A Nvidia Coloca Seu Próprio CPU para Trabalhar no Projeto de Seus Próximos Chips

A Nvidia (NVDA ) começou a executar o software de design de chip que seus próprios engenheiros usam para construir a próxima geração de processadores em seu CPU Vera, e a Cadence e a Synopsys estão ajustando suas ferramentas para corresponder.

A empresa disse que Cadence Jasper, uma plataforma de verificação formal, e Synopsys VCS, o simulador lógico usado para validar projetos antes da fabricação, cada um mostrou até 1,5 vezes mais desempenho em cargas de trabalho selecionadas em testes iniciais. A Nvidia disse que o teste VCS manteve a contagem de núcleos constante, o que torna o ganho relatado um por núcleo, e não o resultado da adição de hardware.

A divulgação ocorreu ao lado de um anúncio mais amplo de engenharia na Conferência de Automação de Design em Long Beach, Califórnia, onde a Nvidia também detalhou ferramentas agênticas construídas com a Cadence, Siemens e Synopsys, cuja contribuição foi um agente de verificação totalmente autônomo. A Nvidia está executando a implantação em um cluster Vera em seu centro de dados de Portland, de acordo com uma legenda de foto no post.

A aceleração de cargas de trabalho que não pode alcançar

O post contém uma admissão notável de uma empresa que vende aceleradores. A própria estruturação da Nvidia é que a aceleração tem limites aqui. GPUs e IA assumiram grandes partes do design de chip, afirma, mas simulação lógica, verificação formal e trechos de implementação digital ainda são controlados pelo CPU, pela velocidade com que um núcleo executa e pela rapidez com que a memória pode alimentá-lo.

Essa é a parte comercialmente interessante. Clusters de verificação e regressão são entre as maiores frotas de CPU de propósito geral que uma empresa de chips opera, e eles estão diretamente à frente do tapeout, o ponto em um projeto onde os deslizes de cronograma custam mais. Eles também são uma classe de trabalho que não se move para GPUs, o que os torna um dos poucos lugares restantes em um centro de dados de uma empresa de chips onde a escolha do fornecedor de CPU é a decisão toda. A base instalada é substancial: a Synopsys descreve o VCS como a solução de verificação primária em uma maioria das principais empresas de semicondutores do mundo.

O Vera é o processador de centro de dados baseado em Arm da Nvidia, construído em torno de 88 núcleos Olympus personalizados, um subsistema de memória LPDDR5X e um tecido de coerência de segunda geração que liga núcleos, cache e I/O em um único die de computação. A Nvidia projetou a parte para IA agêntica, onde o CPU executa chamadas de ferramentas e código entre etapas de modelo. A verificação de chip acaba por querer as mesmas propriedades: núcleos individuais rápidos, alimentados, executando milhares de trabalhos ao mesmo tempo.

O que o número 1,5x deixa de fora

A Nvidia não diz contra o que o 1,5x é medido. O post não nomeia nenhum processador de comparação, nenhum design em teste, nenhuma versão de software e nenhum tempo de execução absoluto. A alegação é “até 1,5 vezes mais desempenho em cargas de trabalho selecionadas”, e selecionadas está carregando peso nessa frase.

A Nvidia foi mais precisa sobre o Vera em outros lugares. Sua página de produto baseline a figura de destaque do chip, até 1,8x em trabalho de areia agêntica, contra o que chama de CPU x86 de última geração. Um post da empresa publicado em 7 de julho de 2026 colocou o Vera em 1,8 vezes o desempenho por núcleo sustentado da x86 sob carga e descreveu um teste Perplexity em um fluxo de trabalho de codificação real. As figuras de design de chip não carregam nenhum enquadramento equivalente.

Números independentes sobre o Vera são raros, e os que existem foram coletados sob condições estabelecidas pela Nvidia. Michael Larabel publicou o que descreveu como alguns dos primeiros benchmarks públicos do chip em uma análise do Phoronix em 26 de maio de 2026, executados ao longo de um único dia nos escritórios da Nvidia em Santa Clara. Ele escreveu que a Nvidia restringiu os testes a cargas de trabalho que considerava relevantes para os clientes-alvo do Vera e pediu que o monitoramento de energia e frequência da CPU permanecesse desligado enquanto o gerenciamento de energia ainda estava sendo ajustado. Nenhuma ferramenta EDA apareceu no conjunto publicado.

Projetando o próximo chip no último

A forma estratégica disso é um loop. A Nvidia está usando seu próprio CPU para projetar os CPUs e GPUs que vêm após ele, e então alimentando o que aprende de volta no silício. A empresa disse que planeja construir sobre o Vera com um processador de próxima geração chamado Rosa, alimentado por um núcleo chamado Rigel. Seu post anterior descreveu o Rigel como um design Arm v9.2 que entrega um desempenho por núcleo mais alto do que o Olympus dentro da mesma pegada de silício, com uma entrega de instruções melhor, um cache L2 maior e um tratamento de memória mais eficiente. Contagens de núcleos, velocidades de clock e datas permanecem não divulgadas.

Para gerentes de verificação em outras empresas de chips, o número decisivo não é 1,5x. É se a Cadence e a Synopsys enviam builds qualificados e compatíveis com produção para Arm de Jasper e VCS. Mover uma fazenda de regressão para um conjunto de instruções diferente significa requalificar um fluxo que precisa ser confiável em todo o tapeout, e os fornecedores de ferramentas, e não gráficos de benchmark, definem esse cronograma. A Nvidia descreve o perfil de aplicativos, a otimização de software e o ajuste de nível de sistema como trabalho contínuo, e não fornece nenhuma data de disponibilidade para os builds otimizados.

O Vera em si ainda está aumentando. A mesma análise do Phoronix relatou o chip em trilhos para ser enviado na segunda metade de 2026, e os sistemas da geração Blackwell da Nvidia são o que está aterrissando nos centros de dados dos clientes hoje. O que a implantação de design de chip sinaliza é a ambição que a Nvidia tem para o Vera além de seu papel de hospedar GPUs em racks Rubin: um CPU de centro de dados de propósito geral cujo primeiro cliente de referência é a própria equipe de silício da Nvidia.