要點總結
- Vera 的目標是數據中心中的智能體 AI 工作負載。
- 內存帶寬最高可達 1.2 TB/s，插槽間最高可達 1.8 TB/s。
- SPEC CPU 2026 分數是估算值，並非提交的測試結果。
- AMD 和 Intel 在多種服務器工作負載方面仍然保持優勢。
專爲智能體人工智能打造的數據中心CPU
Nvidia 將 Vera 定位爲專門用於智能體 AI 數據中心工作負載。其最強的基準測試領域——Python 執行和內存吞吐量——與這些工作流程中的軟件編排、數據準備和大規模數據處理相契合。
Python 是 LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 等智能體框架的基礎。Vera 在 PyBench 測試中領先於 EPYC 9755，而 EPYC 9755 的性能又優於英特爾的 Xeon 和 AMD 更強大的 EPYC 9965。
對比測試使用了雙路平臺，每個平臺配備 1.5 TB 內存： Nvidia MGX Vera 參考系統（配備三星 LPDDR5-9600 ECC SOCAMM2）、Supermicro Xeon 6980P 系統（配備美光 DDR5-8800 ECC MRDIMM）和 AMD Volcano 平臺（配備 SK 海力士 DDR5-6000 ECC RDIMM）。
英偉達 Vera CPU 性能：帶寬和 SPEC 測試結果
Vera的內存接口支持高達1.2 TB/s的LPDDR5X傳輸速率，插槽間傳輸速率最高可達1.8 TB/s。STREAM和MBW測試均顯示出強勁的吞吐量，但CacheBench的讀/修改/寫綜合測試結果顯示Vera落後於競爭對手。
在 SPEC CPU 2026 整數吞吐量測試中，Vera 的性能比 EPYC 9755 系統高出 1.5%，低於英偉達白皮書中宣稱的 3% 的優勢。此次對比測試中，Vera 擁有 352 個線程，而 AMD 系統則擁有 512 個線程，Vera 的單核性能優勢尤爲顯著。
使用 oneAPI 優化的二進制文件重新測試後，英特爾 Xeon 6980P 的性能提升了 10%。而 Vera 使用通用 GCC 編譯器，在該項對比測試中仍然領先 8.6% 。
這些SPEC測試結果爲估算值，並未提交給SPEC官方。測試遵循標準流程，並在初始比較中使用了匹配的編譯器和編譯選項。Vera也進行了許多浮點運算測試，但並非所有工作負載都進行了測試。
高性能計算和數據庫表現出色；Java 和加密技術則表現不一。
Vera 在離散傅里葉變換、Octave 和 CloverLeaf 基準測試中表現領先，數據庫測試也展現了其優勢。在 m-queens 測試中，它位列中游；在 Primesieve 測試中，它則落後於擁有更大核心陣列的處理器。
在 SQLite 測試中，Vera 在 64 線程和 128 線程測試中均領先；只有單路 Xeon 6980P 在最大線程數下性能優於它。ClickHouse 測試中，Vera 的吞吐量在後續運行中接近了雙路 EPYC 9755 系統的水平，而其首次冷緩存測試速度也快了近 40% 。此外，Vera 在 simdjson 解析方面也保持了競爭力。
Java SciMark 在 FFT、稀疏矩陣乘法和蒙特卡羅模擬方面表現出色，但在稠密 LU 分解和雅可比 SOR 性能方面稍顯不足。DaCapo 和 Renaissance 的測試結果具有競爭力，AMD 和 Intel 在某些特定工作負載下仍保持優勢。
Vera 在一些 OpenSSL 測試和 John the Ripper 密碼破解測試中表現不佳。雙路 Xeon 6980P 系統在 7-Zip 壓縮和解壓縮測試中也勝過它。
編譯結果顯示出明顯的差距：Vera 使用 GCC 編譯的速度比雙 EPYC 9755 處理器快約 12%，但在使用 Makefile 和 Ninja 進行 LLVM 編譯時卻墊底。這些測試衡量的是編譯器本身的編譯速度。
渲染效率的提升並非適用於所有工作負載。
編碼和渲染結果喜憂參半，這進一步鞏固了 Vera 作爲數據中心領域可靠競爭者的地位，而非 x86 處理器的全面替代品。其在 Python、帶寬和高性能計算 (HPC) 方面的表現最有力地證明了這一點。
EPYC 9755 在 AV1 編碼方面領先，而 Vera 也保持了競爭力。Vera 在 x265 編碼方面也表現出色，但始終未能超越 9755。在渲染方面，它優於 OSPRay 即時路徑追蹤，但在一些科學可視化測試中落後於領先的競爭對手。
本文由人工智能輔助生成，並經編輯團隊審覈。