Nvidia Vera: معالج 88 نواة بتقنية Spatial Multithreading وذاكرة 1.2 تيرابايت/ثانية

مقدمة تحليلية

كشفت Nvidia في مؤتمر Hot Chips 2026 عن تفاصيل إضافية لمعالجها Vera CPU ذي الـ 88 نواة، والذي يستهدف مراكز البيانات المخصصة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI). يمثل Vera أول معالج مركزي من Nvidia يعتمد على أنوية مخصصة، متجاوزًا تصميم Grace السابق المستند إلى معمارية Arm القياسية. يوفر المعالج نظام ذاكرة LPDDR5X بحد أقصى للقدرة يبلغ 1.5 تيرابايت وعرض نطاق ترددي يصل إلى 1.2 تيرابايت/ثانية، محققاً مستويات أداء وكفاءة طاقة ضرورية للتطبيقات المتقدمة. تدعي Nvidia أن Vera يمكنه معالجة أعباء عمل معقدة، مثل تلك المستخدمة في محاكاة متصفح بدون واجهة رسومية، بشكل أسرع بنسبة 24% من معالج AMD EPYC 9655P ذي الـ 96 نواة، كما أعلنت الشركة عن استخدام SpaceXAI لمعالجات Vera لتسريع مهام الذكاء الاصطناعي الوكيلي على نطاق واسع.

التحليل التقني

صُمم Vera خصيصًا لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل، والتي تُصنفها Nvidia كـ "أكثر أعباء العمل الحاسوبية تعقيدًا في التاريخ". يتميز المعالج بنواة Olympus، وهي نواة واسعة مصممة لتحقيق إنتاجية عالية في الأداء أحادي النواة. تتضمن هذه النواة وحدة BPU كبيرة، ومُتنبئ تفرع عصبي، وقدرة فك تشفير بعرض 10 وحدات.

الجديد في Spatial Multithreading وذاكرة SOCAMM2

أوضحت Nvidia تفاصيل تقنية تعدد الخيوط المكاني (spatial multithreading) في Vera، والتي تفصل موارد النواة عبر خطي أنابيب مع إمكانية نقل البيانات وذاكرة التخزين المؤقت بين الخيوط حسب الحاجة. تُظهر بيانات Nvidia أن Vera أقل تأثرًا بتأثير "الجار المزعج" (noisy neighbor effect) مقارنة بـ "معالج مركزي تقليدي" عند تشغيل خيطين، مما يؤدي إلى تراجع أكثر اتساقًا في أداء كل نواة. على النقيض، تقوم تقنيات SMT التقليدية بتقطيع الموارد بين الخيوط زمنيًا، مما يتسبب في فجوات بين وحدة التنبؤ بالفرع (BP) ووحدة فك التشفير (decode).

يعتمد المعالج على نسيج التماسك المتدرج من الجيل الثاني (SCF)، الذي ينقل البيانات عبر الشريحة. تربط العقد المركزية لتبديل التماسك (CSNs) الأنوية بمجموعات من ذاكرة التخزين المؤقت L3 بإجمالي 164 ميجابايت وبنظام الذاكرة الأوسع. فيما يتعلق بالذاكرة، اختارت Nvidia LPDDR5X بدلاً من RDIMMs التقليدية، وهو خيار أصبح ممكنًا بفضل تصميم SOCAMM2 القابل للصيانة. يضم كل معالج Vera ثماني فتحات SOCAMM2، مما يوفر سعة تصل إلى 1.5 تيرابايت وعرض نطاق ترددي يبلغ 1.2 تيرابايت/ثانية. أكدت Micron أن LPDDR5X الخاص بها يستهلك حوالي ثلث الطاقة مقارنة بـ RDIMM التقليدي. تستهلك أنظمة ذاكرة Vera المحملة بالكامل ما بين 30W و 40W، مع 1.5 تيرابايت بسرعة 9600 MT/s، بينما يمكن أن تتجاوز متطلبات طاقة RDIMMs التقليدية 100W.

تُظهر مقارنات الأداء التي قدمتها Nvidia تفوقًا في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل:

• أداء متصفح بدون واجهة رسومية: 24% أسرع من معالج AMD EPYC 9655P (96 نواة)، مع تسريع دورة العمل 4.5 مرة عبر إلغاء عناصر واجهة المستخدم.
• تجميع نواة Linux: 22% أسرع (هدف AArch64 الأصلي) و 14% أسرع (الترجمة المتقاطعة لـ x86) مقارنة بمعالج AMD EPYC 9655P.
• اختبار SPEC CPU 2017 intrate: يُظهر Vera تدهورًا أقل في الأداء لكل نواة عند تشغيل خيط إضافي مقارنة بـ "معالج مركزي تقليدي".
• اختبار SPEC CPU 2026 (لكل نواة): حقق Vera تقدمًا إجماليًا بنسبة 3% على AMD EPYC 9755 وفقًا لشرائح Nvidia.

السياق وتأثير السوق

يمثل معالج Vera أول محاولة جادة لشركة Nvidia للاستحواذ على حصة سوقية في سوق المعالجات المركزية المتنامي الخاص بالذكاء الاصطناعي الوكيل. استراتيجية الشركة تتمثل في تقديم منتج شديد التخصص، يتضح من إطلاق وحدة معالجة مركزية واحدة فقط بـ 88 نواة. هذا التوجه يتناقض مع استراتيجيات المنافسين التي تميل لتقديم خيارات أوسع من حيث عدد الأنوية. على سبيل المثال، قدمت AMD معالج Venice في يونيو، والذي تدعي الشركة أنه يتفوق على Vera بنسبة 3.3x في الأداء على مستوى الرف وبنسبة 20% في سيناريوهات أداء محددة، ويصل إلى 256 نواة من معمارية Zen 6. كما قامت Intel بتفصيل معالجها Xeon 7 "Diamond Rapids" بعد عرض Nvidia مباشرة، والذي سيأتي بـ 256 نواة P-core.

ركزت Nvidia على كفاءة الطاقة كإحدى الركائز الأساسية لتصميم Vera، مستهدفة مراكز البيانات ذات قيود الطاقة. يعد اختيار ذاكرة LPDDR5X وتقنية SOCAMM2 حاسمًا في تحقيق هذه الأهداف، حيث يقلل استهلاك الطاقة بشكل كبير مقارنة بأنظمة RDIMM التقليدية. هذا التوجه يضع Vera كحل متخصص لمنشآت محددة، بدلاً من منافس مباشر في سوق المعالجات المركزية لمركز البيانات الأوسع. بينما أعلنت Nvidia عن شحن "مئات الآلاف" من خوادم Grace المستقلة، فإن Vera يقدم تحولًا نحو تصميم أنوية مخصصة، مما يشير إلى نية Nvidia ترسيخ مكانتها في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل بشكل مستقل عن تصميمات Arm القياسية.

رؤية Glitch4Techs

معالج Vera من Nvidia ليس اختراقًا ثوريًا شاملًا، بل هو منتج استراتيجي ومحسوب بعناية لسوق متخصص للغاية. يمثل التركيز على أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل، وتقنية spatial multithreading، وكفاءة الطاقة التي تتيحها ذاكرة LPDDR5X (والتي تستهلك ثلث طاقة RDIMM التقليدية وفقًا لـ Micron) نقاط قوة واضحة تتماشى مع متطلبات مراكز البيانات المقيدة بالطاقة. ومع ذلك، فإن قرار Nvidia بتقديم معالج Vera بـ 88 نواة كـ SKU واحد فقط يحد بشكل صارم من قابليته للتطبيق على نطاق واسع في سوق مراكز البيانات المتنوعة. في ظل إعلان AMD عن معالج Venice بـ 256 نواة وادعاءات بأداء يتجاوز Vera بنسبة 3.3x على مستوى الرفوف، بالإضافة إلى دخول Intel بمعالج Diamond Rapids الذي يصل إلى 256 نواة P-core، يبدو Vera محاولة مكلفة لاستهداف شريحة سوقية صغيرة ولكن ذات هوامش ربح عالية، بدلاً من السعي للهيمنة على سوق المعالجات المركزية لمركز البيانات بأكمله.

هذا النهج يضع Vera في موقف تحدٍ مباشر من حيث حجم الأداء الإجمالي والكثافة مقابل الحلول ذات الأنوية الأعلى.