主要成果
NVIDIAの次世代CPU「Vera」は、Agentic AI（自律型AIエージェント）のワークロードに最適化された設計となっており、先行モデルであるGraceと比較して1.5倍の性能を実現した。特にPythonスクリプトやコードコンパイルといった逐次的なタスクを伴うAgenticワークロードにおいて、主要なx86プロセッサに対し最大2倍の性能を達成し、幾何平均ベースでは1.6倍の優位性を持つとしている。
技術・詳細
Veraの最大の特徴は、競合するx86プロセッサが採用するチップレット構造ではなく、モノリシック（単一ダイ）計算ダイを選択した点にある。この設計により、CPUコア間がチップレットの境界を越えずに通信できるため、データ移動のレイテンシを削減している。具体的には、bisection bandwidth（二分帯域幅）で3.4 TB/sを達成しており、これは比較対象となった主要なx86プロセッサの3倍に相当する。これにより、共有データの処理におけるコア間の通信速度が大幅に向上した。
また、ハードウェア構成として以下の技術が導入されている。
- カスタムLPDDR5Xメモリサブシステム
- 第2世代Scalable Coherent Fabric
- Spatial Multithreading技術：ワーカースレッドとI/Oスレッドに専用リソースを割り当てることで、バックグラウンド操作がメイン処理を妨げるのを防ぎ、高負荷時でも計算リソースのバランスを一定に維持する。
背景・業界の文脈
従来のクラウドワークロードでは、コア数の多さとスループットが優先されていた。しかし、Agentic AIの台頭により、逐次的なタスクを迅速に実行し、GPUの利用率を高く維持するための「強力なシングルスレッド性能」「高メモリ帯域幅」「低レイテンシ」が設計の優先事項へと変化した。このニーズに応えるため、NVIDIAはあえてモノリシック設計を採用した形となる。
今後の展望
NVIDIAは、CPUの役割を再定義しようとしている。当初、Grace CPUは主にGPUシステムのホストプロセッサとして位置づけられていたが、Agentic AIや強化学習への需要増加に伴い、Vera CPUを搭載したスタンドアロンのCPUラックへの移行を推進している。これにより、大量のAIエージェントによるツール呼び出しなどのCPU負荷の高いタスクを処理させ、AIインフラ全体におけるCPUの重要性を高める狙いがある。
なお、同社は供給制約に関する噂を否定しており、フラッグシップGPUであるGeForce RTX 5090の生産を継続し、供給に努めるとしている。
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