NVIDIA Rosa svela l’architettura Rigel: CPU Arm con core Rigel, cache L2 più ampia e maggiore efficienza

NVIDIA, che ormai sembra inarrestabile, continua a spingere sul fronte tecnologico in modo importante, e questo nonostante l’enorme successo ottenuto con i prodotti di ultima generazione. Oggi però non si parla di GPU, ambito dove l’azienda è leader, ma di roadmap CPU e in particolare dei chip pensati per l’Intelligenza Artificiale di prossima generazione.

Dopo le ottime soluzione Grace e Vera, di cui ci siamo occupati spesso, ora l’azienda inizia finalmente a svelare qualcosa anche sulla futura generazione nome in codice Rosa. A quanto pare, la nuova piattaforma arriverà insieme alle GPU Feynman e rappresenterà un ulteriore passo avanti nella strategia dell’azienda per i data center dedicati ai carichi AI più complessi.

Le informazioni diffuse nelle ultime ore sono particolarmente interessanti perché, per la prima volta, NVIDIA ha confermato l’architettura che equipaggerà Rosa e alcuni dei miglioramenti previsti rispetto all’attuale Vera. L’obiettivo rimane lo stesso, ovvero aumentare ulteriormente le prestazioni per singolo core senza incrementare le dimensioni del die, un aspetto fondamentale per mantenere elevata l’efficienza energetica e la densità di calcolo. Ma vediamo insieme qualche dettaglio in più.

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NVIDIA Rosa introduce i nuovi core Rigel: più cache, istruzioni ottimizzate e prestazioni superiori

Il cuore della nuova CPU NVIDIA sarà rappresentato da Rigel, una nuova architettura proprietaria basata sul set di istruzioni Arm v9.2 che raccoglie l’eredità degli attuali core Olympus impiegati da Vera. Secondo quanto comunicato da NVIDIA, Rigel continuerà a puntare su prestazioni elevate in single-thread, ma introdurrà diversi miglioramenti architetturali che dovrebbero consentire un incremento delle prestazioni senza aumentare l’area occupata dal chip.

Le novità dovrebbero essere diverse, ma tra le più importanti emerse in questa occasione troviamo:

• Pipeline delle istruzioni ulteriormente ottimizzata
• Cache L2 più ampia rispetto a Vera
• Gestione della memoria più efficiente
• Prestazioni per singolo core superiori mantenendo lo stesso footprint del silicio

Analizzando bene, possiamo dire che a primo acchito si tratta di un’evoluzione piuttosto naturale rispetto all’approccio utilizzato con Vera. Se quest’ultima aveva già rappresentato un enorme passo avanti rispetto a Grace grazie ai core Olympus progettati internamente da NVIDIA, Rosa promette di spingere ancora oltre questo approccio.

Le differenze rispetto alle generazioni precedenti iniziano infatti a essere sempre più marcate. Con Grace, NVIDIA utilizzava core Arm Neoverse V2 concessi in licenza, mentre Vera ha segnato il passaggio ai primi core completamente progettati in casa, gli Olympus, capaci di offrire un incremento dell’IPC di circa il 50% rispetto alla generazione precedente e di raddoppiare la cache L2 per core, passata da 1 MB a 2 MB.

Con Rosa il focus di NVIDIA però non sarà tanto sull’aumento del numero di core, che al momento non è stato ancora comunicato, quanto sull’incremento delle prestazioni dei core grazie alla nuova architettura Rigel.

NVIDIA Rosa: cosa cambia rispetto a Grace e Vera

Anche se NVIDIA non ha ancora svelato tutte le specifiche tecniche della piattaforma Rosa, il confronto con le precedenti generazioni permette già di capire la direzione intrapresa dall’azienda. Meglio di tante parole però, soprattutto per i meno esperti, potrebbe essere un breve confronto delle specifiche con i modelli attualmente a listino.

A seguire quindi le differenze attualmente tra le piattaforme:

NVIDIA Rosa

• Nuovi core proprietari Rigel basati su Arm v9.2
• Prestazioni per core superiori a Olympus
• Cache L2 ulteriormente ampliata
• Pipeline delle istruzioni migliorata
• Gestione della memoria più efficiente
• Stesso ingombro del silicio rispetto a Vera
• Numero di core ancora non confermato
• Debutto previsto insieme alle GPU Feynman

NVIDIA Vera

• Core proprietari Olympus basati su Arm v9.2
• 88 core
• 176 thread grazie allo Spatial Multithreading
• IPC circa il 50% superiore rispetto a Grace
• Cache L2 raddoppiata a 2 MB per core
• Memoria LPDDR5X ECC con supporto SOCAMM e LPDDR6 in alcune implementazioni
• Banda memoria fino a 1,2 TB/s
• Capacità fino a 1,5 TB
• NVLink-C2C fino a 1,8 TB/s
• Fabric SCF di seconda generazione

NVIDIA Grace

• Architettura Arm Neoverse V2
• 72 core
• 72 thread
• Cache L2 da 1 MB per core
• Memoria LPDDR5X ECC
• Banda memoria fino a circa 512 GB/s
• Interconnessione NVLink-C2C fino a 900 GB/s

La roadmap dell’azienda statunitense evidenzia chiaramente come NVIDIA stia investendo sempre più nello sviluppo delle proprie CPU proprietarie, riducendo progressivamente la dipendenza dalle architetture Arm con licenza standard. Lo scopo del produttore sembra molto chiaro, ovvero offrire piattaforme completamente ottimizzate per l’AI generativa e per i cosiddetti carichi Agentic AI, ovvero ambiti dove le prestazioni in single-thread e la rapidità di accesso alla memoria stanno diventando elementi sempre più determinanti.

Secondo l’attuale roadmap, Vera continuerà ad alimentare le piattaforme Rubin già in produzione, mentre Rosa debutterà inizialmente nei sistemi enterprise affiancando le GPU Feynman; solo successivamente questa nuova architettura dovrebbe arrivare anche sulle future piattaforme dedicate ai PC AI di NVIDIA.