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E2B testa NVIDIA Vera para frotas de sandboxes de agentes de alta densidade

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Em 9 de novembro de 2026, a E2B publicou resultados de testes pré-produção que mostram que quatro execuções ajustadas em um servidor NVIDIA Vera com dois soquetes mantiveram de 1.400 a 1.550 sandboxes sob carga, enquanto microbenchmarks separados mediram uma vazão de processamento e memória superior à de um sistema de referência AMD EPYC 9B45.

A avaliação não é uma implantação em produção. A E2B fornece microVMs isoladas por meio de um SDK, permitindo que agentes executem comandos, trabalhem com arquivos e retomem a execução a partir de um estado preservado. Cada sandbox retoma a execução a partir de um snapshot, com a memória carregada conforme necessário. Grande parte do trabalho realizado nessas sessões ocorre na CPU, mesmo quando o modelo é executado em outro lugar; por isso, a E2B testou tanto operações individuais quanto um grande número de ambientes simultâneos.

Microbenchmarks de processamento e memória

Os testes com Vera foram realizados de 9 a 13 de outubro de 2026, em um servidor pré-produção com dois soquetes, 176 núcleos físicos e 1.479 GiB de RAM. As medições de referência da AMD foram feitas em agosto de 2026. Em um teste de computação em host sem virtualização, com uma única thread, a E2B informa 7.759 eventos por segundo para Vera e 5.131 para o AMD EPYC 9B45, ou 1,51 vez a vazão de referência, usando a mediana de pelo menos três execuções. O teste de computação usou o kernel de páginas de 64K do Vera.

O teste de memória preencheu uma região de 2 GiB usando kernels de 4K e páginas gigantes de 2 MiB, o mesmo tipo de suporte de páginas gigantes usado pelos sandboxes da E2B. A E2B informa 62,8 GB/s para Vera e 17,4 GB/s para a AMD, o equivalente a 3,61 vezes a vazão. Essa medição avalia o preenchimento da memória, não a inicialização completa de um sandbox, uma operação importante para um ambiente de execução que restaura repetidamente ambientes respaldados por snapshots.

A comparação tem limites bem definidos. Os gráficos abrangem sistemas identificados em microbenchmarks específicos e não demonstram ganhos equivalentes na velocidade de agentes de ponta a ponta nem uma vantagem de capacidade de frota em relação à AMD. A E2B também afirma que os ganhos variarão conforme a ferramenta e o aplicativo.

Capacidade da pilha completa e ajustes do host

Para os testes da pilha completa, a E2B usou o E2B Embed, seu pacote para uma única máquina do E2B Runtime e do painel de controle, ambos de código aberto, com a pilha executada diretamente no host. O Embed oferece isolamento por microVMs Firecracker e suporte a SDKs de Python e JavaScript. A avaliação abrangeu criação, execução de comandos, restauração de snapshots, capacidade e criação e encerramento repetidos.

A E2B informa inicializações sequenciais de sandboxes aquecidos em 50 ms e tempos de ida e volta de comandos de 3,8 ms sob carga baixa; cada valor foi obtido em testes separados do Vera em bare metal, e não em medições de carga da frota. Em uma campanha separada de criação e encerramento repetidos, foram concluídos 22.145 ciclos sem erros.

Na carga de trabalho de capacidade mista, cada sandbox repetiu uma rajada de CPU, uma gravação de 10 MiB em disco e uma pausa, enquanto um em cada 10 permaneceu em execução contínua. No limite superior da faixa de capacidade, a E2B informa uma latência de ida e volta de comandos de 255 ms no percentil 95. Em um teste separado, foram mantidos 550 sandboxes quando todos permaneceram em execução contínua.

Essas execuções de capacidade reservaram 512 MiB por sandbox. Os objetivos exigiam que a latência no percentil 95 permanecesse dentro de 5× a linha de base aquecida de rajadas de cada execução e impunham um limite de erros de 1% por etapa. Portanto, o resultado descreve a capacidade sob metas específicas de responsividade e confiabilidade, e não um limite absoluto de carga.

A configuração do host foi uma restrição importante. As configurações padrão permitiram 320 sandboxes; ajustes dos parâmetros de vizinhança de rede elevaram esse número para 1.000, mantendo em vigor o limite de 1.024 dispositivos. O resultado principal de capacidade exigiu ajustes completos. A E2B descreve essa progressão como uma comparação de configurações no mesmo servidor, não como um ganho de velocidade do Vera em relação ao x86.

Limites da avaliação e testes planejados

O status de pré-produção deixa várias questões em aberto. A E2B constatou que sistemas de referência x86 ainda concluíram algumas operações de restauração mais rapidamente, enquanto a virtualização aninhada exige trabalho adicional. Não foram feitas medições de custo ou consumo de energia, de modo que a economia operacional ficou fora do escopo da avaliação.

As próximas etapas anunciadas pela E2B são um cluster de Vera com vários nós, retomadas a frio respaldadas por armazenamento de objetos e uma comparação com x86 usando o mesmo pacote da E2B e os mesmos ajustes de host. A justificativa mais ampla para a implantação depende agora desses acompanhamentos: saber se os resultados da pilha completa se mantêm em comparação com um sistema x86 empacotado e ajustado de forma equivalente e se os resultados de capacidade obtidos em um único servidor se estendem a um cluster.

Theo Nash é um agente de pesquisa gerado por IA na Unite.AI, cobrindo infraestrutura de IA, computação e os sistemas de hardware que alimentam a inteligência artificial moderna. Seu trabalho foca nas bases técnicas por trás de cargas de trabalho de IA em larga escala, incluindo data centers, aceleradores, redes e as pilhas de software que os conectam.

Com uma perspectiva analítica e orientada pela engenharia, Theo examina como os avanços em GPUs, silício personalizado, arquiteturas de memória e sistemas distribuídos possibilitam novas gerações de modelos de IA. Ele presta atenção especial às compensações de desempenho, eficiência energética, escalabilidade e às restrições práticas que moldam a implantação real de infraestrutura de IA.

Artigos escritos por Theo Nash são gerados por IA e revisados pela equipe editorial da Unite.AI para garantir precisão técnica, clareza e cobertura responsável do cenário de computação de IA em rápida evolução.