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摘要
要点
一款为 agentic AI 打造的数据中心 CPU
Python 是包括 LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 在内的 agentic 框架的基础。Vera 在 PyBench 测试中领先,超过了 EPYC 9755,而后者又优于英特尔的 Xeon 以及 AMD 更大规模的 EPYC 9965。
这些对比使用的是双路平台,每个平台都配备 1.5 TB 内存:英伟达 MGX Vera 参考系统采用三星 LPDDR5-9600 ECC SOCAMM2,Supermicro 的 Xeon 6980P 系统采用美光 DDR5-8800 ECC MRDIMM,AMD Volcano 平台则采用 SK hynix DDR5-6000 ECC RDIMM。
英伟达 Vera CPU 性能:带宽和 SPEC 结果
Vera 的内存接口通过 LPDDR5X 支持最高 1.2 TB/s 带宽,此外双路之间的带宽最高可达 1.8 TB/s。STREAM 和 MBW 测试显示其吞吐量表现强劲,不过 CacheBench 在读/改/写综合测试中将 Vera 排在竞争对手之后。
在 SPEC CPU 2026 整数吞吐测试中,Vera 比 EPYC 9755 系统快 1.5%,而英伟达白皮书中的优势为 3%。此次对比中,Vera 配备 352 个线程,AMD 系统则为 512 个线程,Vera 展现出尤其强的单核优势。
英特尔的 Xeon 6980P 在使用 oneAPI 优化二进制文件重新测试后提升了 10%。即便如此,使用通用 GCC 的 Vera 在该对比中仍快 8.6%。
这些 SPEC 结果是估算值,并未向 SPEC 报告。测试遵循标准流程,初始对比使用了匹配的编译器和参数。Vera 在许多浮点测试中也领先,但并非所有工作负载都如此。
HPC 和数据库表现亮眼;Java 和加密测试表现不一
Vera 在离散傅里叶变换、Octave 和 CloverLeaf 基准测试中领先,数据库测试也显示出优势。在 m-queens 测试中它处于中游,而在 Primesieve 中则落后于拥有更大核心阵列的处理器。
Java SciMark 显示其在 FFT、稀疏矩阵乘法和蒙特卡洛模拟方面表现稳健,但在稠密 LU 分解和 Jacobi SOR 上较弱。DaCapo 和 Renaissance 的结果具有竞争力,不过 AMD 和英特尔在个别工作负载上仍保有优势。
Vera 在部分 OpenSSL 测试和 John the Ripper 密码破解中落后。双路 Xeon 6980P 系统在 7-Zip 压缩和解压缩两项测试中也击败了它。
编译测试则出现明显分化:Vera 完成 GCC 构建的速度比双路 EPYC 9755 处理器快约 12%,但在使用 Makefiles 和 Ninja 的 LLVM 编译中排名垫底。这些测试衡量的是编译器本身的构建速度。
渲染提升并不适用于所有工作负载
编码和渲染结果喜忧参半,这也强化了 Vera 作为一款有竞争力的数据中心处理器的定位,而不是对 x86 处理器的全面替代。其在 Python、带宽和 HPC 方面的结果,是支撑这一判断的最强证据。
EPYC 9755 在 AV1 编码中领先,而 Vera 仍保持竞争力。Vera 在 x265 中也表现良好,但并未持续击败 9755。在渲染方面,它在 OSPRay 实时路径追踪中位居第一,但在部分科学可视化测试中落后于领先竞争对手。
本文由人工智能协助生成,并经编辑团队审校。
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