NVIDIA'nın yeni Vera CPU'su, özellikle Yapay Zeka (AI) odaklı iş yüklerinde geleneksel x86 işlemcilere meydan okuyor. Yapılan testler, Vera'nın AMD EPYC gibi x86 tabanlı işlemcilere kıyasla tam 6 kat daha fazla performans sağladığını ve gecikme süresini %40 oranında azalttığını gösteriyor.
NVIDIA Vera'nın Tek Parça Tasarımı ve Mimari Yenilikleri, 88 Çekirdekle Bile x86'yı 2 Katı Aşıyor
NVIDIA, Vera CPU'nun performansını x86 tabanlı rakipleriyle karşılaştıran tüm detayları paylaştı. Bu yeni işlemci, özellikle 'Agentic AI' olarak adlandırılan, akıllı ajan tabanlı yapay zeka uygulamalarının yoğun olarak kullanıldığı alanlarda öne çıkıyor. NVIDIA, Vera'nın performansını dört ana kategori üzerinden değerlendiriyor:
- Bellek Bant Genişliği ve Gecikme Süresi: Vera'nın, yüksek bant genişliği ve düşük gecikme süresiyle çekirdeklerini veriye nasıl beslediğini ortaya koyuyor.
- Uygulama İş Yükü Performansı: Agentic AI kıyaslamaları, veri analizi, grafik işleme ve diğer CPU yoğunluğunu gerektiren görevlerdeki performansı sergiliyor.
- Çekirdek IPC (Saat Başına Komut): Olympus mikro mimarisinin etkilerini, geniş ön uç, gelişmiş dal tahmini ve derin sıralı yürütme gibi özelliklerle ölçüyor.
- RL ve Agentic AI Performansı: Gecikmeye duyarlı, dallanmaya yoğun ve yüksek eşzamanlılık gerektiren ajan ortamları için Vera'nın değerini vurguluyor.
Karşılaştırmalarda NVIDIA'nın sıklıkla AMD EPYC "Zen 5" çipini kullanması dikkat çekiyor. Bu, Vera'nın tek parça (monolithic) tasarımının ve mimari yapısının, x86 işlemcilere kıyasla önemli avantajlar sağladığını gösteriyor.
NVIDIA, kıyaslamaları mimari ve AI iş akışlarındaki iyileştirmeler olmak üzere iki ana bölümde sunuyor. Mimari tarafta, Vera'nın çeşitli iş yüklerinde x86 rakiplerine göre %1.9'a varan IPC (Saat Başına Komut) artışı sağladığı görülüyor. Bu, özellikle Agentic AI ve RL uygulamaları için kritik önem taşıyan tek çekirdek performansındaki önemli bir yükseliş anlamına geliyor.
Vera'nın Olympus çekirdeklerindeki dal tahmini (branch prediction) yetenekleri, AMD Zen 5'e kıyasla ortalama 2 kat daha hızlı ve belirli durumlarda 2.3 kat daha hızlı çalışıyor. Alınan dallanmaların (taken branches) döngü başına oranı ise tam 3.5 kat artış gösteriyor.
Olympus çekirdekleri, x86'daki mikro-operasyon önbelleğine (uOP cache) ihtiyaç duymayan geniş bir 10-yollu dekodlama birimine sahip. Bu yapı, döngü başına komut getirme (Instruction Fetch Ops) işlemlerinde Zen 5'e kıyasla 2.4 kata kadar daha iyi performans sunuyor.
Ayrıca, arka uç işlemlerinde (Backend Ops) Vera, Zen 5'e kıyasla ortalama 3 kat, bazı durumlarda ise 4.3 kat daha hızlı çalışıyor.
Olympus çekirdeği, gelişmiş dal tahmin algoritmaları sayesinde yoğun ve değişken dallanma desenlerinde yüksek performansını sürdürebilecek şekilde tasarlanmış. Bu, daha iyi ön uç kullanımı, daha az boş döngü ve daha kullanışlı komutlar anlamına geliyor, sonuç olarak döngü başına alınan dallanma sayısı 3.5 kata kadar artıyor.
Bellek gecikmesi testlerinde, geleneksel x86 CPU'ların genellikle çiplet (küçük işlemci parçacıkları) mimarisi kullandığı ve bu durumun çok sayıda çekirdekten gelen bellek isteklerinde darboğazlara yol açtığı belirtiliyor. Çiplet tasarımı, gecikmeyi artırabiliyor ve etkili bant genişliğini düşürebiliyor.
Karşılaştırmada, AMD EPYC Turin 9755 işlemcisinin bellek bant genişliği talebi arttıkça gecikme süresinin 120ns'den 350ns'ye kadar çıktığı görülüyor. Vera ise %90 bellek kullanım oranında 3 kat daha fazla bant genişliği sunarken, en yüksek gecikme süresini %40 oranında azaltıyor.
NVIDIA Vera CPU'lar, çekirdek başına çok daha yüksek bellek bant genişliği sunuyor. 128 çekirdekli Turin çipinde her çekirdek yaklaşık 3.1 GB/s bant genişliği alırken, 88 çekirdekli Vera'da her çekirdek yaklaşık 12.7 GB/s bant genişliğine sahip. Bu, EPYC'den 4 kat daha fazla ve bazı durumlarda 14 GB/s'ye kadar çıkabiliyor. Bu çekirdek başına bellek bant genişliği, özellikle büyük ve düzensiz veri setleriyle çalışan, hesaplama gücünden çok bellek verimliliğinin kısıtlayıcı olduğu Agentic AI iş yükleri için büyük önem taşıyor.
Çiplet tabanlı çözümlerin performansını etkileyen bir diğer faktör ise, birçok ayrı I/O ve hesaplama çipletinin bir araya getirilmesi. Veri bir çekirdekten diğerine geçerken, kaynak çekirdek yongasından ayrılıp, bir I/O yongası aracılığıyla paket fabrikasını geçerek farklı bir çekirdek yongasına ulaşması ve tutarlılık yanıtları için benzer bir yolu izlemesi gerekebiliyor. Her yonga geçişi gecikme ekliyor, paket bant genişliğini tüketiyor ve iletişim kuran çekirdeklerin fiziksel konumuna bağlı olarak değişkenlik yaratıyor. Sonuç olarak çekirdekler arası gecikme artıyor ve performans etkileniyor.
Çekirdekten çekirdeğe gecikme haritasında, NVIDIA Vera'nın AMD EPYC 9755 çipine kıyasla %50 daha düşük gecikme sunduğu görülüyor. Daha da etkileyici olan, Vera'nın tüm çekirdek çiftleri arasında tutarlı bir gecikme sergilemesi, tek parça mimarisinin AI iş akışları için sıfırdan nasıl tasarlandığını vurguluyor.
Agentic kıyaslamalarına gelince, Vera'nın temel amacını oluşturan bu testlerde, NVIDIA Spec CPU 2006'da tam yüklü bir sistemdeki çekirdek başına performansı ölçüyor. Yazılım yığını, Python yürütme, kod derleme, statik analiz ve araç destekli yazılım iş akışlarındaki performansı değerlendiriyor.
NVIDIA Vera CPU, Python performansında AMD EPYC'ye kıyasla 1.8 kata kadar daha yüksek performans sergiledi. Diğer kıyaslamalarda ise 1.7 kata kadar performans artışı görülüyor; bu da x86 rakiplerine kıyasla neredeyse 2 katlık bir performans sıçraması anlamına geliyor.
Grafik Tarama algoritmalarında, NVIDIA Vera CPU, AMD Turin'e kıyasla 2.6 kat daha fazla performans sunuyor. Grafik iş akışları bant genişliği ve önbelleğe duyarlı olduğundan, Vera'nın bellek ve önbellek sistemleri burada tam potansiyellerini gösteriyor.
NVIDIA, Page Rank iş yüklerinde Grafik Tarama Çekirdeği ölçeklenmesini de sergiliyor. Bu test, çekirdek işlem hattı, paket ve bellek bant genişliğini zorluyor. Burada Vera, 32 çekirdek sayısıyla devasa bir 29.3 katlık artış elde ediyor.
Son olarak, çevrimiçi analitik işlemeler için yüksek performanslı bir sütunlu veritabanı olan ClickHouse testinde, Vera, AMD EPYC Turin çipine kıyasla %20'lik bir performans artışı sağlıyor ve tarama ile toplama yoğun, eşzamanlılığa duyarlı analiz ve ETL (Veri Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme) iş yükleri için mükemmel bir uyum gösteriyor.
NVIDIA Vera CPU, yüksek performanslı bilgi işlem alanında, özellikle de talepkar Agentic AI iş yüklerinde önemli bir mimari sıçramayı temsil ediyor. Modern x86 CPU'larda yaygın olan çiplet tabanlı yaklaşımdan ziyade tek parça bir tasarımı benimseyen Vera, bellek alt sistemleri, tutarlılık fabrikası ve çekirdekler arası iletişimdeki kritik darboğazları aşıyor. Bu, önemli ölçüde daha düşük ve daha tutarlı gecikme süreleri sağlarken, çekirdek başına çok daha yüksek bellek bant genişliği sunuyor.
NVIDIA Vera CPU, Agentic AI işlemci yarışında öne çıkmayı hedefliyor. Şirket, Vera'nın 2026'da piyasada lider işlemci konumuna geleceğini belirtiyor ve OpenAI, Anthropic, SpaceX ve Perplexity gibi birçok erken benimseyen kuruluşun şimdiden Vera'yı kullanmaya başladığı bildiriliyor. İşlemci, çeşitli süper bilgisayar merkezlerinde ve bulut veri merkezlerinde dağıtılıyor ve sayısız ekosistem ortağından tam destek görecek.
Düzensiz, bant genişliğine aç ve eşzamanlılık yoğun AI iş akışları için sıfırdan optimize edilmiş Vera, yalnızca tam yük altında daha yüksek çekirdek başına verimlilik sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda AI veri merkezlerinde verimli ve ölçeklenebilir işlem için yeni bir standart belirliyor.
