曾經以為「被消失」！ 郭明錤爆料 黃仁勳秘密武器重出江湖

市場原以為Nvidia已放棄Rubin CPX，但天風國際證券分析師郭明錤最新產業調查指出，Nvidia已重啟Rubin CPX，預計2027年第1季開始生產。新版CPX改用168GB HBM4、獨立機櫃設計，並鎖定AI推論中的prefill工作，瞄準長上下文應用需求。

Nvidia重啟Rubin CPX

相較舊版設計，新版Rubin CPX不僅提升預填充效能，GPU規格與機櫃架構也同步調整，顯示Nvidia正更加重視AI推論階段的prefill需求。郭明錤指出，新版CPX單顆GPU算力接近Rubin，最高功耗同樣達2300W；記憶體則改用168GB HBM4。雖然容量低於Rubin的288GB HBM4，但相較舊版CPX採用的128GB GDDR7已有提升，並可提供更高的記憶體頻寬，以支援長上下文推論所需的資料處理。

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改採獨立MGX機櫃

郭明錤表示，新版CPX採用獨立的MGX ETL機櫃，不再像舊版與Rubin共用機櫃。客戶可依需求配置64、128、192或256顆CPX。其中，每64顆CPX構成一個機櫃模組，由8個運算托盤與1個交換機托盤組成，每個運算托盤配置8顆CPX。這種設計讓CPX可以依照AI推論需求彈性擴充，而非被綁定在Rubin系統內。

雙向架構與分工模式

在系統運作上，CPX並非取代Rubin，而是與Vera Rubin NVL72搭配使用。Nvidia建議CPX與Rubin的配置比例為1：1。其中，CPX主要負責prefill，也就是先處理使用者輸入的大量context內容並建立KV cache；完成後，再透過Ethernet RDMA將資料傳給Rubin，由Rubin負責後續的decode生成。簡單來說，CPX負責「讀懂大量輸入」，Rubin則負責「生成答案」，兩者形成分工。新版CPX的互連架構也有所不同。NVLink主要用於同一運算托盤內8顆CPX GPU之間的scale-up，每顆CPX的NVLink頻寬約1至1.5TB/s，低於Rubin的3.6TB/s。至於同一機櫃模組內不同托盤之間，則改透過Spectrum-6 Ethernet進行scale-out；跨機櫃模組時，再透過Spectrum-6搭配OSFP光纖進行連接。這也代表新版CPX更加依賴Nvidia的Ethernet網路架構，而不是單純依靠GPU之間的高速互連。

長上下文推論的高性價比利器

郭明錤認為，新版CPX的核心定位，是成為「長上下文prefill的最高性價比方案」。目前AI推論工作量中，超過一半來自處理輸入context並建立相應KV cache，因此Nvidia希望透過CPX，以更彈性的部署方式及較低成本承擔prefill工作。每個運算托盤配置8顆CPX，合計約1.34TB HBM4，可支援大多數長上下文prefill與KV cache建立需求。換言之，Nvidia重啟CPX並非單純增加另一款GPU，而是針對AI推論架構進行重新分工。隨著大型語言模型context window持續拉長，prefill所占的運算需求增加，CPX的重要性也可能進一步提升。

（封面圖／翻攝自輝達官網）