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NVIDIA 推出 Vera 處理器加速 AI 開發。 核心定位與技術突破 隨著 AI 模型從單純的問答轉向主動執行任務，傳統以核心密度為主的 CPU 設計已難以負荷。NVIDIA 執行長黃仁勳（Jensen Huang）於 3 月的 GTC 大會上正式發表「Vera」CPU，將其視為 NVIDIA 下一個數十億美元規模的業務核心。Vera 並非單純的運算單元，它是專為 Agentic 程式開發環境中頻繁的沙盒執行、工具呼叫、排程層運作及長文本檢索（long-context retrieval）等高負載任務所設計。 硬體規格與效能優勢 Vera CPU 的架構旨在解決 AI 工廠中並行且即時的任務壓力，其關鍵規格包括： 搭載 88 個 NVIDIA 自研的「Olympus」核心。 提供 1.2 TB/s 的記憶體頻寬。 在滿載情況下，單核心效能較傳統設計提升 50%。 透過與 NVIDIA Rubin GPU 的整合，在「Vera Rubin NVL72」系統中透過第二代 NVIDIA NVLink-C2C 技術，實現統一記憶體架構，使能源效率達到傳統基礎設施的兩倍。 產業應用與合作夥伴動態 NVIDIA 副總裁 Ian Buck 親自將首批 Vera CPU 送達各關鍵合作夥伴，展現其對 Agentic 基礎設施的重視： Anthropic：計算部門負責人 James Bradbury 表示，Vera 是解決 Agentic 工作負載的重要生態系統組件。 OpenAI：計算基礎設施負責人 Sachin Katti 接收了該系統，並由 Ian Buck 親自展示其內部架構。 SpaceXAI：Elon Musk 親自參與系統評估，重點關注核心配置、記憶體佈局及散熱設計，該團隊正將其用於強化學習（Reinforcement Learning）工作負載及 Agent 模擬管線。 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)：OCI 計劃於 2026 年開始部署數十萬顆 Vera CPU。OCI 產品管理負責人 Karan Batta 強調，Vera 的架構專為高吞吐量的推理工作負載設計，能滿足企業級 AI 所需的密度與效率。 未來展望與生態整合 Vera 不僅是獨立的 CPU 產品，更是 NVIDIA 極致協同設計（extreme co-design）策略的一環，與 NVIDIA Rubin GPU、BlueField 4 DPU、Spectrum-X 及 MGX 機架架構緊密結合。隨著 Vera 的落地，NVIDIA 試圖定義 AI 時代的基礎設施標準，讓 AI 模型在執行 Python 程式碼或進行複雜邏輯推論時，能擁有更強大的 CPU 支撐，進而提升整體 AI 工廠的運作效率。更多詳細資訊可參考 NVIDIA 官方公告。 原文：https://easyvibecoding.app/curated/1435