NVIDIA vergleicht Vera-CPU mit x86 bei Agentengeschwindigkeit und Leistungskapazität

NVIDIA meldete am 5. November 2026 neue Ergebnisse zur Vera-CPU. Ein Vergleich in einem Rechenzentrum mit 100 Megawatt habe gezeigt, dass Agenten 2-mal schneller arbeiteten als mit der energieeffizientesten x86-CPU und Vera 1,6-mal mehr Agenten pro Watt ermögliche als die schnellste x86-CPU.

Diese Zahlen beziehen sich auf unterschiedliche betriebliche Anforderungen. Agentenaufgaben wechseln wiederholt vom Schlussfolgern auf der GPU zur Ausführung auf der CPU, etwa für Suchvorgänge, Datenbankabfragen, das Schreiben und Testen von Code sowie andere Aktionen. Betreiber benötigen daher sowohl reaktionsschnelle einzelne Agenten als auch genügend Kapazität für gleichzeitige Prozesse, damit eine durch die verfügbare Leistung begrenzte Einrichtung produktiv bleibt. NVIDIA positioniert Vera als einen einzigen Prozessor, der beide Anforderungen erfüllt, statt eine Kombination aus schnellen und dicht bestückten x86-Prozessoren einzusetzen.

Produktionstests messen Geschwindigkeit und Parallelität

Perplexity berichtete, frühe Tests mit Vera hätten Arbeitsabläufe im Computerstil rund 1,5-mal schneller ausgeführt als die derzeitige Produktionsreferenz und gleichzeitig gestartete Sandboxes bis zu 1,9-mal schneller bereitgestellt. Das Ergebnis diente zugleich als Backend-Test für SPACE, die Sandbox-Plattform des Unternehmens. Sie nutzt kurzlebige Umgebungen für einzelne Aufgaben und Sitzungen, in denen längere Arbeiten pausiert, fortgesetzt oder verzweigt werden können. NVIDIA zufolge plant Perplexity, Vera in einem kommenden Produktionssystem einzusetzen.

Bei den Tests von DeepInfra vom 21. Juli 2026 wurde aufgezeichneter Datenverkehr des Produktionsagenten in gleichbleibendem Tempo erneut abgespielt; live wurden dabei keine Modell-Tokens generiert. So wurde der Vergleich nicht durch zufällige Modellreaktionen beeinflusst. Vera, AMD Zen 5, Intel Granite Rapids und Intel Sapphire Rapids wurden auf identische Partitionen mit 20 physischen Kernen und einem einzigen NUMA-Knoten beschränkt, wobei pro Kern ein Thread zum Einsatz kam. Läufe, die das Kernbudget überschritten, wurden verworfen.

DeepInfra maß bei Orchestrierungsschritten auf Bare Metal 29 Millisekunden für Vera, gegenüber 35 Millisekunden für AMD Zen 5, 51 für Granite Rapids und 64 für Sapphire Rapids. Damit war Vera die schnellste der vier Plattformen und 1,2-mal schneller als das beste x86-Ergebnis. In sicheren Micro-VMs bewältigte Vera 256 gleichzeitig aktive Agenten, wobei eine Antwortzeit von höchstens sechs Sekunden am 99. Perzentil und null Fehler gefordert waren. Die etablierten Systeme bewältigten 160 Agenten; Granite Rapids erreichte bei seinem besten Lauf allerdings 192.

Dieselben Tests machten einen Kostenfaktor sichtbar, der bei keinem Chip entfiel. Sandboxing in sicheren Micro-VMs verursachte architekturübergreifend bei typischen Aufgaben einen Nachteil um den Faktor 1,5 bis 2 und beim Starten von Prozessen einen von etwa 5 bis 13,5. DeepInfra stellte fest, dass Vera mit dieser Softwareumgebung am besten abschnitt, sah aber in der Isolationsschicht selbst weiterhin Potenzial, um nicht vertrauenswürdige Agenten in mandantenfähigen Umgebungen effizienter zu hosten.

Daytona berichtete am 7. Oktober 2026, Vera habe 1.000 Sandboxes in 10,8 Sekunden vorbereitet, verglichen mit 32,3 Sekunden beim EPYC 9575F von AMD und 88,4 Sekunden beim EPYC 9755. Für 2.000 Sandboxes benötigte Vera 27,4 Sekunden. Als 2.000 gleichzeitig aktive Sandboxes dieselbe Aufgabe eines Programmieragenten ausführten, schloss das System 12,7 Agentenaufträge pro Sekunde ab, gegenüber 10,9 beim EPYC 9755 und 8,1 beim EPYC 9575F.

Datenbankergebnisse zeigen, wo die Skalierung an ihre Grenzen stößt

ClickHouse berichtete am 21. Oktober 2026, dass seine Standard-Binärdatei ohne spezielle Anpassungen für Vera auf einem Vera-System mit zwei Sockeln, 176 physischen Kernen und 352 Hardware-Threads den Spitzenplatz in der ClickBench-Hardware-Rangliste erreicht habe. Die rechenintensiveren Filter-, Aggregations- und Verknüpfungstests skalierten bis zur Zahl der physischen Kerne nahezu proportional. Bei einem einfacheren Teilzeichenfolgenfilter waren jenseits von 64 Threads kaum noch Zugewinne zu verzeichnen, da sich der Speicherdurchsatz der Bandbreitengrenze des Systems näherte. Dieser Unterschied zeigt, warum sich die Agentenkapazität nicht allein anhand der Kernzahl vorhersagen lässt: Rechenintensive Aufgaben können die verfügbare Parallelität nutzen, während speichergebundene Aufgaben von zusätzlichen Threads nicht mehr profitieren.

DuckDB berichtete am 16. Oktober 2026, Vera sei in seinem Energieverbrauchstest 1,53- bis 1,61-mal schneller und in seinem Durchsatztest 1,37- bis 1,41-mal schneller gewesen als eine Intel-Xeon-6-Referenz. DuckDB verwendete einen Vera-Sockel mit 88 Threads und konfigurierte das Xeon-System mit 96 Threads. Die abgeleitete Arbeitslast mit Skalierungsfaktor 1.000 erfüllte nicht alle TPC-H-Anforderungen und ist nicht mit veröffentlichten TPC-H-Ergebnissen vergleichbar.

Veras Architektur ist auf beide Aufgabenbereiche ausgelegt

NVIDIAs Vera-Spezifikationen nennen 88 speziell entwickelte Olympus-Kerne pro CPU. Spatial Multithreading stellt 176 Threads bereit. Hinzu kommen eine LPDDR5X-Speicherbandbreite von bis zu 1,2 TB/s und bis zu 1,5 TB Speicher. Die skalierbare Kohärenzstruktur der zweiten Generation verbindet Kerne, Cache, Speicher, E/A und NVLink-C2C auf einem einzigen Rechenchip mit einer Bisektionsbandbreite von 3,4 TB/s. NVLink-C2C bietet zwischen Vera-CPUs und NVIDIA-GPUs bis zu 1,8 TB/s kohärente Bandbreite.

Vera Rubin-Systeme können Vera als Host-CPU nutzen; außerdem ist der Prozessor als eigenständige Lösung für agentische KI, bestärkendes Lernen, Datenverarbeitung und Analytik erhältlich. Zu den Einsatzmöglichkeiten gehören herkömmliche Systeme mit einem oder zwei Sockeln sowie ein dicht bestücktes, flüssigkeitsgekühltes Rack.

Für Infrastrukturbetreiber bedeutet das in der Praxis, dass sich die Agentenkapazität weder allein an der Kernzahl noch an einem einzelnen Geschwindigkeitsverhältnis ablesen lässt. Die Ergebnisse führen Veras mögliche Zugewinne auf Rechenleistung, Speicher und Konnektivität zurück. Die Tests der Partner zeigen jedoch auch, dass die Sandbox-Isolierung und speichergebundene Aufgaben darüber entscheiden können, wie viel von diesem Potenzial im Produktivbetrieb tatsächlich erhalten bleibt.