NVIDIA、エージェント処理速度と電力あたりの処理能力でVera CPUをx86と比較

NVIDIAは2026年11月5日、Vera CPUの新たなベンチマーク結果を発表し、100メガワット規模のデータセンターで比較したところ、最も電力効率の高いx86 CPUよりエージェントの処理速度が2倍速く、最速のx86 CPUよりワットあたりのエージェント数が1.6倍多かったと明らかにした。

この数値が示すのは、異なる運用上の制約への対応だ。エージェントのタスクでは、検索、データベースへのクエリ、コードの作成とテストなどの処理を行うため、GPUによる推論とCPUによる実行を何度も切り替える。そのため運用者には、個々のエージェントが応答性よく動作することと、電力に制約のある施設で十分な数の処理を並行して実行できることの両方が求められる。NVIDIAは、高速なx86 CPUと高密度なx86 CPUを組み合わせるのではなく、Veraを両方の要件に対応する単一のプロセッサとして位置付けている。

本番環境でのテストで速度と同時実行性能を測定

Perplexityは、初期のVeraテストで、Computer型のワークフローを現在の本番環境の基準システムより約1.5倍速く実行し、サンドボックスの同時起動も最大1.9倍速くなったと報告した。この結果は、個々のタスク向けに使い捨ての環境を用意し、長時間の作業を一時停止、再開、または分岐できるサンドボックスプラットフォーム、同社のSPACEのバックエンドテストにも活用された。NVIDIAによると、Perplexityは今後、本番システムにVeraを導入する計画だ。

DeepInfraが2026年7月21日に実施したテストでは、本番環境のエージェントで記録したトラフィックを一定のペースで再生し、実際のモデルのトークンは生成しなかった。これにより、比較におけるモデルのランダム性を排除した。Vera、AMD Zen 5、Intel Granite Rapids、Intel Sapphire Rapidsは、いずれも物理コア20基、単一NUMAノード、1コアあたり1スレッドという同一のパーティションに割り当てられ、コア数の上限を超えた実行結果は除外された。

DeepInfraの測定では、ベアメタル環境のオーケストレーション処理にかかった時間は、Veraが29ミリ秒、AMD Zen 5が35ミリ秒、Granite Rapidsが51ミリ秒、Sapphire Rapidsが64ミリ秒だった。Veraは4製品中で最速となり、最も優れたx86の結果より1.2倍速かった。セキュアなマイクロVMでは、応答時間の99パーセンタイルを6秒以内とし、エラーをゼロにする条件のもと、Veraは256のエージェントを同時に処理した。従来製品の同時処理数は160だったが、Granite Rapidsは最高の実行結果で192に達した。

同じテストでは、どのチップも免れないコストも明らかになった。セキュアなマイクロVMによるサンドボックス化は、通常の処理で1.5～2倍、プロセスの起動ではアーキテクチャを問わず約5～13.5倍の性能低下をもたらした。DeepInfraは、この環境下ではVeraが最も優れた性能を示したとする一方、信頼できないマルチテナント型エージェントをより効率的にホストするには、分離レイヤーそのものの改善が今後の課題だと指摘した。

Daytonaは2026年10月7日の報告で、Veraが1,000個のサンドボックスを10.8秒で準備したのに対し、AMDのEPYC 9575Fでは32.3秒、EPYC 9755では88.4秒かかったと明らかにした。Veraは2,000個の準備に27.4秒を要した。2,000個のサンドボックスで同一のコーディングエージェントのタスクを並行実行した場合、システムは1秒あたり12.7件のエージェントジョブを完了した。EPYC 9755は10.9件、EPYC 9575Fは8.1件だった。

データベースの結果が示す、スケーリングの限界点

ClickHouseは2026年10月21日の報告で、Vera専用のチューニングを施していない標準バイナリが、物理コア176基、ハードウェアスレッド352本を備えたデュアルソケットVeraマシンで、ClickBenchのハードウェアランキング首位に達したと発表した。計算負荷の高いフィルタリング、集計、結合のテストでは、物理コア数に達するまでほぼ比例して性能が伸びた。一方、より単純な部分文字列フィルターでは、メモリスループットがシステムの帯域幅上限に近づいた時点で、64スレッドを超えても性能向上はほとんど見られなくなった。この違いは、コア数だけではエージェントの処理能力を予測できない理由を示している。計算負荷の高い処理は利用可能な並列性を活用できるが、メモリ帯域に制約される処理はスレッドを増やしても効果が薄れる。

DuckDBは2026年10月16日に報告したところ、VeraはIntel Xeon 6を基準とした場合、パワーテストで1.53～1.61倍、スループットテストで1.37～1.41倍高速だった。DuckDBはVeraを1ソケット、88スレッドで使用し、Xeonシステムは96スレッドに設定した。派生したスケールファクター1,000のワークロードはTPC-Hの要件をすべて満たしておらず、公表済みのTPC-Hの結果とは比較できない。

Veraのアーキテクチャは2つの役割に対応

NVIDIAのVeraの仕様によると、各CPUは独自のOlympusコアを88基搭載し、Spatial Multithreadingにより176スレッドを実行できる。また、LPDDR5Xメモリの帯域幅は最大1.2 TB/s、メモリ容量は最大1.5 TBだ。第2世代のScalable Coherency Fabricは、1つの演算ダイ上でコア、キャッシュ、メモリ、I/O、NVLink-C2Cを接続し、3.4 TB/sの二分帯域幅を実現する。NVLink-C2Cは、Vera CPUとNVIDIA GPUの間で最大1.8 TB/sのコヒーレント帯域幅を提供する。

Veraは、Vera RubinシステムのホストCPUとして動作するほか、エージェント型AI、強化学習、データ処理、分析向けの単体プロセッサとしても使用できる。導入形態には、標準的なシングルソケットおよびデュアルソケットのシステムと、高密度の液冷ラックが含まれる。

インフラ運用者にとって重要なのは、コア数や単一の速度比だけではエージェントの処理能力を判断できないということだ。公表された記録は、Veraの性能向上の可能性が演算性能、メモリ、接続性に左右されることを示している。一方、パートナー各社のテストからは、サンドボックスの分離やメモリ帯域に制約される処理によって、本番環境でその可能性をどこまで発揮できるかが決まることも分かる。