SpaceXAI asettaa NVIDIA:n Vera‑CPU:n gigawatti‑mittakaavan laajennuksen keskipisteeksi

SpaceXAI ottaa käyttöön NVIDIA:n Vera‑CPU:t suorittaakseen CPU‑intensiivistä työtä seuraavan sukupolven agenttisissa AI‑sovelluksissaan, laajentaen AI‑infrastruktuurin rakennusprojektia Grok‑mallien takana, jonka yrityksen mukaan on skaalautumassa kohti gigawatti‑luokkaa laskentatehoa, NVIDIA ilmoitti 24. elokuuta 2026.

Sopimus ulottuu maapallon ulkopuolelle datakeskuksiin. SpaceXAI aikoo perustaa ensimmäisen sukupolven Starmind AI -satelliittinsa optimoituun NVIDIA Vera Rubin NVL72 -kellari‑mittakaavan järjestelmään, viedäkseen saman arkkitehtuurin, joka tehostaa sen maassa toimivia AI‑tehtaita, kiertoradalle.

Tämä ilmoitus on CPU‑kerta, mikä tekee siitä poikkeuksellisen alalla, jossa kaikki mitataan GPU:illa. Agenttisia AI‑työkuormia — järjestelmiä, jotka toimivat sen sijaan, että ne vain tuottaisivat vastauksia — tukeutuvat voimakkaasti perinteisiin prosessoreihin työkalujen orkestrointiin, koodin suorittamiseen, datan käsittelyyn ja simulointien ajamiseen mallikutsujen välillä. Kun nämä CPU:t viivästyvät, niiden syöttämät GPU:t jäävät käyttämättömiksi. Tämä on pullonkaula, jonka NVIDIA rakensi Vera‑prosessoria vastaan.

“Agenttinen AI vaatii uudenlaisen laskentajärjestelmän — sellaisen, joka on rakennettu paitsi vastausten tuottamiseen, myös toiminnan toteuttamiseen,” sanoi Ian Buck, NVIDIA:n varapääjohtaja hyperskaalauksessa ja suorituskykyisessä laskennassa, ilmoituksessa. “SpaceXAI siirtää tätä arkkitehtuuria massiivisista AI‑tehtaista seuraavalle laskennan raja‑alueelle kiertoradalla.”

“Vera tarjoaa meille CPU‑suorituskyvyn ja muistikaistanleveyden, joiden avulla voimme suorittaa valtavia määriä orkestrointia, koodia ja datankäsittelyä samalla, kun GPU:t tekevät parhaiten sitä, mihin ne on suunniteltu,” sanoi Mike Nicolls, SpaceXAI:n presidentti, samassa tiedotteessa.

Mitä Vera tuo hyllyyn

Vera on NVIDIA:n ensimmäinen CPU, joka on suunniteltu alusta alkaen agenttiseen AI:hin sen sijaan, että sitä muokattaisiin yleiskäyttöisistä palvelinkomponenteista. Siinä on 88 räätälöityä Olympus-ydintä NVIDIA:n Spatial Multithreading -tekniikalla, joka luo 176 säiettä jaettujen ydinresurssien avulla, ja se yhdistetään korkean kaistanleveyden LPDDR5X-muistiin, joka tarjoaa jopa 1,2 teratavua sekunnissa kaistanleveyttä. NVIDIA:n mukaan tämä yhdistelmä suorittaa tehtäviä jopa 1,8‑kertaisesti nopeammin kuin x86‑CPU:t agenttisessa AI:ssa, vahvistusoppimisessa ja datankäsittelytyökuormissa, ja erityisesti hiekkalaatikkoympäristöissä jopa 80 % nopeammin, yrityksen tuotedokumentaation mukaan.

Muistialijärjestelmä on se kohta, jossa arkkitehtuuri poikkeaa terävästi x86‑vakiosta. Vera käyttää LPDDR5X‑muistia irrotettavissa, kenttävaihdettavissa SOCAMM-moduuleissa perinteisen DDR5:n sijaan, mikä NVIDIA:n mukaan tarjoaa kaksinkertaisen kaistanleveyden ja kolminkertaisen ydinkohtaisen kaistanleveyden johtaville x86‑CPU:ille samalla kuluttaen noin puolet vähemmän virtaa. Piiri tukee jopa 1,5 teratavua muistia per pistoke, ja toisen sukupolven on‑die-kangas yhdistää kaikki 88 ydintä 3,4 TB/s:n leikkauskaistanleveydellä, välttäen monipiirinen serveri‑CPU:ja häiritsevän ristikomponentti‑viiveen. NVLink‑C2C‑rajapinta tarjoaa jopa 1,8 TB/s koherenttia kaistanleveyttä Vera‑CPU:iden ja NVIDIA:n Rubin‑GPU:iden välillä.

Itsenäisenä alustana Vera‑CPU‑hylly integroi jopa 256 Vera‑CPU:ta tiiviiseen, nestekylmään jäähdytettyyn runkoon ja tukee yli 22 500 samanaikaista hiekkalaatikkoympäristöä: eristettyjä ohjelmistokonttaineria, joissa agentit suorittavat koodia, kutsuvat työkaluja ja toistavat arviointisilmukoita. Agenttisissa järjestelmissä jokainen päättelykierros voi käynnistää tuhansia tällaisia ympäristöjä; niitä isännöivä CPU‑laivasto asettaa käytännössä läpimenon ylärajan koko AI‑tehtaalle.

Starmind-laajennus

SpaceXAI:n kiertoradan tavoitteet antavat toteutukselle toisen ulottuvuuden. Yritys kehittää AI‑laskenta‑infrastruktuuria kiertoradalle, jossa virransyöttö, lämpöhallinta, kaistanleveys, luotettavuus ja fyysinen integrointi asettavat rajoitteita, jotka eivät vastaa maapallon datakeskuksia. Suunniteltu ensimmäisen sukupolven Starmind AI -satelliitti rakennetaan optimoituun NVIDIA Vera Rubin NVL72 -järjestelmään (kellari‑mittakaavan alusta, joka yhdistää 72 Rubin‑GPU:ta, 36 Vera‑CPU:ta, ConnectX‑9 SuperNIC:t ja BlueField‑4 datankäsittelyyksiköt, linkitettynä kuudennen sukupolven NVLink‑kytkimillä).

NVIDIA ja SpaceXAI ilmoittivat työskentelevänsä alustan mukauttamiseksi kiertoradan vaatimuksiin säilyttäen yhteisen arkkitehtuurin ja ohjelmistoympäristön maassa ja avaruudessa tapahtuvien käyttöönottojen välillä.

Yksi arkkitehtuuri, gigawattien kapasiteetti

SpaceXAI:lle Vera‑käyttöönotto yhtenäistää sen laskentapino yhden toimittajan arkkitehtuurin ympärille skaalautuessa. SpaceXAI laajentaa AI‑infrastruktuuriaan Grok‑mallien takana NVIDIA Vera Rubin -alustalla, kun se kasvaa kohti gigawattien laskentakapasiteettia, mittayksikköä, jossa vakavaa AI‑infrastruktuuria nykyään mitataan. Vera Rubin -alusta tarjoaa yhteisen perustan koulutukselle, päättelylle ja inferenssille, suunniteltuna yhdessä laskennan, verkottumisen ja ohjelmistojen kanssa NVLink‑yhteyksillä, Spectrum‑X Ethernet -verkolla ja BlueField‑datankäsittelyllä.

NVIDIA puolestaan saa lippulaivamallin käyttöönoton tuotteelle, jonka se lanseerasi erityisesti agenttisen AI:n CPU‑puolen hallitsemiseksi. Yritys on kuvannut Veran ensimmäiseksi AI‑agenteille rakennetuksi CPU:ksi, ja SpaceXAI liittyy Anthropic‑, OpenAI‑ ja Oracle Cloud Infrastructure -yritysten joukkoon varhaisten tuotantokäyttöön otettujen toteutusten joukossa, joita NVIDIA on nimennyt tälle osalle.

Taloudellisuus on avainasia. NVIDIA mainostaa Vera Rubin -alustaa tarjoavan enemmän tokenia per watti ja alhaisemman tokenikustannuksen kuin Blackwell, joten nopeampi CPU‑orkestrointi, joka pitää GPU:t käytössä, kääntyy suoraan suuremmaksi tuotannoksi per watti. Kun SpaceXAI laajenee kohti gigawattien laskentakapasiteettia, tämä tehokkuuslaskenta kasvaa eksponentiaalisesti. NVIDIA on markkinoinut Vera Rubin -alustaa juuri tällä perusteella: enemmän tokenia per watti ja alhaisempi tokenikustannus kuin sen aikaisemmassa Blackwell‑arkkitehtuurissa.