كشفت إنفيديا خلال معرض CES 2026 عن جيل جديد من سوبر الحواسيب DGX SuperPOD المعتمد على منصة Rubin، في خطوة تستهدف مباشرة هيمنة هواوي في سوق عتاد الذكاء الاصطناعي فائق الأداء. 

يعتمد النظام على تكامل عدة أنظمة Vera Rubin NVL72 أو NVL8 ضمن عنقود واحد يشكّل “محرك ذكاء اصطناعي موحد” للمؤسسات التي تحتاج إلى قدرات حوسبة هائلة مع تعقيد أقل في البنية التحتية.

توضح إنفيديا أن SuperPOD الجديد صُمم لتقديم أداء كثيف في مساحة محدودة، مع وحدات مبرّدة بسائل، وذاكرة موحدة، وروابط اتصال عالية السرعة، بما يلبّي احتياجات “مصانع الذكاء الاصطناعي” التي تدير نماذج ضخمة وتطبيقات متعددة في الوقت نفسه.

يضم كل نظام DGX Vera Rubin NVL72 ما يلي، 36 معالج Vera CPUو 72 معالج رسوميات Rubin GPU و 18 معالج BlueField 4 DPU.

ليقدم النظام مجتمعًا قدرة معالجة تبلغ 50 بيتاFLOPS بدقة FP4 لكل وحدة واحدة.

يصل إجمالي عرض حزمة NVLink إلى 260 تيرابايت/ثانية لكل رف DGX، ما يسمح بالتعامل مع الذاكرة والحوسبة كفضاء موحد متماسك للذكاء الاصطناعي.

تعتمد معالجات Rubin على الجيل الثالث من Transformer Engine ومسرّعات ضغط عتادية، ما يحسن كفاءة التدريب والاستدلال على نطاق واسع. 

تدعم البنية شبكة متكاملة عبر محوّلات Spectrum‑6 Ethernet، وتقنية Quantum‑X800 InfiniBand، وبطاقات ConnectX‑9 SuperNIC لتأمين نقل بيانات حتمي منخفض الكمون في عناقيد الذكاء الاصطناعي الضخمة.

وفق أرقام إنفيديا، يمكن لسوبرPOD واحد مزود بـ 576 معالج Rubin GPU أن يصل إلى قدرة 28.8 إكساFLOPS بدقة FP4، بينما يقدم نظام NVL8 منفردًا أداءً أعلى بمعدل 5.5 أضعاف مقارنة بجيل Blackwell السابق في نفس الفئة.

يشير التقرير إلى أن هذه الكثافة في الأداء تمنح إنفيديا أفضلية على Huawei Atlas 950 SuperPod، الذي يعلن عن أداء 16 إكساFLOPS FP4 لكل SuperPod؛ أي أن إنفيديا تحقق قدرة أعلى باستخدام عدد أقل من وحدات المعالجة الرسومية والعُقد، ما يقلل الحاجة إلى خزائن وأرفف إضافية في مراكز البيانات.

يشرح التقرير أن عناقيد DGX المبنية على Rubin تستخدم عددًا أقل من العُقد والخزائن مقارنةً بعناقيد هواوي SuperCluster، التي يمكن أن تتوسع إلى آلاف وحدات NPU وعدة بيتابايت من الذاكرة. 

تسمح هذه الكثافة لإنفيديا بمنافسة القدرة الحوسبية التي تستهدفها هواوي، مع تقليل استهلاك المساحة والطاقة وتعقيد توصيل الشبكات في البيئات الصناعية.

في المقابل، تعتمد هواوي بشكل أساسي على التوسع الأفقي عبر زيادة عدد وحدات العتاد، بينما تراهن إنفيديا على الكفاءة على مستوى الرف (rack‑level efficiency) والتكامل المحكم بين العتاد والبرمجيات لتقليص تكاليف التشغيل في مراكز البيانات المخصصة للذكاء الاصطناعي.

تدمج منصة Rubin مكوّنات الحوسبة والشبكات والبرمجيات في حزمة واحدة متكاملة، عبر ، Nvidia AI Enterprise للبنية البرمجية المؤسسية و حزمة NIM microservices للخدمات الميكرويةو منظومة Mission Control لإدارة العناقيد واستعادة الأعطال وأتمتة التشغيل

يخلق هذا الدمج بيئة متكاملة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الأنماط (Multimodal)، ودعم سيناريوهات مثل التفكير طويل السياق (long‑context reasoning) ووكيلات الذكاء الاصطناعي (agentic AI) على نطاق صناعي.