Nvidia detalha como sua CPU Vera terá mais potência para IAs Agênticas

A Nvidia detalhou informações sobre a arquitetura do seu processador Vera, que será utilizado em data centers e trará um desenho diferente, em uma entrevista ao Wccftech .

Em vez de utilizar a contagem de núcleos e outras partes no típico arranjo de chiplets, a companhia usará um sistema monolítico para que essa peça opere com a menor latência possível, priorizando o desempenho.

A equipe de engenheiros da gigante projetou a Vera com uma matriz de computação nesse estilo monolítico, ou seja, em um único die (o bloco de silício).

Isso vai na contramão do que diversos fabricantes vêm fazendo na última década ao usar o sistema de chiplets ou tiles, que funcionam como diversos blocos de silício separados que se encaixam uns nos outros - como peças de Lego.

O veículo detalha que essa escolha faz parte de uma premissa que todos os núcleos de processamento devem se comunicar diretamente, sem a necessidade de se comunicarem com diferentes blocos.

Em outras palavras, o arranjo monolítico reduz o tempo de comunicação entre as partes , enquanto o arranjo em chiplets tem uma latência maior, pois as peças estão fisicamente distantes.

O processador Vera utiliza uma tecnologia chamada Nvidia Scalable Coherent Fabric de segunda geração, que somada ao sistema com memórias LPDDR5X, consegue atingir larguras de banda maiores.

Essa abordagem pode trazer benefícios como a otimização em single-core e mais Instruções Por Ciclo (IPC).

Nvidia já disponibiliza racks com as CPUs Vera Foto: Nvidia/Divulgação IA dita o ritmo Essa mudança estrutural proposta pela Nvidia para a CPU Vera tem total relação com as necessidades de treinamento das IAs Agênticas.

Nesse modelo, os agentes de inteligência artificial operam em ciclos de raciocínio extremamente rápidos e alternam a carga de trabalho entre o processador e a placa gráfica.

A grande questão é que nesses fluxos de trabalho, o processador pode interferir no processo.

Se ele demora demais a entregar as informações para a GPU, o sistema geral começa a ter gargalos e a orquestração de tarefas é comprometida.

Essa escolha por menos latência é justamente para evitar problemas assim.

Do lado mais técnico, o processador deixa de focar no multitarefas e passa a ser muito mais especializado para uma determinada função.