輝達的 GPU 架構路線圖，從 Blackwell Ultra 逐步推進到 Rubin、Rubin Ultra，最終目標是 Feynman 架構。這一系列的升級不僅提升了單一 GPU 的效能，更透過優化整體系統架構，以滿足不斷增長的 AI 應用需求。輝達致力於透過持續的技術創新，提供更強大的運算能力，以應對日益複雜的 AI 模型和龐大的資料集。
輝達的機櫃設計從 Oberon 進化到下一代 Kyber，並提出了「Scale-Across」的新概念。透過新一代乙太網路技術，將多個分散式資料中心組合成單一邏輯上的 AI 超級電腦。企業可以透過 NVLinkFusion 平台以及 SpectrumXGS 矽光子交換器，實現「Scale-Across」的目標，進而達成更高效的運算能力。這種設計思路能夠有效整合資源，提升整體運算效率，為 AI 應用提供更強大的基礎設施。
除了 GPU 架構的演進，輝達的 CPU 架構也將從 Grace 升級到 Vera。同時，Spectrum 交換器與 CX 網卡也將同步迭代更新。這些升級旨在提升整體算力，滿足日益增長的 AI 應用需求。透過 GPU、CPU 和網路架構的同步演進，輝達確保了各個組件之間的協同效應，從而實現更高效的 AI 運算能力。
輝達公布了延伸至 2028 年的完整架構路線圖，揭示了未來技術發展方向。這份藍圖涵蓋 GPU、CPU、網路與機櫃等關鍵組件，不僅是產品規劃，更展現輝達將成為 AI 基礎建設建構者的企圖心。透過持續的技術升級和創新，輝達正引領 AI 基礎設施的發展方向，為未來的 AI 應用提供更強大的支持。
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