Nvidia Vera: 88 ядер Arm Olympus, 176 потоков и 1,2 Тбайт/с памяти LPDDR5X

Процессор Nvidia Vera, построенный на собственных ядрах Olympus архитектуры Arm, представляет собой новое поколение CPU для центров обработки данных. Он объединяет 88 ядер, каждое из которых поддерживает два аппаратных потока, что в сумме даёт 176 одновременных потоков. Чип также оснащён унифицированным кешем L3 объёмом 164 Мбайт и контроллером памяти, поддерживающим LPDDR5X с пропускной способностью до 1,2 Тбайт/с. Все компоненты размещены на монолитном кристалле, что обеспечивает низкие задержки и высокую энергоэффективность. Этот процессор станет ключевым элементом будущих вычислительных платформ Nvidia, ориентированных на искусственный интеллект и высокопроизводительные вычисления.

Детали архитектуры Vera

Процессор Vera является развитием подхода Nvidia к созданию собственных CPU для серверного сегмента. Ранее компания использовала ядра Arm Cortex, но теперь переходит на полностью собственные разработки. Каждое ядро Olympus представляет собой 64-битный процессорный блок с поддержкой набора инструкций Armv9, включая масштабируемые векторные расширения SVE2. Это позволяет эффективно обрабатывать рабочие нагрузки искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Архитектура Vera включает также интегрированный сетевой интерфейс NVLink-C2C, обеспечивающий прямую связь с графическими процессорами Nvidia.

Кеш-память L3 объёмом 164 Мбайт распределена между всеми ядрами, что снижает задержки при доступе к данным и повышает общую производительность системы. Контроллер памяти поддерживает до 16 каналов LPDDR5X, что обеспечивает совокупную пропускную способность 1,2 Тбайт/с. Для сравнения, это значительно превышает показатели современных серверных процессоров, таких как AMD EPYC (до 768 Гбайт/с) и Intel Xeon (до 512 Гбайт/с).

Предыстория и контекст

Nvidia начала разработку собственных процессоров несколько лет назад после приобретения компании Mellanox и найма команды архитекторов из различных полупроводниковых фирм. Первым шагом стал чип Grace, представленный в 2021 году, который использовал ядра Arm Neoverse N2. Vera представляет собой второе поколение собственных CPU Nvidia, построенное уже на полностью оригинальных ядрах Olympus. Этот переход позволяет компании оптимизировать производительность под свои GPU и сетевые решения, создавая единую экосистему для ЦОД.

Конкуренция на рынке серверных процессоров усиливается: Intel и AMD доминируют в сегменте x86, а Arm-решения предлагают Ampere Computing и AWS Graviton. Nvidia стремится занять нишу высокопроизводительных вычислений и ИИ, где её GPU уже занимают лидирующие позиции. Интеграция Vera с графическими ускорителями через NVLink-C2C даёт преимущество в задачах, требующих тесного взаимодействия CPU и GPU.

Чем отличается процессор Nvidia Vera от Grace?

Главное отличие Vera от предшественника Grace — использование собственных ядер Olympus вместо лицензируемых Arm Neoverse. Это даёт Nvidia полный контроль над микроархитектурой, позволяя настраивать кеш, предсказание ветвлений и другие блоки под специфические нагрузки. Кроме того, Vera поддерживает большее количество ядер (88 против 72 у Grace) и значительно более высокую пропускную способность памяти (1,2 Тбайт/с против 900 Гбайт/с). Унифицированный кеш L3 также увеличен со 114 Мбайт до 164 Мбайт. Эти улучшения делают Vera более производительным решением для современных дата-центров.

Технические подробности и производительность

Архитектура Olympus включает поддержку многопоточности SMT (Simultaneous Multithreading), что позволяет каждому ядру обрабатывать два потока одновременно. Это особенно полезно для серверных приложений с высоким уровнем параллелизма. Интегрированный контроллер памяти поддерживает LPDDR5X, которая обеспечивает высокую пропускную способность при относительно низком энергопотреблении. Для ЦОД это означает возможность снизить затраты на охлаждение и электроэнергию.

Процессор будет выпускаться по техпроцессу TSMC 4N, аналогичному тому, что используется в GPU Nvidia Blackwell. Это обеспечивает совместимость по производственной линии и упрощает логистику. Точные тактовые частоты и уровень TDP пока не раскрыты, но можно ожидать, что чип будет конкурировать с топ-моделями AMD EPYC Bergamo и Intel Xeon Emerald Rapids. Благодаря высокой пропускной способности памяти и большому кешу, Vera особенно эффективен в задачах инференса и обучения нейросетей.

Кого затронет и как

Новый процессор в первую очередь затронет операторов центров обработки данных и облачных провайдеров. Nvidia позиционирует Vera как часть платформы для ИИ-инференса и обучения, где требуется высокая пропускная способность памяти и низкие задержки. Разработчики ПО получат доступ к оптимизированным библиотекам для Arm-архитектуры, что упростит портирование приложений. Для конечных пользователей это может означать более быстрые и энергоэффективные облачные сервисы.

Рынок Arm-серверов постепенно расширяется: AWS, Google и Microsoft уже предлагают виртуальные машины на базе Arm. Nvidia с Vera может ускорить этот тренд, особенно в сегменте HPC и ИИ. В России и СНГ использование Arm-серверов пока ограничено, но крупные дата-центры, такие как Яндекс и Сбер, проявляют интерес к энергоэффективным решениям.

Что будет дальше

Ожидается, что процессоры Vera появятся в коммерческих системах во второй половине 2025 года. Nvidia планирует интегрировать их в свои суперкомпьютерные платформы, такие как DGX и HGX. В перспективе компания может выпустить версии с увеличенным числом ядер или интегрированным GPU на одном кристалле. Также вероятно появление конкурирующих решений от AMD и Intel, которые также работают над собственными Arm-чипами. Дальнейшее развитие линейки Vera может включать поддержку памяти HBM для ещё более высоких скоростей.

Итог

Процессор Vera демонстрирует амбиции Nvidia стать полноправным игроком на рынке серверных CPU. С 88 ядрами Olympus, 176 потоками и рекордной пропускной способностью памяти чип способен обеспечить значительный прирост производительности в задачах ИИ и HPC. Следите за развитием этой линейки — она может изменить баланс сил в дата-центрах.