Rubin GPU 规格一览表，附A100到B200对比图

笔记本电脑评测网独家编制了英伟达A100、H100、H200、B200、B300、Rubin GPU的规格图。

黄仁勋2026年CES演讲提及，Rubin相比于Blackwell由芯片工艺进步带来的晶体管数量从208B到336B，幅度是70%。但目前市场对算力的需求是指数级别的，要求1000%的增速。怎么弥补70%和1000%之间的差距呢？

主要的方向一个是互联能力增强，另一个是内部取舍做低精度算力。

回顾Hopper到Blackwell，也就是H100到B200那一代。B200本身就有2个GPU Die封装而成，带来了两倍的提升，芯片内部互联速度极高。其次是增强了卡间互联能力，把原来8卡机增大到了72卡。再者就是增加低精度算力，Hopper支持FP8，Blackwell引入到了FP4。低精度算力可以数倍增加。

Blackwell到Rubin这一代，GPU都是2个Die封装，没有提升。互联能力虽然官宣了NVL144，但那个是指Rubin GPU+Rubin CPX一共144卡。2026年CES发布的仍然是Vera Rubin NVL72互联。那么剩下的，就得看刀法了。

那我们仔细看这张表，你就明白取舍何在了。Rubin直接可比的是B200，可以看到增加低精度算力FP4和FP8的思路没有变，砍掉了高精度FP64算力，砍掉了INT 8，同时改用模拟的DGEMM补偿高精度算力。

Deepseek已经公开了FP8可用于训练，OpenAI的GPT-OSS表明推理当中FP4已经广泛应用，低精度算力的提高是必然趋势。而传统的高精度算力例如FP64，只有科学计算采用，这部分超算CPU使用更多。至于说INT 8，英伟达更推荐使用FP8格式替代。

其他的提升，例如HBM容量的提升，例如HBM内存带宽，以及NVLINK，基本上都保持了以前的趋势。

此前不少客户反馈Blackwell显卡GB200封装，ARM架构CPU性能孱弱，导致成为瓶颈。英伟达也听取了相关建议，提高了核心数量，加了超线程。

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