AI 摘要
- 輝達Vera CPU採用單體式裸晶設計，強調高單執行緒效能與低延遲，以因應代理式AI的CPU與GPU頻繁往返需求。
- 輝達表示，Vera整體效能約為前一代Grace的1.5倍，AI代理常見工作負載最高可達x86處理器的2倍。
- Vera除了搭配GPU使用，也將獨立作為CPU銷售，並可部署為整櫃Vera CPU。
隨著代理式AI（Agentic AI）快速發展，輝達認為資料中心CPU的設計邏輯正在反轉。輝達Vera CPU正是針對這項變化打造的新一代處理器，選擇單體式裸晶（monolithic die）而非近年主流的Chiplet設計，希望同時兼顧高單執行緒效能與高吞吐量。
產品定位：為代理式AI而生的CPU
過去雲端時代，資料中心CPU的競爭重點是「每台伺服器能塞進多少核心」。輝達指出，AI代理需要在GPU推論與CPU序列工作之間不斷切換，例如執行Python腳本、工具呼叫與程式碼編譯，因此單執行緒效能、記憶體頻寬與低延遲重新變得重要。由於GPU仍是AI資料中心最昂貴的資源之一，CPU若處理過慢，就會讓GPU處於等待狀態。
Vera的目標用戶是高效能AI資料中心。輝達表示，x86業者必須同時兼顧消費型PC與資料中心市場，而Vera可以完全針對高效能AI資料中心設計，不受既有產品線限制。
主要設計與功能
- 高效能核心：提升單執行緒表現，以因應AI代理的序列運算需求。
- 客製化LPDDR5X記憶體子系統：提供記憶體頻寬支援。
- 第二代NVIDIA Scalable Coherent Fabric：協助核心間的資料互連。
- 單體式裸晶：所有核心位於同一運算裸晶上，核心之間通訊不需跨越Chiplet之間的I/O邊界，可降低額外延遲。
- 空間多執行緒（Spatial Multithreading）：不採用傳統同步多執行緒（SMT），而是將執行緒分配為主要工作執行緒與I/O執行緒，避免I/O工作搶走主要運算執行緒的CPU週期。
效能與規格比較
輝達提供的數據如下，以下比較均為輝達官方說法；其中空間多執行緒的效能提升數據引用自第三方網站Phoronix的近期測試。
| 比較項目 | 輝達Vera CPU | 比較基準與說明 |
|---|---|---|
| 整體效能 | 約為前一代Grace的1.5倍 | 以Grace為基準 |
| AI代理常見工作負載（Python執行、LLVM編譯） | 最高約2倍效能，幾何平均約領先1.6倍 | 對照目前領先的x86處理器 |
| 二分頻寬（bisection bandwidth） | 3.4TB/s | 輝達宣稱約為目前領先x86晶片的3倍 |
| 多執行緒設計 | 空間多執行緒，Phoronix測試顯示可提高約20%效能 | 對照傳統同步多執行緒（SMT） |
部署形式：不只搭配GPU
輝達最初推出Grace CPU時，主要將CPU定位為GPU的Host Node。隨著AI代理與強化學習工作量增加，市場開始出現大量純CPU需求。輝達提到，有業者單一客戶就需要運行40萬個沙盒環境。因此，Vera不僅會出現在Vera Rubin等CPU加GPU整合架構中，也將獨立作為CPU銷售，甚至部署成整櫃Vera CPU。
市場觀察：CPU與GPU比例可能轉向
市場近期討論，在AI代理大量普及後，CPU與GPU比例可能大幅改變，甚至出現80：1的極端情境。輝達並未認同特定比例，也表示目前沒有正式預測。不過Vera團隊承認，AI基礎設施的資源比例確實正在朝CPU方向移動。
未來方向：不完全否定Chiplet
輝達並未全面否定Chiplet架構。團隊表示，未來仍會依不同市場與設計需求決定是否採用Chiplet，並沒有固定的架構路線。來源資料未提供Vera CPU的售價與正式推出日期。
Reference Link : technice.com.tw
