NVIDIA setter Vera-CPU-en opp mot x86 på agenthastighet og effektkapasitet

NVIDIA la fram nye resultater for Vera-CPU-en 5. november 2026 og opplyste at en sammenligning ved et datasenter på 100 megawatt viste dobbelt så høy agenthastighet som den mest energieffektive x86-prosessoren og 1,6 ganger flere agenter per watt enn den raskeste x86-prosessoren.

Disse tallene gjelder ulike driftsbegrensninger. Agentoppgaver veksler stadig mellom resonnering på GPU og kjøring på CPU for søk, databaseforespørsler, kodeskriving og testing og andre handlinger. Operatørene trenger derfor både responsvillige enkeltagenter og nok kapasitet til å kjøre mange samtidig, slik at et anlegg med begrenset strømtilgang kan holdes produktivt. NVIDIA posisjonerer Vera som én enkelt prosessor som dekker begge behovene, i stedet for en kombinasjon av raske og tettere x86-prosessorer.

Produksjonstester måler hastighet og samtidighet

Perplexity opplyste at tidlige tester med Vera kjørte arbeidsflyter for datamaskinbruk omtrent 1,5 ganger raskere enn den nåværende produksjonsreferansen, og startet samtidige sandkasser opptil 1,9 ganger raskere. Resultatet fungerte også som en test av SPACE fra serversiden. Plattformen bruker midlertidige miljøer for enkeltoppgaver og økter, der lengre arbeidsforløp kan settes på pause, gjenopptas eller deles opp i grener. NVIDIA sier at Perplexity planlegger å ta Vera i bruk i et kommende produksjonssystem.

DeepInfras tester 21. juli 2026 spilte av innfanget trafikk fra produksjonsagenten i et fast tempo og genererte ingen modellgenererte token i sanntid, slik at tilfeldige variasjoner i modellen ble fjernet fra sammenligningen. Vera, AMD Zen 5, Intel Granite Rapids og Intel Sapphire Rapids var begrenset til identiske partisjoner med 20 fysiske kjerner og én NUMA-node, med én tråd per kjerne. Kjøringer som overskred kjernegrensen, ble forkastet.

DeepInfra målte orkestreringstrinn direkte på maskinvaren til 29 millisekunder på Vera, mot 35 millisekunder på AMD Zen 5, 51 på Granite Rapids og 64 på Sapphire Rapids. Dermed var Vera raskest av de fire og 1,2 ganger raskere enn det beste x86-resultatet. I sikre mikro-VM-er, med en responstidsgrense på seks sekunder ved 99-persentilen og krav om null feil, håndterte Vera 256 samtidige agenter. De etablerte prosessorene håndterte 160, selv om Granite Rapids nådde 192 i sin beste kjøring.

De samme testene avdekket en kostnad som ingen av brikkene slapp unna. Sandkasseisolering i sikre mikro-VM-er ga en ytelsesstraff på 1,5–2 ganger ved typisk arbeid og omtrent 5–13,5 ganger ved oppstart av prosesser, på tvers av arkitekturene. DeepInfra fant at Vera presterte best med denne programvarestakken, men pekte på selve isoleringslaget som den gjenværende muligheten til å være mer effektiv ved drift av agenter som ikke er til å stole på, i et miljø med flere leietakere.

Daytona opplyste 7. oktober 2026 at Vera klargjorde 1 000 sandkasser på 10,8 sekunder, mot 32,3 sekunder for AMDs EPYC 9575F og 88,4 sekunder for EPYC 9755. Vera brukte 27,4 sekunder på å klargjøre 2 000. Med 2 000 samtidige sandkasser som utførte den samme oppgaven for en kodeagent, fullførte systemet 12,7 agentjobber per sekund, mot 10,9 på EPYC 9755 og 8,1 på EPYC 9575F.

Databaseresultater viser hvor skaleringen stopper

ClickHouse opplyste 21. oktober 2026 at standardbinærfilen deres, uten Vera-spesifikk optimalisering, nådde toppen av ClickBench-maskinvareoversikten på en Vera-maskin med to sokler, 176 fysiske kjerner og 352 maskinvaretråder. De mer beregningsintensive testene av filtrering, aggregering og sammenføyning skalerte nesten proporsjonalt med antallet fysiske kjerner. Et enklere delstrengsfilter fikk ikke lenger noen vesentlig ytelsesgevinst ved mer enn 64 tråder, da minnegjennomstrømningen nærmet seg systemets båndbreddegrense. Denne kontrasten viser hvorfor antall kjerner alene ikke kan forutsi agentkapasiteten: Beregningstungt arbeid kan utnytte den tilgjengelige parallelliteten, mens minnebundet arbeid ikke får ytterligere gevinst av flere tråder.

DuckDB opplyste 16. oktober 2026 at Vera var 1,53–1,61 ganger raskere i strømforbrukstesten og 1,37–1,41 ganger raskere i gjennomstrømningstesten enn en Intel Xeon 6-referanse. DuckDB brukte én Vera-sokkel med 88 tråder og konfigurerte Xeon-systemet med 96 tråder. Den avledede arbeidslasten med skaleringsfaktor 1 000 oppfylte ikke alle TPC-H-kravene og kan ikke sammenlignes med publiserte TPC-H-resultater.

Veras arkitektur er utformet for begge oppgavene

NVIDIAs Vera-spesifikasjoner oppgir 88 spesialutviklede Olympus-kjerner per CPU, med Spatial Multithreading som gir 176 tråder, samt opptil 1,2 TB/s minnebåndbredde fra LPDDR5X-minne og opptil 1,5 TB minne. Andre generasjons Scalable Coherency Fabric kobler sammen kjernene, hurtigbufferen, minnet, I/O og NVLink-C2C på én beregningsbrikke med en biseksjonsbåndbredde på 3,4 TB/s. NVLink-C2C gir opptil 1,8 TB/s koherent båndbredde mellom Vera-CPU-er og NVIDIA-GPU-er.

Vera kan fungere som verts-CPU i Vera Rubin-systemer eller som en frittstående prosessor for agentisk KI, forsterkende læring, databehandling og analyse. Blant distribusjonsalternativene er standard systemer med én eller to sokler og et tettpakket, væskekjølt rack.

For infrastrukturoperatører er den praktiske konsekvensen at agentkapasitet ikke kan fastslås ut fra antall kjerner eller ett enkelt forholdstall for hastighet. Resultatene knytter Veras potensielle gevinster til beregningskraft, minne og tilkoblingsmuligheter, men partnertestene viser også at sandkasseisolering og minnebundet arbeid kan avgjøre hvor mye av dette potensialet som faktisk realiseres i produksjon.