NVIDIA วางตำแหน่ง Vera ให้เป็น "CPU สำหรับยุคสมัยของ Agent" ซึ่งไม่เหมือนกับหน่วยประมวลผลเซิร์ฟเวอร์ทั่วไป เพราะ Vera ถูกปรับแต่งมาเพื่อระบบ AI อัตโนมัติที่ต้องตัดสินใจอย่างรวดเร็วและเป็นลำดับขั้นตอน ซึ่งรวมถึงการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning), การทำธุรกรรมฐานข้อมูล, และการประมวลผลข้อมูลเรียลไทม์
ชิปนี้เป็น CPU สำหรับศูนย์ข้อมูลแบบคัสตอมเต็มรูปแบบตัวแรกของ NVIDIA มีชื่อแกนประมวลผลว่า "Olympus" โดยใช้สถาปัตยกรรมการดึงและถอดรหัสคำสั่งแบบ 10-wide ร่วมกับตัวทำนายสาขาแบบนิวรัล (Neural Branch Predictor) ซึ่งก็คือการใช้ AI เพื่อเร่งความเร็วให้กับภาระงาน AI มันถูกสร้างขึ้นบนชุดคำสั่ง Arm v9.2 และแสดงผลเป็น 176 เธรดผ่านการแบ่งพาร์ติชันทรัพยากรทางกายภาพ แทนที่จะเป็น Simultaneous Multithreading แบบดั้งเดิม
| สเปก | รายละเอียด |
|---|---|
| คอร์ | 88 คอร์ Olympus แบบคัสตอม (เข้ากันได้กับ Armv9.2) |
| แบนด์วิดท์หน่วยความจำ | สูงสุด 1.2 TB/s ผ่าน LPDDR5X |
| การเชื่อมต่อ NVLink-C2C | แบนด์วิดท์ 1.8 TB/s ไปยัง GPU Rubin |
| สถานะการผลิต | ผลิตเต็มรูปแบบตั้งแต่พฤษภาคม 2026 |
คำกล่าวอ้างของ NVIDIA นั้นหนักแน่น บริษัทเคลมว่า Vera ทำงานเสร็จเร็วขึ้น 1.8 เท่าเมื่อเทียบกับซีพียูตระกูล x86, มีประสิทธิภาพต่อเธรดเดียวเร็วขึ้น 50% และมีประสิทธิภาพเป็นสองเท่าของซีพียูระดับแร็คแบบดั้งเดิม
ผลการทดสอบอิสระให้ภาพที่ละเอียดกว่าแต่ก็น่าประทับใจไม่แพ้กัน เมื่อวันที่ 26 พฤษภาคม 2026 Phoronix เว็บไซต์ทดสอบประสิทธิภาพได้เผยแพร่ผลการทดสอบจากบุคคลที่สามเป็นครั้งแรก โดยในภาพรวมแบบค่าเฉลี่ยเรขาคณิต (Geometric Mean) จากภาระงานที่หลากหลาย รวมถึงการคอมไพล์โค้ด, Python, Java, และการประมวลผลฐานข้อมูล Vera แบบ 88 คอร์ทำคะแนนได้เร็วกว่า Intel Xeon 6980P เรือธง 1.55 เท่า และเร็วกว่า AMD EPYC 9575F ประมาณ 10% นอกจากนี้มันยังเอาชนะ Grace CPU รุ่นก่อนหน้าของ NVIDIA เองได้ 1.6 เท่า และรักษาแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงสุดไว้ได้ถึง 90% ในการทดสอบ STREAM TRIAD
Phoronix บันทึกไว้ว่า Vera คอมไพล์ลินุกซ์เคอร์เนลได้ใน 20 วินาที ซึ่งคิดเป็นความเร็วต่อคอร์ที่เร็วกว่าชิป x86 แบบ 128 คอร์ประมาณสองเท่า
นี่คือเซิร์ฟเวอร์เครื่องแรกที่ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อซีพียู Vera โดยเฉพาะ HPE เปิดตัวในงาน COMPUTEX 2026 โดยวางตำแหน่งให้เหมาะกับงานด้าน Agentic AI, Reinforcement Learning, และการประมวลผลข้อมูลในระดับ AI-Factory โดยจะวางจำหน่ายในช่วงฤดูใบไม้ร่วงปี 2026 นี้ โดยเป็นส่วนหนึ่งของพอร์ตโฟลิโอ NVIDIA AI Computing
สำหรับการใช้งานที่มีความหนาแน่นสูงสุด HPE ยังมีเบลดคอมพิวติ้งแบบระบายความร้อนด้วยของเหลวอย่าง HPE Cray Supercomputing GX240 ซึ่งสามารถบรรจุ Vera CPU ได้มากถึง 16 ตัวต่อเบลด และขยายสเกลสูงสุดถึง 640 ซีพียู และ 56,320 คอร์ต่อแร็ค
Redpanda คือเลเยอร์ข้อมูลสตรีมมิ่งในความร่วมมือครั้งนี้กับ NYSE แพลตฟอร์มนี้ทำงานร่วมกับ Apache Kafka ได้ และ Alex Gallego ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Redpanda กล่าวว่าการทดสอบของบริษัทเองแสดงให้เห็นว่า Vera ให้ "เวลาแฝงต่ำลงถึง 5.5 เท่า" เมื่อเทียบกับระบบอื่นๆ ที่พวกเขาเคยวัดประสิทธิภาพ สำหรับตลาดหลักทรัพย์ที่ต้องรับมือกับข้อมูลมากกว่าล้านล้านข้อความต่อวัน การลดเวลาแฝงในระดับนี้ไม่ใช่แค่ทฤษฎี แต่มันส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพของการดำเนินการซื้อขายและความยืดหยุ่นของระบบ
NYSE คือลูกค้าในภาคการเงินที่มีชื่อเสียงที่สุดที่กำลังมองหา Vera แต่รายชื่อผู้ใช้กลุ่มแรกๆ อ่านแล้วเหมือนกับทำเนียบของวงการ AI และคลาวด์คอมพิวติ้ง
Oracle คือผู้ให้บริการระบบคลาวด์เจ้าแรกที่คาดว่าจะใช้งาน Vera ในระดับไฮเปอร์สเกล ด้วยแผนงานที่จะทยอยติดตั้งซีพียูเป็นจำนวนหลายแสนตัวเริ่มตั้งแต่ปี 2026
Vera ไม่ใช่เรื่องราวที่เกิดขึ้นแบบโดดๆ มันคือครึ่งหนึ่งของซีพียูในแพลตฟอร์ม Vera Rubin ขนาดใหญ่ของ NVIDIA ซึ่งจะถูกจับคู่เข้ากับ Rubin GPU รุ่นต่อไป เพื่อขับเคลื่อนโรงงาน AI และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ระบบระดับแร็ค Vera Rubin NVL144 ได้รับการจัดอันดับประสิทธิภาพที่ 3.6 เอ็กซาฟลอปส์ สำหรับการอนุมาน FP4 และ 1.2 เอ็กซาฟลอปส์ สำหรับการเทรน FP8 ซึ่งคิดเป็นประสิทธิภาพประมาณ 3.3 เท่าของ GB300 NVL72 ในปัจจุบัน
สำหรับตลาดการเงิน ความหมายโดยนัยนั้นตรงไปตรงมา ตลาดหลักทรัพย์และบริษัทเทรดถูกจำกัดอยู่กับสถาปัตยกรรม x86 มานานหลายทศวรรษ Vera คือเส้นทางที่น่าเชื่อถือไปสู่โครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ Arm และปรับแต่งมาเพื่อ AI ซึ่งรวมเอาแบนด์วิดท์หน่วยความจำระดับสุดขั้ว จำนวนคอร์ที่หนาแน่นมหาศาล และการเชื่อมต่อโดยตรงกับแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งเรียลไทม์ การสำรวจของ NYSE แม้จะยังอยู่ในขั้นเริ่มต้น แต่มันคือสัญญาณว่าโครงสร้างพื้นฐานของตลาดทุนกำลังหลอมรวมเข้ากับการประมวลผลสมรรถนะสูงและ AI ไม่ใช่แค่ในระดับซอฟต์แวร์ แต่ลงลึกถึงระดับซิลิคอน
Comments
0 comments