NVIDIA oppose le processeur Vera au x86 en matière de vitesse des agents et de capacité énergétique

Le 5 novembre 2026, NVIDIA a présenté de nouveaux résultats sur son processeur Vera et indiqué qu’une comparaison menée dans un centre de données de 100 mégawatts avait montré une vitesse des agents 2 fois supérieure à celle du processeur x86 le plus écoénergétique, ainsi qu’un nombre d’agents par watt 1,6 fois supérieur à celui du processeur x86 le plus rapide.

Ces chiffres correspondent à des contraintes d’exploitation différentes. Les tâches des agents passent régulièrement du raisonnement sur GPU à l’exécution sur CPU pour effectuer des recherches, des requêtes dans des bases de données, écrire et tester du code, ainsi que réaliser d’autres opérations. Les opérateurs ont donc besoin à la fois d’agents réactifs et d’une capacité suffisante à en faire fonctionner simultanément pour maintenir la productivité d’un centre limité par sa puissance disponible. NVIDIA présente Vera comme un processeur unique répondant à ces deux exigences, plutôt que comme un assemblage de processeurs x86 rapides et denses.

Les essais en production mesurent la vitesse et le traitement simultané

Perplexity a indiqué que les premiers essais de Vera avaient exécuté des flux de travail de type Computer environ 1,5 fois plus rapidement que son système de référence actuel en production, et lancé des environnements de test isolés simultanément jusqu’à 1,9 fois plus vite. Le résultat a également servi à tester le système dorsal de SPACE, sa plateforme d’environnements de test isolés, qui utilise des environnements temporaires pour des tâches individuelles et des sessions permettant de mettre en pause, de reprendre ou de diviser des travaux de plus longue durée. NVIDIA indique que Perplexity prévoit de déployer Vera dans un prochain système de production.

Lors des essais du 21 juillet 2026 de DeepInfra, le trafic enregistré de son agent en production a été rejoué à un rythme fixe, sans génération de jetons par un modèle en temps réel, afin d’éliminer l’aléatoire lié aux modèles de la comparaison. Vera, AMD Zen 5, Intel Granite Rapids et Intel Sapphire Rapids ont été limités à des partitions identiques de 20 cœurs physiques, à socket NUMA unique, avec un thread par cœur ; les exécutions dépassant le nombre de cœurs autorisé ont été écartées.

DeepInfra a mesuré à 29 millisecondes les étapes d’orchestration sur métal nu avec Vera, contre 35 millisecondes avec AMD Zen 5, 51 avec Granite Rapids et 64 avec Sapphire Rapids : Vera était ainsi le plus rapide des quatre et 1,2 fois plus rapide que le meilleur résultat x86. Dans des micro-machines virtuelles sécurisées, avec une limite de réponse au 99e centile fixée à six secondes et l’exigence de ne produire aucune erreur, Vera a maintenu 256 agents simultanés. Les processeurs concurrents en ont maintenu 160, même si Granite Rapids a atteint 192 lors de son meilleur essai.

Les mêmes essais ont mis en évidence un coût auquel aucune puce n’a échappé. Sur l’ensemble des architectures, l’isolation des environnements de test dans des micro-machines virtuelles sécurisées a entraîné un surcoût de 1,5 à 2 fois pour les tâches habituelles et d’environ 5 à 13,5 fois pour le lancement de processus. DeepInfra a constaté que Vera offrait les meilleures performances avec cette pile logicielle, mais a relevé que la couche d’isolation elle-même restait un levier d’amélioration pour héberger plus efficacement des agents non fiables dans un environnement mutualisé.

Le 7 octobre 2026, Daytona a indiqué que Vera avait préparé 1 000 environnements isolés en 10,8 secondes, contre 32,3 secondes pour l’EPYC 9575F d’AMD et 88,4 secondes pour l’EPYC 9755. Vera a eu besoin de 27,4 secondes pour en préparer 2 000. Avec 2 000 environnements isolés simultanés exécutant la même tâche d’agent de codage, le système a réalisé 12,7 tâches d’agent par seconde, contre 10,9 avec l’EPYC 9755 et 8,1 avec l’EPYC 9575F.

Les résultats des bases de données montrent les limites de la montée en charge

Le 21 octobre 2026, ClickHouse a indiqué que son exécutable standard, sans réglage spécifique pour Vera, s’était hissé en tête du classement matériel ClickBench sur une machine Vera à deux sockets, dotée de 176 cœurs physiques et de 352 threads matériels. Les tests plus exigeants en calcul, portant sur le filtrage, l’agrégation et les jointures, ont évolué presque proportionnellement jusqu’au nombre de cœurs physiques. Un filtre plus simple portant sur des sous-chaînes a cessé d’apporter des gains notables au-delà de 64 threads, alors que le débit mémoire approchait la limite de bande passante du système. Ce contraste montre pourquoi le nombre de cœurs ne suffit pas à prédire la capacité des agents : les tâches exigeantes en calcul peuvent exploiter le parallélisme disponible, tandis que les tâches limitées par la mémoire ne tirent plus parti de threads supplémentaires.

Le 16 octobre 2026, DuckDB a indiqué que Vera avait été 1,53 à 1,61 fois plus rapide lors de son test de puissance et 1,37 à 1,41 fois plus rapide lors de son test de débit qu’un système de référence équipé d’un Intel Xeon 6. DuckDB a utilisé un socket Vera avec 88 threads et configuré le système Xeon avec 96 threads. La charge de travail dérivée, avec un facteur d’échelle de 1 000, ne satisfaisait pas à toutes les exigences de TPC-H et ne peut être comparée aux résultats TPC-H publiés.

L’architecture de Vera vise ces deux rôles

Les caractéristiques de Vera publiées par NVIDIA indiquent que chaque processeur comporte 88 cœurs Olympus personnalisés, auxquels le multithreading spatial permet de fournir 176 threads, ainsi qu’une bande passante mémoire LPDDR5X pouvant atteindre 1,2 To/s et une capacité mémoire allant jusqu’à 1,5 To. La deuxième génération de la Scalable Coherency Fabric relie les cœurs, le cache, la mémoire, les entrées-sorties et NVLink-C2C sur une seule puce de calcul, avec une bande passante de bissection de 3,4 To/s. NVLink-C2C fournit jusqu’à 1,8 To/s de bande passante cohérente entre les processeurs Vera et les GPU NVIDIA.

Vera peut servir de processeur hôte dans les systèmes Vera Rubin ou de processeur autonome pour l’IA agentique, l’apprentissage par renforcement, le traitement des données et l’analyse. Les options de déploiement comprennent des systèmes standard à un ou deux sockets, ainsi qu’une baie compacte refroidie par liquide.

Pour les opérateurs d’infrastructures, cela signifie concrètement que la capacité des agents ne peut se déduire du seul nombre de cœurs ni d’un unique rapport de vitesse. Les résultats associent les gains potentiels de Vera au calcul, à la mémoire et à la connectivité, mais les essais des partenaires montrent également que l’isolation des environnements de test et les tâches limitées par la mémoire peuvent déterminer quelle part de ce potentiel se concrétise en production.