Nvidia, veri merkezi CPU pazarında iddialı bir adım atarak ilk özel çekirdek tasarımına sahip işlemcisi Vera'yı tanıttı. Özellikle yapay zeka alanındaki gelişmelerin hız kazandığı bu dönemde piyasaya sürülen Vera, sunucu CPU pazarındaki patlamayı fırsat bilerek önemli bir oyuncu olmayı hedefliyor.
Vera, AMD ve Intel'in bulut pazarındaki hakimiyetini sarsmak yerine, hızla büyüyen ve özellikle yapay zeka altyapılarını geleneksel bulutların dışına taşımak isteyen büyük ölçekli teknoloji şirketlerinin (hyperscalers) hedeflediği pazarda pay kapmayı amaçlıyor. Bu doğrultuda, Nvidia'nın x86 tabanlı rakiplerinden farklı bir tasarıma sahip olan Vera, hatta pek çok ARM tabanlı tasarıma kıyasla benzersiz mimari özellikler de barındırıyor.
Nvidia, Vera işlemcisinin detaylarını genel kullanıma sunulmaya hazırlanırken yavaş yavaş paylaşıyor. Bu yılın ikinci yarısında piyasaya sürülmesi beklenen Vera hakkında artık daha net bir resme sahibiz. Nvidia, Vera'nın Olympus çekirdeği hakkındaki tüm detayları içeren bir teknik rapor (white paper) yayınladı ve bu raporla birlikte AMD'nin Turin tabanlı Epyc 9755 işlemcisiyle karşılaştırmalı SPEC CPU 2026 test sonuçlarını da paylaştı.
Teknoscope olarak, bu teknik rapordaki önemli detayları, Olympus çekirdeğinin mimarisini ve Nvidia'nın gerçekleştirdiği test sonuçlarını sizler için mercek altına alıyoruz. Yazımızın sonunda ise Vera'nın genel bağlamını ve Nvidia'nın daha geniş yapay zeka ekosistemindeki yerini, bağımsız dağıtımlarla karşılaştırarak inceleyeceğiz.
Nvidia Vera CPU'nun Performans Testleri Ortaya Çıktı
Daha önce Vera'nın performansını, Nvidia'nın merkezinde Phoronix tarafından gerçekleştirilen bazı seçilmiş testler aracılığıyla görmüştük. Ancak yayınlanan teknik raporla birlikte, Nvidia SPEC CPU 2026 testlerini de paylaştı. Özellikle SPECrate tam sayı (integer) testlerinde, çift soketli yapılandırmada çalışan Vera, AMD'nin Epyc 9755 işlemcisiyle karşılaştırıldı. Sonuçlara geçmeden önce, SPEC testlerinin nasıl çalıştığına ve raporlama kriterlerine dair bazı önemli noktaları belirtmekte fayda var.
Nvidia'nın gerçekleştirdiği bu testler henüz resmi değil, çünkü Vera henüz geniş çapta erişilebilir olmadığı için bir referans sistemde test edildi. İşlemcinin bu yılın ikinci yarısında genel kullanıma sunulması planlanıyor. Bu nedenle, Nvidia henüz resmi sonuçları raporlayamıyor. Raporlarda bazı yerlerde “tahmini” ibaresinin görülmesinin sebebi de budur. Nvidia'nın SPEC CPU 2026 testlerini kendisinin yürüttüğünü, AMD'nin henüz Venice işlemcileri için yaptığı gibi beklenen performansı tahmin etmediğini belirtmek önemlidir.
SPEC CPU 2026 dört ana test grubundan oluşuyor. Nvidia'nın test ettiği SPECrate tam sayı (integer) testi ise özellikle sistemin genel verimliliğini ve tam sayı tabanlı iş yüklerini önceliklendiriyor. “Rate” skoru, belirli bir zaman diliminde ne kadar işin tamamlandığını gösteriyor. Bu testte, sistemdeki her bir iş parçacığına (thread) iş yükünün bir kopyası atanır. Skor, bu iş yüklerinin tamamlanma süresini ifade eder ve doğal olarak daha fazla çekirdeğe sahip işlemcilere avantaj sağlar.
Testlere dahil edilen iş yükleri hakkında daha fazla bilgi için daha önceki SPEC CPU 2026 analizlerimize göz atabilirsiniz. İşte genel sonuçlar:
Nvidia, test ettiği 9755 işlemcisi için genel skor olarak 898 dışında kesin sonuçları paylaşmadı. Bu genel skoru dikkate aldığımızda, Vera, 9755'in %3 önünde yer alıyor. Vera'nın burada, önemli bir çekirdek (thread) dezavantajına rağmen önde olması dikkat çekici. Çift soketli bir Epyc 9755 sistem için 898'lik genel bir skor, genel kullanıma sunulmuş SPEC CPU 2026 sonuçlarıyla karşılaştırıldığında makul olsa da, daha yüksek sonuçlar da yayınlanmıştır. SPEC CPU, kaynak kodu olarak sunulur ve test edenin tercih ettiği derleyici ile derlenmesi gerekir ki bu da sonuçları (özellikle üreticiye özel derleyicilerle) önemli ölçüde etkileyebilir. Nvidia, her iki sistemde de GNU 15.2 derleyicisini kullandı.
Yukarıda, Vera'nın sonuçları 9755 ile karşılaştırılmış olsa da, bu doğrudan sayısal bir karşılaştırma değil. Nvidia, çekirdek başına performansı normalize etmiş durumda, ki bu SPECrate sonuçlarının normal paylaşılma şekli değildir. Genel sayılara göre, Vera çekirdek sayısı dezavantajına rağmen aynı süre içinde daha fazla iş tamamlama yeteneğine sahip olsa da, yukarıdaki grafiklerin ima ettiği gibi %70 veya %80'lik bir avantaj aralığında değil.
Sonuçların bu şekilde karmaşık olmasıyla ilgili Nvidia'ya sorduğumuzda aldığımız yanıt şu şekilde oldu: “Tam yüklü bir soket altında çekirdek başına performans önemlidir çünkü ajan tabanlı yapay zeka (agentic AI) ve RL sistemleri birçok sanal ortamı eş zamanlı olarak çalıştırır, bu sırada her ajan adımı sıralı ve gecikmeye duyarlıdır. Bu, paylaşılan güç, bellek, önbellek ve veri yolu üzerindeki rekabete rağmen her bir çekirdeğin sürdürdüğü performansı ölçer. Bu nedenle fiziksel çekirdek başına normalize ediyoruz, her iki sistemde de SMT etkinleştirilmiş durumdadır.”
Nvidia'nın vurguladığı “ajan tabanlı” iş yükleri, kod derleme ve yorumlama gibi görevleri içeriyor; zira bir ajan genellikle bağımlılıkları sorgulamak ve kaynak kodunu derlemek gibi işler yapar. Bunun altında veri bilimi iş yükleri (veya Keşifçi Veri Analizi - EDA), ve daha da altında ise SQLite veritabanı yönetimi gibi veri işleme iş yükleri yer alıyor. Bu sonuçlar, Vera'nın veri yoğun, arka uç işlemleri konusunda oldukça yetkin olduğu yönündeki genel mesajıyla uyumlu.
Nvidia, çekirdek başına sonuçları paylaşmasına rağmen, SPECrate'in hala doğru test olduğunu savunuyor. Buradaki çekirdek başına sonuçlar, tam yüklü bir soket bağlamında değerlendiriliyor. Teknik raporda yer alan gerekçe şu şekilde: “Bu metrik, ajan tabanlı yapay zeka ve RL sistemleri için önemsiz değildir; zira bu sistemler izole tek iş parçacıklı testler yerine birçok sanal ortamı, aracı ve çevreyi eş zamanlı olarak çalıştırır. Tam yüklü çekirdek başına performans, her bir çekirdeğin soket düzeyindeki güç, bellek bant genişliği, önbellek ve veri yolu kaynaklarını paylaşırken ne kadar iyi bir verimlilik sağladığını yakalar.”
Nvidia, iş yüklerini çalıştırmanın yanı sıra, görsel galeride görülebilecek mimari testler için kod yürütmesini de analiz etti. Nvidia, Turin'e kıyasla IPC'de (Döngü Başına Komut) 1.9 kata kadar, dallanma tahminlerinde (branch predictions) 2.3 kata kadar, döngü başına alınan dallanmalarda (taken branches) 3.5 kata kadar ve döngü başına talimat getirme (instruction fetch) işlemlerinde 2.4 kata kadar kazanç sağladığını iddia ediyor.
SPEC testlerinin yanı sıra Nvidia, Olympus çekirdeğinin yeteneklerini vurgulayan birkaç ek test sonucu da paylaştı. İlk olarak, orijinal olarak web sayfalarını sıralamak için geliştirilen bir algoritma olan PageRank testini ele alalım. Bu test, Olympus'un önbellek motorunun (prefetch engine) performansını ortaya koyuyor. Nvidia, bu iş yükünü daha yüksek çekirdek sayılarına ölçekleyerek, Vera'nın 32 çekirdeğe kadar tek çekirdek performansını büyük ölçüde koruduğunu gösterirken, Turin işlemcisinin yaklaşık 20 çekirdek civarında bir performans duvarına ulaştığını belirtti.
Yukarıdaki sonuçlara ek olarak Nvidia, Vera'nın bellek sistemi ile Turin'i karşılaştıran bazı testler de paylaştı. Bu mikro testler, Nvidia'nın belirttiği spesifikasyonları doğrulamak açısından faydalı olsa da, bunlar uygulama performansını değil, mimari performansı ölçüyor. Mimari bir avantaj, performans avantajına dönüşebilir, ancak bu her zaman doğrusal ve beklenen bir şekilde gerçekleşmeyebilir.
Nvidia, bellek testleri için dahili olarak geliştirdiği araçları kullandı. Bu araçlar GitHub üzerinden herkesin erişimine açık.
İlk test, bellek alt sistemini bant genişliği kullanımı arttıkça zorlayan yüklü bellek gecikmesi (loaded memory latency) testi. Vera genel olarak çok daha yüksek bant genişliğine sahip olsa da, Turin yongasının maksimum performansının altında bir gecikme duvarına ulaştığını görüyoruz. Nvidia bunu, Tekdüze Olmayan Bellek Erişimi (NUMA) etki alanları arasındaki geçişler ve CCD'den CCD'ye olan gecikmelere bağlıyor.
Çekirdek başına bant genişliğine bakıldığında, Nvidia Vera'nın AMD'nin 9755'inden dört kat daha fazla bant genişliği sağladığını iddia ediyor. Buradaki çıkarım, “gerçek dünya” çekirdek başına bant genişliğinin Nvidia'nın belirttiği özelliklerden daha iyi olduğu (veya belki de AMD'ninkinden daha kötü) yönünde.
Belki de bu testlerin en önemlisi, yukarıda görülen çekirdekten çekirdeğe gecikmeyi (core-to-core latency) inceleyen test. AMD'nin çiplet tabanlı mimarisinde CCD'ler arası geçişin büyük bir gecikme cezası anlamına geldiği bir sır değil. Bunu, Ryzen 9 9950X3D2 incelememizde de görebilirsiniz ve CCD sayısı arttıkça bu cezalar katlanarak artar.
AMD'yi adil bir şekilde değerlendirirsek, çiplet tabanlı tasarımlar bu tür CCD'ler arası geçişler için değil, iş yüklerini yerel tutmak ve çekirdek yoğunluğunu optimize etmek için tasarlanmıştır. Vera'nın tasarım hedefi açıkça tüm yonga genelinde gecikmeleri tutarlı tutmak ve bu süreçte çekirdek yoğunluğundan feragat etmektir. Nvidia'dan Ian Buck, bu tasarım tercihinin “eski iş yükleri pahasına olacağını” belirtmişti.
Bu önemli bir bağlam. Nvidia, AMD ve Intel'den mevcut pazar payını çalmaya çalışmak yerine, AMD ve Intel pazara yetişemeden büyüyen bir pazarda pay kapmaya çalışıyor. Bazı finans kurumları (Morgan Stanley ve Bank of America dahil), sunucu CPU pazarının 2030 yılına kadar büyüklüğünü ikiye katlayabileceğini (veya daha da büyüyebileceğini) öngörüyor. Bu bağlam, Vera'nın optimize edilmediği iş yüklerini işleyebilecek CPU'lara devam eden bir talep olacağı gerçeğini ortaya koyuyor ve AMD ile Intel'in gelecekteki ürünleriyle bu dinamiği nasıl ele alacakları, bir yandan mevcut müşteri tabanını korurken diğer yandan genişleyen pazara doğru ilerlerken ilginç olacaktır.
Nvidia'nın bu genişleyen pazar vizyonu açıkça ortada ve bu doğrultuda SPEC CPU kayan nokta (floating point) sonuçlarını paylaşmamış. Muhtemelen bu durum, SPEC'nin vektörleştirilmiş testlerinin öncelikle HPC iş yüklerine odaklanmasından kaynaklanıyor; oysa Nvidia, tam sayı tabanlı ve kritik ajan tabanlı iş yükleri olduğuna inandığı alanlara odaklanmış. Vera, SVE içeren bir vektör motoruna sahip olsa da, bu Nvidia'nın odak noktası gibi görünmüyor.
Uçtan uca bir Nvidia sisteminde, bu vektörleştirilmiş iş yükleri bir Rubin GPU'ya devredilecektir. Ancak henüz Vera için herhangi bir vektör sonucu elde edemedik. Şu ana kadar sadece tam sayı sonuçlarını gördük; bu durum Vera'nın bellek sistemi göz önüne alındığında biraz garip.
