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NVIDIA Vera CPU 为 AI 工厂提供高性能、高带宽和高能效

NVIDIA英伟达中国
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2026-05-13 18:18 ·北京 ·优质互联网领域创作者
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AI 在不断演进，推理模型对 Token 的需求不断增加，对 AI 基础设施的每一层都提出了新的要求。如今，计算能力比以往任何时候都更需要实现高效扩展，以最大化 Token 产出，并提高模型创作者和用户的工作效率。

现代 GPU 已在接近峰值容量下运行，每一代产品都在推动吞吐量的不断提升，但系统性能越来越多地受限于智能体循环中由 CPU 负责的串行任务，这是核心计算机科学原理“阿姆达尔定律”的典型体现。

这一趋势在两类工作负载中尤为明显：用于训练模型掌握编程或工程等新专业技能的强化学习（RL），以及智能体操作，使 AI 智能体能够使用网页浏览器、数据库、代码解释器和其他软件等工具来完成现实环境或沙盒中的任务。

这两类工作负载融合了两种过去截然不同的 CPU 特性。单个环境需要强大的单线程性能，像工作站一样快速执行复杂的代码。与此同时，现代 AI 系统会同时启动数千个此类环境，从而产生典型的服务器基础设施大规模吞吐量需求。

NVIDIA Vera CPU 专为现代 AI 工作负载而设计，其关键设计特性包括：

单个任务的快速执行至关重要，并且必须在大量并发用户和智能体任务的恒定负载下维持性能。

确保在负载下一致的服务等级协议（SLA），从而高效传输海量数据，以执行实时分析和上下文切换任务。

AI 工厂必须快速部署和管理容量，以满足智能体需求，同时最大化能效。

无论是将 Vera CPU 直接连接到加速器，还是在网络末端的独立 CPU 上执行任务，基于 Vera CPU 构建的数据中心都能最大化 AI 基础设施的投资价值。

本文将从以下几个方面，详细介绍 Vera CPU：

NVIDIA Olympus 核心

NVIDIA 可扩展一致性结构和内存子系统

以上为摘要内容，点击链接阅读完整内容：NVIDIA Vera CPU 为 AI 工厂提供高性能、高带宽和高效率 - NVIDIA 技术博客

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