NVIDIA svela nuovi dettagli su Vera: la CPU Arm che punta a ridefinire i server AI

Nelle scorse ore NVIDIA ha svelato nuovi dettagli tecnici su Vera, la CPU Arm che accompagnerà le future infrastrutture dedicate all’Intelligenza Artificiale e all’elaborazione ad alte prestazioni. Pur essendo stata annunciata nei mesi scorsi insieme all’architettura Rubin, l’azienda ha deciso di entrare finalmente nel merito della progettazione interna del processore, illustrando le principali innovazioni sviluppate per il nuovo core proprietario Olympus.

L’obiettivo dichiarato è piuttosto ambizioso, ovvero realizzare una CPU capace di gestire in modo efficiente workload legati all’AI agentica, all’analisi dei dati, ai software enterprise e alle applicazioni che richiedono elevate prestazioni per singolo thread. Vera potrà essere utilizzata sia all’interno dei sistemi rack-scale NVL sia come processore indipendente, una flessibilità che, secondo NVIDIA, sta già attirando l’interesse di numerosi clienti del settore enterprise.

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NVIDIA Vera: il nuovo core Olympus punta tutto su parallelismo ed efficienza

Gran parte delle novità riguarda proprio il nuovo core Olympus, sviluppato internamente da NVIDIA e costruito sull’architettura Armv9.2. La progettazione è stata suddivisa in quattro aree principali: front-end, mid-core, execution engine e sottosistema cache, ognuna ottimizzata per ridurre i tempi morti durante l’esecuzione delle applicazioni più complesse.

Nel front-end troviamo uno degli elementi più interessanti dell’intera architettura, un nuovo sistema di branch prediction basato su reti neurali. Il suo compito è prevedere con maggiore precisione il percorso che seguirà il software durante l’esecuzione, limitando le istruzioni errate e mantenendo costantemente occupate le unità di calcolo.

NVIDIA abbina questa tecnologia a un motore di decodifica 10-wide, progettato per alimentare continuamente la pipeline della CPU con nuove istruzioni, caratteristica particolarmente utile nei carichi di lavoro che alternano frequentemente flussi di esecuzione differenti, come compilazione, analisi dati o runtime dedicati agli agenti AI.

La sezione centrale del processore, definita mid-core, sfrutta invece un ampio sistema di esecuzione fuori ordine (out-of-order execution), con un reorder buffer particolarmente profondo che consente di individuare istruzioni indipendenti e mandarle in esecuzione anche quando altre operazioni risultano momentaneamente bloccate. In questo modo il processore riesce a mantenere elevato il livello di parallelismo e ad aumentare il numero di istruzioni elaborate in ogni ciclo di clock.

L’execution engine rappresenta probabilmente la parte più sofisticata dell’intero progetto. NVIDIA non è entrata troppo nei dettagli, ma ha confermato l’utilizzo di uno scheduler dinamico capace di distribuire in tempo reale micro-operazioni dedicate ai calcoli scalari, vettoriali, floating point, crittografici e alle operazioni di caricamento e scrittura dei dati, con l’obiettivo di incrementare sensibilmente il numero di istruzioni elaborate ogni secondo.

Cache evoluta, memoria LPDDR5X e prestazioni fino a 1,8 volte superiori

Un altro elemento centrale dell’architettura Vera, ma non solo potremmo dire, è rappresentato dal nuovo sottosistema cache. Secondo NVIDIA, i moderni carichi AI richiedono sempre più spesso l’accesso a grandi quantità di dati che non possono essere contenute nella cache tradizionale del processore. Per questo motivo Olympus integra una gerarchia di cache particolarmente estesa, accompagnata da numerosi motori di prefetch e da acceleratori specificamente progettati per recuperare dati sparsi, database, grafi e strutture utilizzate dai modelli di intelligenza artificiale.

Anche la gestione del multithreading è stata completamente ripensata. A differenza dell’approccio adottato da molte CPU x86 con Simultaneous Multithreading tradizionale, dove due thread condividono le stesse risorse del core rischiando di interferire tra loro, NVIDIA afferma di aver sviluppato un sistema capace di suddividere preventivamente le risorse hardware tra i vari thread, riducendo quello che viene comunemente definito effetto “noisy neighbor” e migliorando la prevedibilità delle prestazioni.

A collegare tutti i componenti troviamo la nuova Scalable Coherency Fabric, un’interconnessione interna capace di raggiungere 3,4 TB/s di banda passante, mentre la CPU integra una cache L3 unificata da 164 MB.

Per quanto riguarda la memoria, Vera utilizza moduli SOCAMM2 LPDDR5X, capaci di offrire fino a 1,2 TB/s di larghezza di banda complessiva; l’azienda ha inoltre confermato che ogni processore potrà essere configurato con un massimo di 1,5 TB di memoria LPDDR5X, una dotazione pensata per sostenere i carichi di lavoro AI più esigenti.

In chiusura NVIDIA ha condiviso anche un primo confronto prestazionale con un processore AMD EPYC Turin 9755, sostenendo che Vera (88 core) sarebbe in grado di offrire fino a 1,8 volte le prestazioni per core in alcuni workload selezionati. Si tratta naturalmente di benchmark interni e limitati a specifici scenari d’utilizzo, che dovranno essere verificati quando i primi sistemi basati sulla nuova CPU arriveranno effettivamente sul mercato.