NVIDIAは次世代AIプラットフォーム「Rubin（ルービン）」を正式に発表

2026年1月、NVIDIAは次世代AIプラットフォーム**「Rubin（ルービン）」を正式に発表しました。HBM4は単なる「速いメモリ」ではなく、Rubinという巨大なシステムの一部として「Extreme Co-design（極限の共同設計）」**されています。

https://blogs.nvidia.co.jp/blog/rubin-platform-ai-supercomputer/

Rubin GPUとHBM4がどのように連携し、どのような性能をもたらすのか、その具体像をまとめます。

1. Rubin GPU × HBM4：驚異のスペック

Rubin世代では、メモリ帯域と容量が前世代（Blackwell）から劇的に飛躍しています。

• メモリ帯域: 1基のGPUあたり最大22TB/s。これはBlackwellの約2.8倍という驚異的な速度で、膨大なデータを一瞬で演算コアに送り込みます。

• メモリ容量: 標準構成で288GBのHBM4を搭載。さらに、2027年予定の「Rubin Ultra」では1TBを超えるHBM4eの搭載も計画されています。

• AI演算性能: HBM4の高速供給により、推論性能はBlackwell比で5倍（50 PFLOPS / NVFP4）、学習性能は3.5倍（35 PFLOPS）に達します。

2. 「カスタムHBM」による垂直統合

RubinとHBM4の連携における最大の技術的特徴は、前述した**「ベースダイ（Logic Die）」のカスタム化**です。

1. プロセッサとの親和性向上: NVIDIAはTSMCの4nm/5nmロジックプロセスを使用してHBM4のベースダイを設計。これにより、GPUとメモリ間の通信プロトコルを最適化し、遅延（レイテンシ）を極限まで削減しています。

2. Vera CPUとの連携: Rubin GPUは、独自設計のArmベースCPU**「Vera（ヴェラ）」**と高速インターコネクト（NVLink-C2C, 1.8TB/s）で結ばれた「Vera Rubinスーパーチップ」として機能します。HBM4はGPUだけでなく、CPU側からの高速アクセスもサポートし、システム全体のメモリ空間を統合します。

3. ラックスケールでの連携「NVL72」

NVIDIAは1つのチップ単体ではなく、ラック全体を1つのGPUとして扱う**「Vera Rubin NVL72」**を推進しています。

• ラック全体のメモリ: 72基のRubin GPUが搭載されたラック全体で、約20.7TBのHBM4を搭載。

• データ転送の最適化: 第6世代NVLink（3.6TB/s）により、隣接するGPU同士がHBM4内のデータを共有。あたかも20TBの巨大なメモリを持つ1つの巨大なコンピュータのように振る舞い、兆単位のパラメータを持つ超巨大AIモデルのリアルタイム推論を可能にします。

まとめ：HBM4がRubinにもたらす「コスト革命」

NVIDIAによれば、RubinプラットフォームとHBM4の組み合わせにより、AI推論のトークン生成コストはBlackwell世代と比較して最大10分の1に削減されるとしています。

今後のスケジュール

• 2026年後半: 主要なクラウドベンダー（AWS, Google Cloud, Azure, Oracle）やOEM（Dell, HPE, Supermicroなど）からRubin搭載システムが提供開始されます。

この圧倒的な性能差を支える「HBM4の供給網」において、先ほど挙げたSamsungやMicronがNVIDIAの厳しい基準をどうクリアしていくかが、2026年の業界最大の注目ポイントです。