей AI-ускорителей на HBM и LPDDR способен поддерживать высокие цены на память во всем сегменте серверных компонентов.

В итоге в новой AI-архитектуре NVIDIA вычислительная мощность GPU уже нельзя рассматривать отдельно от памяти. Чем крупнее становятся модели искусственного интеллекта, тем большую часть стоимости системы приходится платить за возможность быстро хранить и передавать данные. И Vera Rubin, судя по доступным официальным характеристикам и отраслевым оценкам, станет одним из наиболее наглядных примеров этой тенденции.