NVIDIA 宣布其 Vera CPU 现已全面投产。此举代表了数据中心CPU市场的重大扩张，直接挑战了现有的AMD和英特尔。 Vera CPU 采用 88 个定制“Olympus”内核构建，内存带宽高达 1.2 TB/s，规格专为要求苛刻的代理 AI 工作负载而定制。
NVIDIA 声称，与当前的 x86 竞争对手相比，Vera CPU 在沙盒环境中的性能提高了 50%。来自思科、戴尔、HPE、联想和 Supermicro 等主要合作伙伴的系统预计将于 2026 年下半年推出。
CPU：高级人工智能中 GPU 的关键对应物
复杂人工智能模型（尤其是强化学习领域）的兴起提高了 CPU 性能的重要性。这些工作流程在 GPU 上生成大量输出，需要在 CPU 集群上进行后续编译、测试和评估。缓慢的 CPU 任务可能会导致闲置且昂贵的 GPU 资源，NVIDIA 将这一瓶颈称为“训练后现实”。
奥林巴斯核心架构内部
Vera CPU 引入了 NVIDIA 第一个完全定制的数据中心核心。 Olympus 核心基于 Arm v9.2，具有 10 宽前端和神经分支预测器。一个关键规格是每个核心提供高达 14 GB/s 的内存带宽，大约是传统数据中心 CPU 每个核心的三倍。 NVIDIA 表示，这可以在负载下实现超过 90% 的持续带宽利用率。
新颖的“空间多线程”功能允许操作员在最大单线程性能和更高线程数之间动态确定优先级，旨在减轻传统 SMT 设计中常见的尾部延迟问题。
性能和系统集成
NVIDIA 声称在沙盒编译、脚本编写和运行时工作负载方面比 AMD 的 EPYC Turin 和英特尔的 Xeon 6 Granite Rapids 具有 1.5 倍的性能优势。 NVIDIA 承诺在配备 256 个液冷芯片的机架中配置同类 x86 服务器机架的 4 倍容量和 2 倍每瓦性能。
Vera CPU 专为与 NVIDIA 生态系统紧密集成而设计。第二代 NVLink-C2C 互连在 Vera CPU 和即将推出的 Rubin GPU 之间提供 1.8 TB/s 的一致带宽，创造了竞争对手可能难以匹敌的系统级优势。
不断变化的市场动态
Vera 的推出凸显了 NVIDIA 提供完整“AI 工厂”解决方案（涵盖 CPU、GPU、网络和软件）的战略。这种垂直整合给 AMD 和英特尔带来了新的挑战，他们现在必须证明自己的 CPU 能够满足代理人工智能工作负载的特定需求，否则将面临进一步失去数据中心市场份额的风险。