英伟达（NVIDIA）近日宣布其全新Vera CPU，标志着公司的重要转折点。这种独立基础设施产品不仅仅是GPU配角，而是一款能够独立支撑完整计算栈的处理器。 这意味着英伟达将首次进入数据中心市场，以挑战长期由AMD EPYC和英特尔Xeon占据的霸主地位。
Vera CPU的设计非常强大，采用88个自研Armv9.2Olympus核心，每个核心支持两线程的空间多线程，形成88核、176线程的并行计算能力。这种结构使得英伟达能够提供更高的性能扩展性和能效优化。芯片集成了1.5TB的LPDDR5X内存，提供1.2TB/s的带宽，为AI模型预处理、数据分析与仿真等内存密集型工作负载提供了明显优势。
Vera CPU的核心架构是第二代可扩展一致性互联架构（Scalable Coherency Fabric），这一设计使得各核心间的数据交换高效且延迟更低。这种结构还与英伟达的第二代NVLink Chip-to-Chip技术直接相连，使Vera CPU能够共享内存模型与数据，在同一计算框架内构建起统一的CPU-GPU计算环境。
在指令与向量计算能力方面，Vera 核心支持FP8运算，并集成六组128位SVE2向量单元，以提升数据与AI处理效率。这使得Vera CPU能够在CPU端直接承担部分AI与浮点运算任务，而无需将所有工作都卸载给GPU，从而在某些企业级AI推理与数据处理场景中降低能耗与延迟。
随着Vera CPU的进入市场，传统x86阵营将迎来一位更深度融合CPU与GPUs的强劲对手。这种转变意味着英伟达正从全球领先的GPU供应商，转型为在通用计算领域与AMD EPYC、英特尔Xeon竞争的新玩家。
Vera CPU的设计非常强大，采用88个自研Armv9.2Olympus核心，每个核心支持两线程的空间多线程，形成88核、176线程的并行计算能力。这种结构使得英伟达能够提供更高的性能扩展性和能效优化。芯片集成了1.5TB的LPDDR5X内存，提供1.2TB/s的带宽，为AI模型预处理、数据分析与仿真等内存密集型工作负载提供了明显优势。
Vera CPU的核心架构是第二代可扩展一致性互联架构（Scalable Coherency Fabric），这一设计使得各核心间的数据交换高效且延迟更低。这种结构还与英伟达的第二代NVLink Chip-to-Chip技术直接相连，使Vera CPU能够共享内存模型与数据，在同一计算框架内构建起统一的CPU-GPU计算环境。
在指令与向量计算能力方面，Vera 核心支持FP8运算，并集成六组128位SVE2向量单元，以提升数据与AI处理效率。这使得Vera CPU能够在CPU端直接承担部分AI与浮点运算任务，而无需将所有工作都卸载给GPU，从而在某些企业级AI推理与数据处理场景中降低能耗与延迟。
随着Vera CPU的进入市场，传统x86阵营将迎来一位更深度融合CPU与GPUs的强劲对手。这种转变意味着英伟达正从全球领先的GPU供应商，转型为在通用计算领域与AMD EPYC、英特尔Xeon竞争的新玩家。
data中心市场中太热了，英伟达现在也加入了！ Interesting 
这个Vera CPU设计太牛了，88核+176线程的并行计算能力really强大！ 
LPDDR5X内存还这么快1.2TB/s，AI模型预处理、数据分析与仿真等工作负载都能玩好！ 
但是我觉得这并不是什么好消息。 Intel 和 AMD 的 x86 架构对他们来说已经很稳定了，为什么要把资源投入到这个新架构上呢？ 
88个自研Armv9.2Olympus核心，每个核心支持两线程的空间多线 thread，感觉像是一个很昂贵的游戏机 
不但要花钱买 Hardware，还要花更多的钱维护和升级。 
因为在数据中心市场中，性能确实很重要，但也需要考虑到能耗优化和成本控制。 
。而且我最近看了个视频，好像是关于AI的模型训练？ 
。但听说英伟达的Vera CPU really can handle so many parallel computations... 
这个Vera CPU 真的是让人唤起期待呢？ 
88个Armv9.2Olympus核心，一核两线程的空间多线程，176线程的并行计算能力……真的太厉害了！ 
在AI模型预处理、数据分析与仿真等方面，Vera CPU的优势会让英伟达一口气超越AMD EPYC和英特尔Xeon，成为全球通用计算领域的新冠军！ 