CoreWeave NVIDIA Vera CPU को रैक स्तर पर बेयर मेटल के रूप में चलाएगा

CoreWeave ने 30 सितंबर 2026 को कहा कि वह NVIDIA Vera CPU के साथ अपने कंप्यूट पोर्टफोलियो का विस्तार करेगा। कंपनी ने इसे AI एजेंटों के लिए बनाया गया पहला CPU बताया और कहा कि वह एजेंटिक AI तथा रीइन्फोर्समेंट लर्निंग वर्कलोड के लिए इस प्रोसेसर को रैक स्तर पर बेयर मेटल के रूप में चलाएगी।

यह समाचार सैन फ्रांसिस्को में आयोजित CoreWeave के AI क्लाउड सम्मेलन Fully Connected में साझा किया गया। कंपनी के अनुसार, सम्मेलन 4,500 से अधिक ग्राहकों, साझेदारों, डेवलपरों और AI नेताओं को एक साथ लाता है। Fully Connected 2026 का आयोजन 29 सितंबर से 1 अक्टूबर 2026 तक Moscone South, 747 Howard Street में हो रहा है।

एजेंटिक AI के पीछे CPU का काम

CoreWeave ने एजेंटिक AI को चलाने, अवलोकन करने, व्यवस्थित करने, सुधारने और मूल्यांकन करने के निरंतर चक्र के रूप में वर्णित किया। इस चक्र में GPU मॉडल प्रशिक्षण और रीजनिंग संभालते हैं, जबकि CPU प्रत्येक चरण से जुड़ा काम चलाते हैं: अलग-थलग सैंडबॉक्स, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग वातावरण, टूल कॉल, कोड निष्पादन और डेटा पाइपलाइन।

CoreWeave ने डेटा प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग प्रशिक्षण एपिसोड की मांग को अचानक बढ़ने-घटने वाली और अनुमान लगाना कठिन बताया। चक्र के एक चरण में एक घंटे के लिए हजारों वातावरणों की जरूरत हो सकती है और फिर अगली रन तक लगभग किसी की जरूरत नहीं पड़ती। कंपनी के अनुसार, जैसे-जैसे पोस्ट-ट्रेनिंग और एजेंटिक वर्कलोड बढ़ते हैं, यह CPU-प्रधान काम AI चक्र की गति तेजी से निर्धारित करने लगता है। इसलिए अवसंरचना को इस मांग के लिए पर्याप्त घनत्व और मांग बदलने पर विस्तार करने का लचीलापन, दोनों चाहिए।

कंपनी ने कहा कि CoreWeave पर Vera CPU उसके बाकी फ्लीट की तरह ही चलता है: बेयर मेटल पर, उसी प्लेटफॉर्म, उपभोग मॉडल और अर्थशास्त्र के अंतर्गत।

रैक-स्तरीय तैनाती और CoreWeave Sandboxes

CoreWeave ने कहा कि एजेंटिक AI के लिए एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन माप यह है कि कोई टीम एक साथ कितने अलग-थलग एजेंट वातावरण चला सकती है और उनकी संख्या बढ़ने पर प्रत्येक सैंडबॉक्स का प्रदर्शन कितना स्थिर रहता है। Vera की रैक-स्तरीय तैनाती एक ही रैक में 128 CPU और 11,264 कोर रखती है। Vera नोड्स को BlueField-4 DPU और Spectrum-X Ethernet स्विचिंग जोड़ते हैं। कंपनी के अनुसार, इससे 11,000 से अधिक समवर्ती वातावरण चलाने की क्षमता मिलती है।

CoreWeave ने कहा कि उसका Sandboxes उत्पाद इन एजेंटों को पूर्ण हार्डवेयर पृथक्करण के साथ तैनात करता है और उन्हें सीधे उन प्रशिक्षण जॉब के पास रखता है जिनका वे समर्थन करते हैं। कंपनी की परीक्षण रिपोर्ट के अनुसार, NVIDIA Vera CPU पर एजेंट सैंडबॉक्स शुरू होने का समय x86 CPU की तुलना में तीन गुना से भी अधिक तेज था।

CoreWeave में उत्पाद और इंजीनियरिंग के कार्यकारी उपाध्यक्ष Chen Goldberg ने कंपनी की घोषणा में कहा, “सामान्य-उद्देश्य वाली अवसंरचना एजेंटिक AI में बाधा बनती है; Vera पहला CPU है जिसे स्पष्ट रूप से इसे तेज करने के लिए बनाया गया है।” Goldberg ने कहा कि CoreWeave का प्लेटफॉर्म CoreWeave Sandboxes जैसे उत्पादों के माध्यम से Vera का मूल रूप से समर्थन करता है, जिससे टीमें अतिरिक्त परिचालन जटिलता के बिना तुरंत हजारों अलग-थलग वातावरण शुरू कर सकती हैं।

Signal65 के अध्यक्ष और महाप्रबंधक Ryan Shrout ने कहा कि प्रत्येक एजेंट चक्र का बढ़ता हिस्सा CPU का काम है और पोस्ट-ट्रेनिंग तथा एजेंटिक तैनातियां बढ़ने के साथ यह हिस्सा और बढ़ेगा। उन्होंने कहा कि आसपास का प्लेटफॉर्म निर्धारित करता है कि टीमें उस क्षमता का वास्तव में उपयोग कर सकती हैं या नहीं। मौजूदा ऑर्केस्ट्रेशन के अंतर्गत प्रशिक्षण फ्लीट के साथ बेयर मेटल पर CPU वर्कलोड चलाने से परिचालन स्तर पर अंतर पैदा होता है।

CoreWeave ने 14 मई 2026 को CoreWeave Sandboxes लॉन्च किया। यह एक निष्पादन परत है जो सुरक्षित, अलग-थलग वातावरण उपलब्ध कराती है, जहां AI शोधकर्ता और प्लेटफॉर्म टीमें रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, एजेंट टूल उपयोग और मॉडल मूल्यांकन चलाती हैं। यह CoreWeave Kubernetes Service के माध्यम से ग्राहक की अपनी CoreWeave अवसंरचना पर या Weights & Biases के माध्यम से सर्वरलेस रनटाइम के रूप में उपलब्ध है। इसके Python SDK में सत्र प्रबंधन, स्टोरेज एकीकरण और निगरानी उपकरण शामिल हैं। CoreWeave के अनुसार, डिफॉल्ट रूप से प्रत्येक सैंडबॉक्स अपने पूर्णतः अलग वर्चुअल वातावरण में चलता है, इसलिए एक सैंडबॉक्स की विफलता या अनियंत्रित प्रक्रिया दूसरे में नहीं फैल सकती।

CoreWeave ने इन्फरेंस और प्रशिक्षण में अपने MLPerf बेंचमार्क परिणामों तथा लगातार तीन बार SemiAnalysis ClusterMAX की सर्वोच्च Platinum रैंकिंग पाने वाला एकमात्र AI क्लाउड होने की स्थिति का भी उल्लेख किया।

NVIDIA Vera CPU की विशिष्टताएं

NVIDIA का Vera CPU उत्पाद पृष्ठ प्रोसेसर को एजेंटिक AI और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के पीछे का CPU काम संभालने के लिए बनाया गया बताता है: कोड निष्पादन, टूल उपयोग, सैंडबॉक्सिंग, एनालिटिक्स, डेटा पाइपलाइन और मॉडल से परे ऑर्केस्ट्रेशन। NVIDIA के अनुसार, Vera में 88 कस्टम Olympus कोर हैं और इसकी Spatial Multithreading विभाजित कोर संसाधनों के साथ 176 थ्रेड बनाती है।

NVIDIA के अनुसार, LPDDR5X पर मेमोरी बैंडविड्थ प्रति सेकंड 1.2 टेराबाइट तक और मेमोरी क्षमता 1.5 TB तक पहुंचती है। दूसरी पीढ़ी का NVIDIA Scalable Coherency Fabric सभी 88 कोर, कैश, मेमोरी, IO और NVLink-C2C को एकल कंप्यूट डाई पर जोड़ता है और 3.4 TB/s बाइसेक्शनल बैंडविड्थ देता है। NVLink-C2C Vera CPU और NVIDIA GPU के बीच 1.8 TB/s तक की कोहेरेंट बैंडविड्थ प्रदान करता है।

NVIDIA का कहना है कि Vera किसी एजेंट के रीजनिंग चक्र के कंपाइलेशन, कोड विश्लेषण और Python टूल-चेन वर्कलोड को अग्रणी x86 CPU की तुलना में 1.8 गुना तक तेजी से चलाता है। उसका LPDDR5X मेमोरी सबसिस्टम DDR5 वाले अग्रणी x86 CPU की तुलना में दोगुनी बैंडविड्थ और प्रति कोर तीन गुना बैंडविड्थ देता है। उत्पाद पृष्ठ के अनुसार, ये सापेक्ष प्रदर्शन आंकड़े मापे गए डेटा पर आधारित हैं, नवीनतम पीढ़ी के x86 CPU को आधार मानते हैं और बदल सकते हैं।

NVIDIA, Vera को Vera Rubin NVL72 और HGX Vera Rubin NVL8 प्लेटफॉर्म जैसे त्वरित सिस्टमों के लिए होस्ट CPU के रूप में और एजेंटिक AI, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, डेटा प्रोसेसिंग तथा एनालिटिक्स के लिए स्वतंत्र CPU के रूप में पेश करता है। NVIDIA MGX पर बना Vera CPU Rack 256 Vera CPU तक समेटता है और कंपनी के अनुसार 22.5 हजार से अधिक समवर्ती वातावरण चलाता है। Vera Rubin NVL72 एक रैक-स्तरीय प्लेटफॉर्म में 72 Rubin GPU, 36 Vera CPU, ConnectX-9 SuperNIC और BlueField-4 DPU को जोड़ता है।