CoreWeave、NVIDIA Vera CPU をベアメタルでラック規模にて実行

CoreWeaveは2026年9月30日に、NVIDIA Vera CPUをコンピュートポートフォリオに加えると発表しました。同CPUはAIエージェント向けに設計された初のCPUであると説明し、エージェントAIおよび強化学習ワークロード向けに、ラック規模でベアメタルで実行する予定です。

このニュースはサンフランシスコで開催されたCoreWeaveのAIクラウドカンファレンス「Fully Connected」で共有され、同社は同イベントが4,500人以上の顧客、パートナー、開発者、AIリーダーを集めると述べました。Fully Connected 2026は2026年9月29日から10月1日まで、モスコーン・サウス（住所：747 Howard Street）で開催されます。

エージェントAIを支えるCPU作業

CoreWeaveはエージェントAIを、実行・観測・キュレーション・改善・評価という連続的なループで動作すると説明しています。そのループ内では、GPUがモデルのトレーニングと推論を担当し、CPUは各ステップに関連する作業、すなわち分離されたサンドボックス、強化学習環境、ツール呼び出し、コード実行、データパイプラインを実行します。

CoreWeaveは、データ前処理パイプラインや強化学習トレーニングエピソードに対する需要は突発的で予測が難しいと指摘しています。ループの単一ステップで、1時間に数千の環境が必要になることもあれば、次の実行までほとんど必要としないこともあります。ポストトレーニングおよびエージェントAIのワークロードが拡大するにつれ、同社はCPU集中的な作業がAIループのペースを決定づけるようになり、需要の変化に応じてスケールできる柔軟性と密度がインフラに求められると述べました。

同社は、Vera CPUはCoreWeave上の他のマシンと同様に、ベアメタルで、同一プラットフォーム、消費モデル、経済条件の下で動作すると述べました。

ラック規模での展開とCoreWeaveサンドボックス

CoreWeaveは、エージェントAIにおける重要なパフォーマンス指標の一つは、チームが同時に実行できる分離されたエージェント環境の数であり、その数が増加してもサンドボックスごとの性能が一貫しているかどうかだと述べました。ラック規模のVera展開では、128台のCPUと11,264コアを単一ラックに収め、BlueField-4 DPU と Spectrum-X イーサネットスイッチでVeraノードを接続しています。同社によれば、これにより11,000を超える同時環境を収容できる容量が提供されます。

CoreWeaveは、Sandboxes製品がこれらのエージェントを完全なハードウェア分離でデプロイし、サポートするトレーニングジョブのすぐ隣に配置すると述べました。同社のテストでは、NVIDIA Vera CPU上でのエージェントサンドボックスの起動時間が、x86 CPU上に比べて3倍以上高速であることが報告されました。

“汎用インフラはエージェントAIのボトルネックであり、Veraはそれを加速するために明示的に設計された初のCPUです” と、CoreWeaveの製品・エンジニアリング担当エグゼクティブ・バイスプレジデントであるChen Goldbergは同社の発表で述べました。Goldbergは、CoreWeaveのプラットフォームがCoreWeave Sandboxesなどの製品を通じてVeraをネイティブにサポートしており、チームは追加の運用負荷なしに数千の分離環境を即座に立ち上げられると語っています。

Signal65の社長兼ゼネラルマネージャーであるRyan Shroutは、エージェントサイクルの中でCPU作業の割合が増加しており、ポストトレーニングやエージェント展開が拡大するにつれてその割合はさらに高まると述べました。彼は、周辺のプラットフォームがチームがその容量を実際に活用できるかを左右し、運用上の差は既存のオーケストレーションの下でトレーニングフリートと並行してベアメタル上でCPU作業を実行することに起因すると指摘しました。

CoreWeaveはCoreWeave Sandboxesを2026年5月14日に開始し、AI研究者やプラットフォームチームが強化学習、エージェントツールの使用、モデル評価を実行できる安全で分離された環境を提供する実行層として位置付けています。これは、顧客自身のCoreWeaveインフラ上でCoreWeave Kubernetes Serviceを通じて、またはWeights & Biasesを介したサーバーレスランタイムとして利用可能で、セッション管理、ストレージ統合、モニタリングツールを含むPython SDKが提供されます。CoreWeaveは、デフォルトでは各サンドボックスが完全に分離された仮想環境で動作するため、あるサンドボックスでの障害や暴走プロセスが他に波及しないと述べています。

CoreWeaveはまた、推論およびトレーニングにおけるMLPerfベンチマーク結果と、SemiAnalysis ClusterMAXで3回連続で最高のプラチナランクを獲得した唯一のAIクラウドであるという位置付けを指摘しました。

NVIDIA Vera CPU 仕様

NVIDIAのVera CPU 製品ページでは、プロセッサがエージェントAIを支えるCPU作業および強化学習向けに設計されており、コード実行、ツール使用、サンドボックス、分析、データパイプライン、モデルを超えるオーケストレーションを提供すると説明されています。NVIDIAによれば、VeraはカスタムのOlympusコア88個を搭載し、Spatial Multithreadingによりパーティション化されたコアリソースで176スレッドを生成します。

NVIDIAによれば、メモリ帯域幅はLPDDR5Xで最大1.2テラバイト/秒に達し、メモリ容量は最大1.5TBです。第2世代のNVIDIA Scalable Coherency Fabricは、すべての88コア、キャッシュ、メモリ、IO、およびNVLink-C2Cを単一のコンピュートダイ上で接続し、3.4TB/秒の分割帯域幅を提供します。また、NVLink-C2CはVera CPUとNVIDIA GPU間で最大1.8TB/秒のコヒーレント帯域幅を提供すると同社は述べています。

NVIDIAによると、Veraはエージェントの推論ループにおけるコンパイル、コード解析、Pythonツールチェーンのワークロードを、主要なx86 CPUと比較して最大1.8倍高速に実行し、LPDDR5Xメモリサブシステムは帯域幅を2倍、コアあたりの帯域幅をDDR5搭載の主要なx86 CPUと比較して3倍提供するとしています。製品ページでは、これらの相対性能数値は測定データに基づき、最新世代のx86 CPUをベースラインとしており、変更される可能性があると記載されています。

NVIDIAはVeraを、加速システム用のホストCPU（Vera Rubin NVL72やHGX Vera Rubin NVL8プラットフォームを含む）として、またエージェントAI、強化学習、データ処理、分析用のスタンドアロンCPUとして位置付けている。NVIDIA MGX上に構築されたVera CPU Rackは、最大256個のVera CPUを搭載し、同社によれば22.5K以上の同時環境を実行できる。Vera Rubin NVL72は、72個のRubin GPU、36個のVera CPU、ConnectX-9 SuperNIC、そしてBlueField-4 DPUを1つのラックスケールプラットフォームに統合している。