NVIDIA Revela Solução para Problemas de Desempenho em CPUs

A busca incessante por mais núcleos em servidores levou a indústria de computação em nuvem a cometer um erro estratégico nos últimos anos, segundo a NVIDIA. Com a intenção de aumentar a densidade e o número de núcleos por chip, os fabricantes optaram por arquiteturas baseadas em múltiplos chiplets. Essa decisão, no entanto, comprometeu a otimização de núcleo único e o IPC (Instruções por Ciclo). O ponto aqui é que, para o Time Verde, essa abordagem resultou em um gargalo crítico na era da inteligência artificial agêntica. É uma falha de desempenho significativa que a empresa se propõe a corrigir com o novo NVIDIA Vera.

Em uma conversa com o Wccftech, a equipe de engenharia responsável pelo chip explicou que agentes de IA realizam loops contínuos de raciocínio sequencial em linguagens como Python, o que exige respostas rápidas da CPU para acionar ferramentas antes de devolver a tarefa à GPU. Quando a CPU é baseada em chiplets, os dados precisam atravessar fronteiras físicas de entrada e saída dentro do próprio encapsulamento do processador. Isso gera altas latências, resultando em GPUs valiosas ociosas, aguardando instruções.

Para superar esse desafio, a NVIDIA adotou uma abordagem diferente da concorrência x86 ao projetar o processador Vera como um único die monolítico. Como a empresa focou na criação da arquitetura exclusivamente para servidores e data centers de IA, sem a necessidade de adaptar o design para o consumidor comum, todos os núcleos do chip conseguem se comunicar diretamente, sem precisar cruzar barramentos lentos de I/O. O resultado? Uma largura de banda interna de 3,4 TB/s, permitindo que os núcleos compartilhem contexto até três vezes mais rápido do que os chips concorrentes, segundo a própria NVIDIA.

Essa mudança de paradigma reflete-se diretamente no desempenho das tarefas de inteligência artificial. O novo processador oferece um ganho de 1,5 vez em velocidade geral se comparado à geração anterior, chamada Grace, e atinge o dobro de desempenho em relação aos principais processadores x86 em cargas de trabalho com IA agêntica. Agora, se essa inovação irá se traduzir em processadores voltados para o consumidor, isso ainda está por ser visto.