【IT168原创新闻】据报道，英伟达对下一代数据中心GPU Rubin Ultra进行了重大设计调整，从此前计划的四芯片（Die）封装设计回归双芯片方案，核心规格直接腰斩，产业链对此高度关注。

富士通计划开发采用Rapidus 1.4nm工艺的AI服务器定制芯片，整合自研NPU与CPU，实现本土化生产。该项目已申请约580亿日元研发支持，目标在2030年实现自研CPU与英伟达GPU互连，并与AMD合作，展现日本在先进半导体领域的追赶布局。

、调度效率低，导致大量 GPU 在非高峰期处于闲置状态，整体利用率偏低、成本居高不下，成为企业 AI 落地过程中难以忽视的“隐形痛点”。

2026年3月，在全球人工智能与GPU计算领域最具影响力的技术盛会——NVIDIA GTC 2026大会上，阿里云资深技术总监张为受邀发表演讲，带来了《基于全局KV Cache存储系统的高效LLM推理加速方案》的深度分享。

在英伟达GTC 2026大会上，英特尔正式宣布，英特尔至强 6处理器将作为主控处理器，应用于NVIDIA DGX Rubin NVL8 系统。这一举措充分彰显了在AI工作负载快速迈向大规模、实时推理的关键阶段，至强系列处理器为GPU加速AI系统，提供架构一致性与强大扩展能力所发挥的重要支撑作用。

“解耦”处理，既为高密集堆叠的服务器腾出空间，又要以远超以往的效率输送更多电力。仅从额定功耗来看，一个兆瓦级的GPU机架产生的热量约是满载CPU机架的50倍。

，L2+L3缓存66MB）和115W满功耗RTX 5060 GPU（8GB GDDR7显存，支持DLSS 4多帧生成），游戏性能足以应对《黑神话：悟空》《CS2》等主流大作；同时，90Wh大容量电池

5060显卡，支持180W性能释放，兼顾2.5K 180Hz高刷屏与国风设计；标准版将星X16则以13代酷睿i9+RTX 50系笔记本GPU组合主攻轻薄游戏本市场，给玩家更多的配置型号选择。

凸显。核心症结在于，Decode 过程中 Latent Cache 规模会随序列长度呈线性增长，而 GPU 显存容量有限，这直接导致 Batch Size 难以提升，进而抑制了 Decode 阶段的吞吐增长。

近日，超聚变首款工作站产品获得NVIDIA专业可视化能力认证。这一重要里程碑将助力超聚变持续以技术创新为核心，推出完整的高性能工作站产品组合，这些产品搭载 NVIDIA RTX PRO GPU，包括