河北
- Nvidia的Olympus核心架构优先考虑单线程IPC而非频率，采用10路解码前端、深度乱序执行的中核微架构，以及针对智能体AI分支密集、指针密集工作负载调优的图预取器（graph prefetcher）
- Vera放弃了小芯片式的核心密度路线，转而采用单体88核芯片和每插槽单NUMA设计，这是对智能体AI工作负载的刻意押注——Nvidia自己的工程师也承认，代价是牺牲了传统工作负载的性能
- Nvidia自行报告的SPEC CPU 2026结果显示，与AMD的EPYC 9755服务器CPU相比，单核性能领先幅度大约在70%到80%之间
Nvidia的Vera CPU要证明的东西很多，它代表着该公司首次真正尝试进入AI服务器CPU市场，而传统厂商Intel和AMD以及第三方基于Arm的供应商都想在日益丰厚的数据中心市场里分一杯羹。
为此，Nvidia发布了迄今为止关于该芯片最详细的技术说明，号称相比竞争对手有大幅性能提升。Vera是该公司首款采用完全自研核心设计的服务器处理器，不同于前代Grace所用的现成Arm核心。
随着Vera迈向2026年下半年全面上市，Nvidia把论证重点放在一个特定方向上：不是拼原始核心数量，而是拼负载下的持续单核性能——它认为这才是智能体AI最看重的指标。
Nvidia的Vera CPU内部到底长什么样？
每颗Vera CPU的核心都是Olympus，这是Nvidia首个定制服务器核心，基于Armv9.2指令集打造，但由Nvidia自己设计，而不是像上一代Grace那样直接拿Arm现成的Neoverse设计来用。
Nvidia的第二代数据中心CPU是完全重新设计的，就围绕一个目标打造：在智能体工作负载性能上做到领先。
英伟达没有跟随英特尔和AMD走小芯片路线，而是将所有88个核心（176个线程）集成在一颗单晶片上，采用双路配置后，一套系统就能提供176个核心和352个线程。
英伟达已详细介绍了核心设计，此后多家媒体对微架构进行了深入分析。前端采用10路解码引擎，搭配一个神经分支预测器，每周期最多可处理两个跳转分支，旨在应对解释器、编译器和智能体运行时中庞大的指令规模和不规则的控制流。
中核集成了一个宽发射的重命名与分配引擎、一个大容量重排序缓冲区，以及包括内存重命名和值预测在内的依赖消除技术。
执行引擎对整数、向量、浮点、加密、加载和存储资源进行动态调度，而缓存子系统则增加了一个图预取器，专门针对传统流式预取器无法应对的指针追逐访问模式。
这一设计并非没有回应。AMD用256核Zen 6“Venice”处理器的预估数据进行了回击，声称机架级别的性能是Vera的3.3倍，不过这些数字是推算出来的，并非实测。
AMD率先回应并不令人意外。在x86领域，它一直在从英特尔手里抢份额，据Mercury Research的数据，2026年第一季度其x86服务器CPU出货量占比达到33.2%，高于去年同期的27.2%。
据Arm称，其架构目前约占顶级超大规模计算厂商CPU算力的50%，竞争正从多个方向同时升温。Vera很可能为智能体AI树立新标杆。
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