NVIDIA の Vera プロセッサの初期のパフォーマンス結果は、AMD および Intel 製の x86 アーキテクチャ チップに対する技術的優位性を示しています。このデータは専門ポータル Phoronix によって公開され、企業インフラストラクチャを対象とした新しいコンポーネントの一連の評価を実施しました。この機器は ARM アーキテクチャを使用しており、メーカーがカスタム開発したオリンパス シリーズの 88 コアを備えています。このハードウェアの導入は、これまで伝統的な半導体メーカーが独占してきたデータセンター分野のダイナミクスの変化を表しています。
直接評価中に、NVIDIA コンポーネントは、72 コアで動作する直接の前任者である Grace CPU よりも 63% 高いパフォーマンスを記録しました。競合他社と比較すると、Vera は、5 GHz で動作する Zen 5 アーキテクチャの 64 コアを搭載した AMD の EPYC 9575F プロセッサよりも 10% 高速でした。 Intel Xeon 6980P との比較ではその差はさらに大きく、ARM チップは Granite Rapids アーキテクチャの 128 コア モデルよりも 55% 優れています。テストでは幾何平均メトリクスを使用して結果を統合し、AMD 競合製品の 23.79 ポイントに対して、NVIDIA 製品は 26.40 ポイントのマークに達しました。
人工知能と先進的なアーキテクチャに焦点を当てる
Vera の開発は、エージェント AI アプリケーションと推論タスクの処理に特に焦点を当てて行われました。メーカーは、現在の企業市場標準よりも 50% 高いパフォーマンスを提供すると約束しています。このプロジェクトでは、従来の x86 プロセッサと比較して、運用のエネルギー効率を 2 倍にし、サーバー ラックあたりの処理密度を 4 倍にすることも目指しています。人工知能ワークロードの最適化は、近年ハードウェア企業にとって重要な成長ベクトルとなっています。
Vera CPU の大規模生産は、NVIDIA によってすでに開始されています。新しいテクノロジーを搭載したラックの最初のバッチは、CoreWeave、Meta、Oracle、Alibaba などのテクノロジー分野の大企業に納入され始めています。これらのプロセッサは、同社の Rubin プラットフォームを強化する技術フレームワークである Extreme Co-Design エコシステムの一部です。この戦略は、同社が独立系プロセッサのセグメントに統合されることを示し、従来のグラフィックス処理ユニットを超えてポートフォリオを拡大します。
複雑な言語モデルをサポートできるインフラストラクチャの需要には、大量のデータをリアルタイムで処理できるコンポーネントが必要です。 Rubin ライン ラックとの専用リンクを必要とせずに、スタンドアロン形式で Vera プロセッサを利用できるため、企業顧客の統合の可能性が広がります。すでに人工知能ワークロードに NVIDIA エコシステムを使用している企業が、この初期展開フェーズの主な対象ユーザーとなります。
エネルギー指標の開示の制限
処理速度において良好な結果が得られたにもかかわらず、いくつかの基本的な技術指標が最初の出版物から除外されました。 Phoronix ポータルは、ワットあたりのパフォーマンス テストを実行または公開する許可をメーカーから受け取っていないと報告しました。この指標はコンポーネントのエネルギー効率を評価するもので、クラウド処理施設での高い電気代と冷却コストに対処するデータセンター運営者にとって決定的な要素となります。
バッテリーのテスト中に使用されたハードウェアは、量産前段階のモジュールでした。消費データがないことは、NVIDIA のエンジニアリング チームが、製品の最終的な商用発売に先立って、電源管理の最適化と微調整にまだ取り組んでいることを示唆しています。電力消費に関する情報制限があるにもかかわらず、この専門出版物は、この装置を、研究所の技術者がこれまでに評価した中で最も高性能な Linux サーバー用 ARM プロセッサとして分類しました。
新しい企業ハードウェアの技術仕様
プロセッサの内部アーキテクチャは、大規模な並列処理を目的とした設計上の選択を反映しています。 88 個のオリンパス コアはバランスの取れた周波数で動作し、高密度環境での過熱を防ぎます。キャッシュ メモリ容量は前世代と比較して大幅に増加し、推論操作中の重要なデータへのアクセス時間が短縮されました。ソケットあたりのコア密度が増加することで、サーバーはネットワーク遅延を短縮しながら複数の同時リクエストを処理できるようになります。
- 88 個のカスタム オリンパス ARM コアで高性能を実現。
- エージェント AI ペイロードの低遅延メモリ アーキテクチャをサポートします。
- 推定エネルギー消費量は、処理ソケットごとに 200 ～ 300 W です。
- Linux オペレーティング システム ソフトウェア スタックとのネイティブ互換性。
- マルチプロセッサラック向けに設計された高密度パッケージ。
- 大規模な言語モデル向けにメモリ スループットが最適化されました。
Linux ベースのシステムとの互換性により、インフラストラクチャ管理者は基本的なオペレーティング コードを書き直す必要がなく、ハードウェアの導入が容易になります。超高速メモリをプロセッサ パッケージに直接統合することで、CPU と外部メモリ バンク間の従来の通信ボトルネックが解消されます。これらの技術的特性により、このコンポーネントは最新のデータ処理センターおよび高性能コンピューティング プラットフォーム向けの高性能ソリューションとして位置付けられます。
サーバー分野における競合の動き
NVIDIA のサーバー CPU 市場での進歩は、競合企業からの直接的な反応を引き起こします。 AMD は、新しい Zen 6 アーキテクチャに基づいた EPYC Venice ラインの開発に取り組んでいます。このハードウェアはすでに量産段階に入っており、2026 年後半には企業市場に投入される予定です。インテルは、同様に、ダイヤモンド ラピッズ プラットフォームのスケジュールを加速し、過去の財務四半期に失った市場シェアを回復しようとしています。
競争環境には、データセンターのスペースを探しているモバイル デバイスの伝統を持つ企業も含まれています。クアルコムとアームは、エージェント AI セグメント向けに独自のプロセッサ設計を開発しています。サプライヤーの多様化により、インフラストラクチャ事業者は処理クラスターを構築するためのより多くのアーキテクチャ オプションを提供し、ここ数十年間企業市場のルールを決定してきた x86 アーキテクチャへの歴史的依存を打破します。
NVIDIA の社内財務予測によれば、Vera シリーズは 2026 年を通じて約 200 億米ドルの収益を生み出す可能性があります。この財務目標を達成すれば、同社は収益量の点で世界最大の CPU サプライヤーの地位に立つことになります。グラフィックス カードを中心とするメーカーから、フルサービスの処理ソリューション プロバイダーへの移行により、世界のエンタープライズ半導体業界における力のバランスが変化します。