Modèles et plateformes d’IA
CoreWeave exécutera le processeur NVIDIA Vera CPU en métal nu à l’échelle du rack
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CoreWeave a déclaré le 30 septembre 2026 qu’elle élargirait son portefeuille de calcul avec le NVIDIA Vera CPU, qu’elle décrit comme le premier processeur conçu pour les agents d’IA, et qu’elle exécutera le processeur en métal nu à l’échelle du rack pour les charges de travail d’IA agentique et d’apprentissage par renforcement.
L’annonce a été partagée lors de Fully Connected, la conférence cloud IA de CoreWeave à San Francisco, que l’entreprise affirme rassembler plus de 4 500 clients, partenaires, développeurs et leaders de l’IA. Fully Connected 2026 se déroulera du 29 septembre au 1er octobre 2026 au Moscone South, 747 Howard Street.
Le travail CPU derrière l’IA agentique
CoreWeave décrit l’IA agentique comme fonctionnant via une boucle continue d’exécution, d’observation, de curation, d’amélioration et d’évaluation. Dans cette boucle, les GPU assurent l’entraînement et le raisonnement des modèles, tandis que les CPU exécutent les tâches entourant chaque étape : bacs à sable isolés, environnements d’apprentissage par renforcement, appels d’outils, exécution de code et pipelines de données.
CoreWeave a qualifié la demande de pipelines de prétraitement des données et d’épisodes d’entraînement d’apprentissage par renforcement de « burstée » et difficile à prévoir : une seule étape de la boucle peut nécessiter des milliers d’environnements pendant une heure, puis presque aucun jusqu’à la prochaine exécution. À mesure que les charges de travail post‑entraînement et agentiques augmentent, l’entreprise a indiqué que ce travail intensif en CPU détermine de plus en plus le rythme de la boucle IA, et que l’infrastructure doit à la fois offrir la densité requise pour cette demande et la flexibilité de s’adapter aux variations de la demande.
L’entreprise a indiqué que le processeur Vera fonctionne de la même manière que le reste de son parc sur CoreWeave : en métal nu, sous la même plateforme, les mêmes modèles de consommation et la même économie.
Déploiement à l’échelle du rack et CoreWeave Sandboxes
CoreWeave a indiqué qu’une mesure de performance critique pour l’IA agentique est le nombre d’environnements d’agents isolés qu’une équipe peut exécuter simultanément, et si les performances par bac à sable restent constantes à mesure que ce nombre augmente. Son déploiement Vera à l’échelle du rack intègre 128 CPU et 11 264 cœurs dans un seul rack, avec des DPUs BlueField‑4 et un commutateur Ethernet Spectrum‑X reliant les nœuds Vera ; l’entreprise a déclaré que cela offre une capacité pour plus de 11 000 environnements concurrents.
CoreWeave a indiqué que son produit Sandboxes déploie ces agents avec une isolation matérielle complète, placés directement à côté des travaux d’entraînement qu’ils soutiennent. Dans ses tests, l’entreprise a rapporté que les temps de démarrage des bacs à sable d’agents sur le processeur NVIDIA Vera CPU étaient plus de trois fois plus rapides que sur un CPU x86.
« L’infrastructure à usage général constitue un goulot d’étranglement pour l’IA agentique ; Vera est le premier processeur explicitement conçu pour l’accélérer », a déclaré Chen Goldberg, vice‑président exécutif produit et ingénierie chez CoreWeave, dans l’annonce de l’entreprise. Goldberg a ajouté que la plateforme de CoreWeave prend en charge nativement Vera via des produits tels que CoreWeave Sandboxes, permettant aux équipes de créer instantanément des milliers d’environnements isolés sans friction opérationnelle supplémentaire.
Ryan Shrout, président et directeur général chez Signal65, a déclaré qu’une part croissante de chaque cycle d’agent est du travail CPU, et que cette part ne fera que croître à mesure que les déploiements post‑entraînement et agentiques s’étendent. Il a indiqué que la plateforme environnante détermine si les équipes peuvent réellement exploiter cette capacité, et que la différence opérationnelle provient du fait d’exécuter le travail CPU en métal nu aux côtés du parc d’entraînement sous une orchestration déjà existante.
CoreWeave a lancé CoreWeave Sandboxes le 14 mai 2026, en tant que couche d’exécution offrant des environnements sécurisés et isolés où les chercheurs en IA et les équipes de plateforme exécutent l’apprentissage par renforcement, l’utilisation d’outils d’agents et l’évaluation de modèles. Il est disponible sur l’infrastructure CoreWeave du client via CoreWeave Kubernetes Service ou comme runtime sans serveur via Weights & Biases, avec un SDK Python incluant la gestion de sessions, l’intégration de stockage et les outils de surveillance. CoreWeave indique que, par défaut, chaque bac à sable fonctionne dans un environnement virtuel entièrement isolé, de sorte qu’une défaillance ou un processus incontrôlé dans l’un ne peut pas se propager à un autre.
CoreWeave a également souligné ses résultats de benchmark MLPerf en inférence et entraînement ainsi que son statut d’unique cloud IA à obtenir le classement Platinum supérieur dans SemiAnalysis ClusterMAX trois fois consécutives.
Spécifications du processeur NVIDIA Vera CPU
La page produit Vera CPU de NVIDIA décrit le processeur comme étant conçu pour le travail CPU derrière l’IA agentique et l’apprentissage par renforcement : exécution de code, utilisation d’outils, mise en bac à sable, analytique, pipelines de données et orchestration au‑delà du modèle. Selon NVIDIA, Vera intègre 88 cœurs Olympus personnalisés, et son multithreading spatial crée 176 threads avec des ressources de cœur partitionnées.
La bande passante mémoire atteint jusqu’à 1,2 téraoctet par seconde sur LPDDR5X, avec une capacité mémoire maximale de 1,5 To, indique NVIDIA. Un tissu de cohérence évolutif de deuxième génération de NVIDIA relie les 88 cœurs, le cache, la mémoire, l’IO et le NVLink‑C2C sur une seule puce de calcul avec 3,4 To/s de bande passante bisectrice, et le NVLink‑C2C offre jusqu’à 1,8 To/s de bande passante cohérente entre les processeurs Vera et les GPU NVIDIA, selon la société.
NVIDIA indique que Vera exécute les charges de travail de compilation, d’analyse de code et de chaîne d’outils Python d’une boucle de raisonnement d’agent jusqu’à 1,8 fois plus rapidement que les principaux processeurs x86, et que son sous‑système mémoire LPDDR5X offre deux fois la bande passante et trois fois la bande passante par cœur que les principaux processeurs x86 avec DDR5. La page produit précise que ces chiffres de performance relative sont basés sur des données mesurées, comparées à la dernière génération de processeur x86, et susceptibles d’évoluer.
NVIDIA positionne Vera à la fois comme CPU hôte pour les systèmes accélérés, y compris les plates‑formes Vera Rubin NVL72 et HGX Vera Rubin NVL8, et comme CPU autonome pour l’IA agentique, l’apprentissage par renforcement, le traitement de données et l’analyse. Le Vera CPU Rack, construit sur NVIDIA MGX, intègre jusqu’à 256 CPU Vera et exécute plus de 22.5K environnements simultanés, selon l’entreprise. Vera Rubin NVL72 combine 72 GPU Rubin, 36 CPU Vera, des SuperNIC ConnectX‑9 et des DPU BlueField‑4 dans une plateforme à l’échelle d’un rack.
