NVIDIAは、フル生産に入った88コアのArmプロセッサであるVera CPUを、同社がめったにリードしない指標、すなわちシングルスレッド性能に焦点を当てて位置づけている。これは、エージェンティックAIの「迅速な思考、検証、オーケストレーション」ワークロードに不可欠であると同社は主張する。
2026年3月のGTCで発表され、同年下半期にDell、HPE、Lenovo、Supermicroのシステムに出荷されるVeraは、Arm v9.2上に構築されたNVIDIAカスタムのOlympusコアを採用している。各コアはNVIDIAのSpatial Multithreading技術を採用し、タイムスライシングではなくリソースを物理的に分割することで2つのハードウェアスレッドを実行し、チップ全体で176スレッドを実現する。
エージェントにとってシングルスレッドが重要な理由。 NVIDIAの主張は、タスクの計画、コードの実行、データベースのクエリ、ツールの呼び出し、結果の検証を行うエージェンティックAIシステムは、従来のバッチAIワークロードとは根本的に異なるというものだ。これらはマルチステップの推論チェーンの各ステップにおいて高速かつ低レイテンシの応答を必要とし、これは生のコア数よりもコアあたりのスループットに大きく依存する。Phoronixが公開したベンチマークでは、VeraがAI関連のCPUワークロード、特にメモリ帯域幅に敏感なタスクにおいてIntelおよびAMDを上回っている。
Veraは、前世代のGraceの2.4倍のメモリ帯域幅を実現し、1.5TBのLPDDR5Xメモリと、負荷下でピーク帯域幅の90%以上を維持する第2世代のScalable Coherency Fabricを備えている。NVIDIAは、256基の液体冷却Vera CPUを搭載した単一ラックで、22,500以上の同時エージェント環境を維持できると述べている。
エコシステムの採用状況。 初期導入企業にはMeta、Oracle Cloud Infrastructure、Alibaba Cloud、CoreWeaveが含まれる。Los Alamos National Laboratory、Lawrence Berkeley National Lab、Texas Advanced Computing Centerなどの研究機関も展開を計画している。
Vera CPUは、NVIDIAの6コンポーネントからなるVera Rubinプラットフォームの中心であり、14.4エクサFLOPSのFP4パフォーマンスを誇るNVL72ラックを駆動する。Bank of Americaは、データセンターCPU市場がエージェンティックオーケストレーションの需要により、2030年までに270億ドルから600億ドルに倍増すると予測している。
出典： NVIDIA Newsroom、Phoronix、WinBuzzer
雅子 訳