Para NVIDIA, CPUs atuais têm falha grave de desempenho que ela vai corrigir

A corrida desenfreada por mais núcleos em servidores fez a indústria de computação em nuvem cometer um erro estratégico nos últimos anos, na visão da NVIDIA.

Para aumentar a densidade e o número de núcleos por chip, fabricantes migraram para arquiteturas baseadas em múltiplos chiplets , sacrificando a otimização de núcleo único e o IPC .

Para o Time Verde, essa abordagem gerou um gargalo crítico na era da IA agêntica, uma falha grave de desempenho que a empresa promete corrigir com o NVIDIA Vera .

Segundo a equipe de engenharia por trás do chip, em entrevista ao Wccftech, agentes de IA executam loops contínuos de raciocínio sequencial em linguagens como Python, exigindo respostas imediatas da CPU para acionar ferramentas antes de devolver a tarefa para a GPU.

Quando a CPU é baseada em chiplets , os dados precisam cruzar fronteiras físicas de entrada e saída dentro do próprio encapsulamento do processador, gerando latências altas e fazendo com que as valiosas GPUs fiquem ociosas aguardando instruções .

Design monolítico e foco em desempenho por núcleo Para eliminar esse gargalo, a NVIDIA tomou um caminho oposto ao da concorrência x86 ao projetar o processador Vera como um único die monolítico .

Como a empresa desenvolveu a arquitetura pensando exclusivamente em servidores e data centers de IA, sem a necessidade de reaproveitar o design para o mercado consumidor comum, todos os núcleos do chip conseguem se comunicar sem cruzar barramentos lentos de I/O.

O resultado é uma largura de banda interna de 3,4 TB/s , permitindo que os núcleos compartilhem contexto até três vezes mais rápido do que os chips concorrentes, segundo a própria NVIDIA.

A mudança de paradigma reflete diretamente no desempenho das tarefas de inteligência artificial.

O novo processador entrega um ganho de 1,5x em velocidade geral se comparado à geração anterior Grace , atingindo o dobro de desempenho frente aos principais processadores x86 em cargas de trabalho com IA agêntica.

Se isso vai ser refletido em processadores para o consumidor, aí é esperar para ver. {{WHATSAPP_CHANNEL}}