2026年CES大會(huì)見(jiàn)證了NVIDIA Rubin問(wèn)世，而微軟Azure數(shù)據(jù)中心（國(guó)際版）憑借前瞻戰(zhàn)略已實(shí)現(xiàn)全面對(duì)接。通過(guò)在散熱與網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的超前布局，Azure（國(guó)際版）將系統(tǒng)化方法與Rubin架構(gòu)深度整合，在AI超級(jí)工廠中消除了擴(kuò)展瓶頸。這種從硬件到編排層的協(xié)同設(shè)計(jì)，確保了算力資源的高效利用，助力客戶(hù)在加速計(jì)算時(shí)代實(shí)現(xiàn)更快的部署與創(chuàng)新影響。

在2026年消費(fèi)電子展（CES）上，NVIDIA Rubin 平臺(tái)重磅問(wèn)世，而與之同時(shí)展現(xiàn)和驗(yàn)證的，還有 Microsoft Azure（國(guó)際版）的部署就緒能力。微軟的遠(yuǎn)瞻性數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略正是為這類(lèi)時(shí)刻而設(shè)計(jì)，使 NVIDIA 的下一代系統(tǒng)可以直接嵌入我們的基礎(chǔ)設(shè)施。早在數(shù)年之前，我們就已超前預(yù)判行業(yè)趨勢(shì)，使基礎(chǔ)設(shè)施預(yù)先滿(mǎn)足了其對(duì)電力、散熱、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)的需求。而我們與 NVIDIA 的長(zhǎng)期合作確保了 Rubin 能夠直接融入 Microsoft Azure（國(guó)際版）的前瞻性平臺(tái)設(shè)計(jì)。

01為未來(lái)而設(shè)計(jì)

Microsoft Azure（國(guó)際版）的 AI 數(shù)據(jù)中心專(zhuān)為加速計(jì)算的未來(lái)而設(shè)計(jì)。這使得 NVIDIA Vera Rubin NVL72 機(jī)架能夠無(wú)縫集成到 Microsoft Azure（國(guó)際版）最大的下一代 AI 超級(jí)工廠中，從威斯康星到亞特蘭大，無(wú)論是現(xiàn)有的 Fairwater 站點(diǎn)還是未來(lái)的新建項(xiàng)目，都能支持這一特性。

最新的 NVIDIA AI 基礎(chǔ)設(shè)施需要對(duì)電力、冷卻和性能優(yōu)化進(jìn)行重大升級(jí)，而Microsoft Azure（國(guó)際版）在 Fairwater 站點(diǎn)以及多年來(lái)多次升級(jí)周期中積累的經(jīng)驗(yàn)表明，我們有能力隨著技術(shù)的進(jìn)步，靈活地增強(qiáng)并擴(kuò)展 AI 技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施。

02更成熟的Azure 交付規(guī)模與性能

微軟在設(shè)計(jì)和部署可擴(kuò)展 AI 基礎(chǔ)設(shè)施方面擁有多年經(jīng)驗(yàn)，并廣受市場(chǎng)驗(yàn)證。隨著每一次AI 技術(shù)的重大進(jìn)步，這些基礎(chǔ)設(shè)施也同樣在演進(jìn)。通過(guò)與 NVIDIA 每一代加速計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施保持同步，微軟也在迅速整合 NVIDIA 的創(chuàng)新技術(shù)并實(shí)現(xiàn)大規(guī)模交付。

我們于早期大規(guī)模部署的 NVIDIA Ampere 和 Hopper GPU，通過(guò) NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 網(wǎng)絡(luò)連接，對(duì) GPT-3.5 等模型的孵化與誕生也發(fā)揮了重要作用，并有其他集群創(chuàng)造了超級(jí)計(jì)算性能記錄，這證明了，相較于其他公司，我們能夠更快地讓下一代系統(tǒng)上線，并獲得更高的實(shí)際性能。

我們展示了 NVIDIA GB200 NVL72 和 NVIDIA GB300 NVL72 平臺(tái)的首次及最大規(guī)模實(shí)現(xiàn)，這些平臺(tái)以機(jī)架形式整合起了一套單一超級(jí)計(jì)算機(jī)，能顯著提升 AI 模型的訓(xùn)練速度，幫助 Microsoft Azure（國(guó)際版）始終成為尋求先進(jìn) AI 技術(shù)能力的客戶(hù)首選。

03Azure 的系統(tǒng)化方法

Microsoft Azure（國(guó)際版）的設(shè)計(jì)旨在讓計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、軟件和基礎(chǔ)設(shè)施作為一個(gè)集成平臺(tái)協(xié)同工作。其構(gòu)建的持久優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了成本與性能隨時(shí)間推移而持續(xù)累積的突破。

最大化 GPU 的利用率需要對(duì)這一系統(tǒng)中的每一層進(jìn)行優(yōu)化。除了 Microsoft Azure（國(guó)際版）能夠盡早采用 NVIDIA 新的加速計(jì)算平臺(tái)外，Microsoft Azure（國(guó)際版）的優(yōu)勢(shì)還源自周邊平臺(tái)，例如高吞吐量的 Blob 存儲(chǔ)、受實(shí)際生產(chǎn)模式影響的鄰近放置組 (Proximity Placement Groups) 和區(qū)域級(jí)設(shè)計(jì)，以及針對(duì)大規(guī)模集群低開(kāi)銷(xiāo)調(diào)度優(yōu)化的 CycleCloud 和 AKS 等編排層。

Azure Boost 和其他卸載引擎解決了 IO、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)瓶頸，使模型能夠平穩(wěn)擴(kuò)展。更快的存儲(chǔ)饋送更大的集群，更強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)維持其運(yùn)行，而優(yōu)化的編排則保持端到端性能的穩(wěn)定。第一方創(chuàng)新強(qiáng)化了這一閉環(huán)：液冷熱交換單元可滿(mǎn)足嚴(yán)苛的散熱需求，Azure 硬件安全模塊（HSM）芯片卸載安全工作，Azure Cobalt 則為通用計(jì)算和 AI 相關(guān)任務(wù)提供卓越的性能和效率。這些集成共同確保了整個(gè)系統(tǒng)的高效擴(kuò)展，使 GPU 投資發(fā)揮最大價(jià)值。

憑借這種系統(tǒng)化方法，Microsoft Azure（國(guó)際版）已全面對(duì)接 Rubin 平臺(tái)。我們正在交付的新系統(tǒng)及端到端平臺(tái)，在設(shè)計(jì)之初就已精準(zhǔn)匹配 Rubin 的各項(xiàng)技術(shù)需求。

04運(yùn)行 NVIDIA Rubin 平臺(tái)

NVIDIA Vera Rubin 超級(jí)芯片將提供每芯片 50 PF 的 NVFP4 推理性能，以及每機(jī)架 3.6 EF 的 NVFP4 性能，相比 NVIDIA GB200 NVL72 機(jī)架系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了五倍的性能躍升。

Microsoft Azure（國(guó)際版）現(xiàn)已納入了 Rubin 所需的核心架構(gòu)假設(shè)：

?NVIDIA NVLink 的演進(jìn)：Vera Rubin NVL72 系統(tǒng)中預(yù)期的第六代 NVIDIA NVLink 互聯(lián)帶寬達(dá)到約 260 TB/s 的縱向擴(kuò)展帶寬，Microsoft Azure（國(guó)際版）的機(jī)架架構(gòu)已經(jīng)過(guò)重新設(shè)計(jì)，旨在充分發(fā)揮這些帶寬和拓?fù)鋬?yōu)勢(shì)。

?高性能橫向擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)：Rubin AI 基礎(chǔ)設(shè)施依賴(lài)于由 Microsoft Azure（國(guó)際版）網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施提供的超快 NVIDIA ConnectX-9 1,600 Gb/s 網(wǎng)絡(luò)，該基礎(chǔ)設(shè)施專(zhuān)為支持大規(guī)模 AI 工作負(fù)載而構(gòu)建。

?HBM4/HBM4e 散熱與密度規(guī)劃：Rubin 內(nèi)存棧需要更窄的溫控區(qū)間和更高的機(jī)架密度；Microsoft Azure（國(guó)際版）的冷卻、電力范圍和機(jī)架幾何結(jié)構(gòu)已經(jīng)完成升級(jí)，以應(yīng)對(duì)相同的約束。

?SOCAMM2 驅(qū)動(dòng)的內(nèi)存擴(kuò)展：Rubin 超級(jí)芯片采用新的內(nèi)存擴(kuò)展架構(gòu)；Microsoft Azure（國(guó)際版）平臺(tái)已經(jīng)集成并驗(yàn)證了類(lèi)似的內(nèi)存擴(kuò)展行為，以在大規(guī)模環(huán)境下持續(xù)為模型提供數(shù)據(jù)。

?擴(kuò)展 GPU 芯片尺寸及多芯片封裝：Rubin 轉(zhuǎn)向更大規(guī)模的 GPU 占用空間和多芯片布局。Microsoft Azure（國(guó)際版）的供應(yīng)鏈、機(jī)械設(shè)計(jì)和編排層已針對(duì)這些物理和邏輯擴(kuò)展特性進(jìn)行了預(yù)調(diào)優(yōu)。

Microsoft Azure（國(guó)際版）在設(shè)計(jì) Rubin 等下一代加速計(jì)算平臺(tái)時(shí)的方法已在數(shù)年間得到證實(shí)，包括以下重要里程碑：

在多代 GPU 中運(yùn)行全球最大的商業(yè) InfiniBand 部署。

構(gòu)建了可靠性層和擁塞管理技術(shù)，相比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手釋放了更高的集群利用率和更大的任務(wù)規(guī)模，這體現(xiàn)在我們能夠發(fā)布行業(yè)領(lǐng)先的大規(guī)?；鶞?zhǔn)測(cè)試結(jié)果上。例如，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手從未復(fù)制過(guò)的多機(jī)架 MLPerf 運(yùn)行。

從底層開(kāi)始與 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 共同設(shè)計(jì)的 AI 數(shù)據(jù)中心，旨在最大化集群層面的性能和單位成本性能。

05創(chuàng)新設(shè)計(jì)讓 Azure 脫穎而出

?Pod 交換架構(gòu)：為了實(shí)現(xiàn)快速服務(wù)，Microsoft Azure（國(guó)際版）的 GPU 服務(wù)器托盤(pán)設(shè)計(jì)為可快速更換，無(wú)需大量重新布線，從而提高了運(yùn)行時(shí)間。

?冷卻抽象層：Rubin 的多芯片、高帶寬組件需要復(fù)雜的散熱余量，但Fairwater 已經(jīng)能夠應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，避免了昂貴的改造周期。

?下一代電力設(shè)計(jì)：Vera Rubin NVL72 要求不斷增加的功率密度，而Microsoft Azure（國(guó)際版）多年的電力重新設(shè)計(jì)（液冷循環(huán)修訂、CDU 擴(kuò)展和高安培母線槽）確保了即時(shí)部署能力。

?AI 超級(jí)工廠模塊化：與其他超大規(guī)模云廠商不同，微軟構(gòu)建的是區(qū)域級(jí)超級(jí)計(jì)算機(jī)而非單一的巨型站點(diǎn)，這使得新SKU 在全球范圍內(nèi)的推出更加可控。

06將協(xié)同設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化為用戶(hù)利益

NVIDIA Rubin 平臺(tái)標(biāo)志著加速計(jì)算向前邁出了重要一步，而 Microsoft Azure（國(guó)際版）的 AI 數(shù)據(jù)中心和超級(jí)工廠已經(jīng)完成了能夠充分利用這一優(yōu)勢(shì)的工程設(shè)計(jì)。

多年來(lái)在互聯(lián)、內(nèi)存系統(tǒng)、散熱、封裝和機(jī)架規(guī)模架構(gòu)方面與 NVIDIA 的協(xié)同設(shè)計(jì)，意味著 NVIDIA Rubin 可以直接集成到 Microsoft Azure（國(guó)際版）平臺(tái)而無(wú)需返工。NVIDIA Rubin 的核心假設(shè)也已經(jīng)反映在我們的網(wǎng)絡(luò)、電力、冷卻、編排和 Pod 交換設(shè)計(jì)原則中。這種協(xié)同一致為客戶(hù)帶來(lái)了即時(shí)利益，讓他們?cè)跇?gòu)建下一個(gè)大規(guī)模 AI 時(shí)代時(shí)，能夠?qū)崿F(xiàn)更快的部署、更快的擴(kuò)展和更早的影響力。