Il chip Arm a 88 core offre prestazioni fino a 1,8 volte superiori in specifici carichi di lavoro AI agentic
Cosa è appena successo? Questa settimana Nvidia ha rivelato ulteriori informazioni sul suo imminente CPU per data center Vera, includendo dettagli cruciali sui core Olympus personalizzati, specificamente progettati per i carichi di lavoro AI agentic. L’azienda ha inoltre affermato che la nuova architettura dei core garantisce prestazioni per core singolo superiori rispetto ai prodotti concorrenti.
Il CPU Vera di Nvidia, basato su Arm e parte della piattaforma Vera Rubin, è stato sviluppato per eseguire ragionamenti complessi, facilitare l’esecuzione di strumenti, generare codice e pianificare compiti per agenti AI. Concepite come chip polivalenti, queste unità sono anche capaci di gestire l’elaborazione di dati scientifici e l’apprendimento per rinforzo, che richiedono più potenza di calcolo rispetto ai carichi di lavoro AI standard.
Ogni CPU Vera integra 88 core Olympus, 176 thread fisici, una cache di istruzioni L1 da 64KB su quattro vie, e 164MB di cache L3 unificata su un die di calcolo monolitico. Include anche una coda di decodifica delle istruzioni da 48 elementi. Il mid-core possiede una cache dati L1 da 96KB su sei vie e una cache L2 da 2MB su otto vie, oltre a un prefetcher di grafi hardware per carichi di lavoro intensivi di dati e analisi grafica.
Ogni core personalizzato è costituito da un front-end ampio con predittori di diramazione ottimizzati, un mid-core con accelerazione del percorso critico e un motore di esecuzione con ottimizzazione vettoriale complessa. Offrono un’acquisizione di istruzioni ad alta larghezza di banda che supporta fino a 16 istruzioni per ciclo e includono un motore di decodifica capace di elaborare fino a dieci istruzioni fuse per ciclo.
Il sottosistema di predizione delle diramazioni di Olympus include un predittore di diramazione neurale capace di ridurre l’esecuzione di percorsi errati su specifici schemi di diramazione. Combinato con il percorso di decodifica ampio, aiuta anche a migliorare il throughput del front-end per carichi di lavoro sensibili alla latenza, come l’AI agentic e l’apprendimento per rinforzo.
L’architettura del core Olympus integra la tecnologia di Multithreading Spaziale di Nvidia, che consente una partizione flessibile delle risorse. Supporta anche il Fabric di Coerenza Scalabile per una larghezza di banda interna al core di 3,4 TB/s, una larghezza di banda della memoria SOCAMM2 LPDDR5X aggregata di 1,2 TB/s e fino a 1,5 TB di capacità di memoria.
Vera supporta una connettività di 1.8 TB/s su NVLink-C2C, PCIe 6.4 e CXL 3.1. Supporta anche il scaling dual-socket, con ciascun socket che fornisce 176 corsie PCIe Gen 6. Per migliorare la latenza nei sistemi dual-socket, Vera utilizza una soluzione basata su software in cui ogni socket si presenta come un singolo dominio NUMA, evitando frammentazione e creando una topologia pulita a due nodi NUMA.
Per supportare le sue affermazioni sulle prestazioni di Vera, Nvidia ha pubblicato i risultati dei suoi test interni SPEC CPU 2026 di questo mese. I dati sembrano indicare che Vera offre prestazioni fino a 1,8 volte superiori rispetto ai sistemi AMD Epyc Turin 9755 in specifici carichi di lavoro AI agentic, come 714.cpython_r. Tuttavia, i risultati devono ancora essere verificati in modo indipendente.
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Nicola Costanzo esplora il mondo della tecnologia e dell’innovazione. I suoi articoli illuminano le sfide digitali che plasmano il nostro futuro.