엔비디아 차세대 CPU 베라 (f. 로사, 리겔)

엔비디아는 7월 7일, '에이전트 AI(Agentic AI)' 시대를 위해 설계된 차세대 CPU '베라(Vera)'에 대한 정보 공개함.

출처

 

해당 내용은 다음과 같음.

 

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1. 왜 지금 '새로운 종류의 CPU'가 필요한가?

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과거의 데이터센터 CPU는 클라우드 환경에서 '저비용으로 얼마나 많은 코어를 넣느냐(고밀도·저비용)'에 초점이 맞춰져 있었습니다. 하지만 AI 에이전트가 주류가 된 지금, 이 방식은 병목 현상을 일으킵니다.

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• 에이전트 루프의 특성: AI 에이전트는 [모델 추론 → CPU 작업(도구 사용, 코드 실행 등) → 결과 분석 → 다음 단계]를 끊임없이 반복합니다.

• 병목 현상의 발생: 모델이 아무리 빨라도, 그 결과를 처리하는 CPU 단계에서 지연(Latency)이 발생하면 전체 루프 속도가 느려집니다. 기존 CPU는 코어 수는 많지만, 각각의 코어가 고속으로 복잡한 작업을 처리하는 능력은 떨어지기 때문입니다.

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2. 엔비디아 베라(NVIDIA Vera)의 핵심 가치: "Max Single-Threaded Performance at Scale"

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베라는 '규모를 갖춘 상태에서도 최대 단일 스레드 성능을 낸다'는 목표로 설계되었습니다.

 

 

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• 올림푸스(Olympus) 코어: 전작인 '그레이스(Grace)' 대비 사이클당 명령어 처리 수(IPC)를 50% 향상했습니다. 에이전트 작업은 단계가 순차적이라, 한 코어가 얼마나 빨리 작업을 끝내느냐가 전체 속도를 결정합니다.

• 모놀리식(Monolithic) 설계: 최근 CPU들은 비용 절감을 위해 여러 개의 작은 조각(칩렛)을 이어 붙이는데, 이 과정에서 성능 손실이 발생합니다. 베라는 하나의 큰 다이(Die)로 설계하여 코어 간 데이터 이동 속도를 3배 이상 높였습니다.

• 압도적인 메모리 대역폭: 88개의 코어 모두가 병목 없이 최대 성능을 낼 수 있도록 1.2TB/s에 달하는 고대역폭 메모리(LPDDR5X)를 지원합니다.

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3. 이 변화가 가져올 비즈니스적 효과

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• AI 팩토리 효율 극대화: 데이터센터에서 가장 비싼 자원은 GPU입니다. CPU가 느려서 GPU가 노는 시간을 줄이는 것만으로도 막대한 비용 절감과 수익 증대가 가능합니다.

• 실제 성능 향상: 퍼플렉시티(Perplexity)의 테스트 결과, 기존 x86 CPU 대비 코드 실행 속도는 약 1.5배, 샌드박스 실행은 최대 1.9배 빨라졌습니다. 데이터 분석과 실시간 스트리밍 처리에서도 3~6배의 성능 향상을 보였습니다.

• 통합 아키텍처: 베라는 단순히 CPU로 끝나는 것이 아니라, 엔비디아의 차세대 GPU 플랫폼(Rubin) 및 스토리지 프로세서(BlueField-4)와 하나의 생태계를 이루어 개발 환경의 복잡성을 줄여줍니다.

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4. 앞으로의 로드맵

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엔비디아는 베라를 시작으로, 차세대 '로사(Rosa)' CPU와 '리겔(Rigel)' 코어를 통해 더 높은 성능의 CPU 로드맵을 이어갈 예정입니다.

 

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핵심은 "데이터센터 전체가 하나의 거대한 AI 에이전트처럼 가장 빠르고 효율적으로 동작하게 만드는 것"입니다.