NVIDIA Vera CPU: в 1,6 раза больше ИИ-агентов на ватт, чем у лучшего x86
NVIDIA утверждает, что её процессор Vera дает в 1,6 раза больше агентов на ватт по сравнению с самым быстрым x86-процессором и вдвое большую скорость агентов по сравнению с самым энергоэффективным x86. Результаты сравнения получены в сценарии дата-центра на 100 МВт.
Главное в цифрах
- Агентов на ватт относительно самого быстрого x86 CPU: в 1,6 раза больше
- Скорость агентов относительно самого энергоэффективного x86 CPU: в 2 раза выше
- Ускорение агентного программирования у Perplexity: в 1,5 раза
- Прирост DeepInfra в оркестрации агентов: до 2,2 раза
- Запуск 1000 песочниц у Daytona: 10,8 секунды против 88,4 секунды на x86
Компания заявляет, что Vera CPU сочетает высокую скорость выполнения агентных задач и высокую плотность агентов на ватт в одном процессоре. Сравнение проводилось в сценарии дата-центра на 100 МВт. По словам NVIDIA, один Vera CPU показывает лучшие результаты, чем самый быстрый x86-процессор и самый энергоэффективный x86-процессор.
Результаты партнёров
Компании-партнёры тоже публикуют свои данные. Perplexity ускорила агентное программирование в 1,5 раза по сравнению с традиционными CPU и планирует развернуть Vera в будущей производственной системе. DeepInfra получила до 2,2-кратного прироста скорости по сравнению с лучшим x86-процессором в оркестрации агентов и получила самый быстрый результат среди четырёх протестированных архитектур.
Daytona запустила 1000 песочниц для агентов за 10,8 секунды на Vera против 88,4 секунды на x86. Также Daytona достигла 12,7 завершённых задач в секунду при 2000 одновременных песочницах. ClickHouse отметила, что стандартный бинарный файл без настройки под Vera масштабируется почти линейно на 176 ядрах. DuckLabs получила примерно 1,5-кратную медианную производительность TPC-H SF1000 относительно базового Intel Xeon 6. Modal сообщила о двукратном росте пропускной способности песочниц на ядро по сравнению с сопоставимым x86-оборудованием.
Контекст и значение для рынка
NVIDIA объясняет, что ИИ-агенты чередуют работу GPU, отвечающую за рассуждения, и работу CPU, которая выполняет поиск, запросы к базам данных, написание и тестирование кода. Операторы AI-фабрик ограничены энергопотреблением, поэтому для них важна работа на каждый ватт.
По мнению NVIDIA, один CPU вместо смеси быстрых и плотных x86-процессоров упрощает инфраструктуру провайдеров. Эти данные основаны на заявлениях компании и её партнёров, независимой проверки в материале не приведено.
