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英伟达承认芯片设计走弯路:单核性能被牺牲多年 智能体AI逼着改回来
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快科技 10 月 19 日消息,据报道,英伟达 Vera CPU 团队在近期访谈中罕见承认,过去多年云端基础设施为追求核心数量,牺牲了单线程性能与 IPC。而 Agentic AI 的爆发,正在迫使这一趋势发生逆转。

英伟达团队回顾了数据中心 CPU 的演进路线:2010 年代初期,英特尔等厂商以高主频、少核心为设计重心,单核性能强但总吞吐量低。随着超大规模云厂商崛起,行业转向规模经济,x86 厂商从单晶粒设计转向多 Chiplet 布局,核心数大幅膨胀。

但核心数的扩张是以牺牲单核优化为代价的。英伟达团队直言,使用 Chiplet 后,芯片上根本没有足够空间去为每个核心做性能设计,单线程性能和 IPC 因此长期停滞。

Agentic AI 改变了这一切。AI 智能体在 GPU 与 CPU 之间高速循环执行任务,CPU 必须瞬间完成顺序工作,才能避免昂贵的 GPU 闲置。这要求 CPU 在并发负载下依然保持强大的单线程性能和可预测的低延迟。

为此,Vera CPU 放弃 Chiplet 路线,将全部 88 个 Olympus 核心与 176 个线程集成在单晶粒上。

据英伟达官方数据,Vera 的单核性能最高可达 AMD EPYC Venice 的 1.5 倍,在智能体编排任务中比 Sapphire Rapids 快约 2.2 倍。这意味着英伟达正试图同时占据高单核性能与高吞吐量这两个过去难以兼得的象限。

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