Nvidia lleva varios meses soltando información sobre Vera, su procesador de próxima generación para centros de datos agénticos, y en Hot Chips 2026 sumó otra capa de detalle. Ya se conocía cómo se compara con los futuros Venice de AMD y cómo funciona por dentro el núcleo Olympus. Lo nuevo pasa por tres frentes: el multihilo espacial, el subsistema de memoria y el tipo de carga de trabajo al que apunta.
Vale un repaso rápido. Vera es la primera CPU de Nvidia con un núcleo propio, después de Grace, que usaba un diseño estándar de Arm. Se comercializa en un único SKU de 88 núcleos y tiene diferencias de diseño marcadas frente a su competencia x86: un esquema de multihilo que Nvidia llama multihilo espacial, un subsistema de memoria LPDDR5X y un dado de cómputo monolítico en lugar de chiplets.
¿Qué significa "carga agéntica" en términos medibles?
Nvidia asegura que diseñó Vera específicamente para cargas de IA agéntica, una categoría que todavía se está definiendo en materia de benchmarking. Muchas tareas intensivas en CPU sirven como aproximación (la compilación de código, por ejemplo), pero medir el rendimiento de una cadena agéntica completa es complejo e inconsistente. En sus propias láminas, Nvidia define a la IA agéntica como "la carga de trabajo más compleja de la historia de la computación".
Para ilustrarlo, la compañía mostró un navegador headless con código optimizado que imita la forma en que un agente navegaría por la web. Comparado con el EPYC 9655P de 96 núcleos, Nvidia afirma que Vera corre un 24% más rápido a medida que escalan las instancias del navegador.
Ese mismo ejemplo deja ver lo difícil que es trasladar métricas tradicionales al mundo agéntico. Los agentes buscan sitios web para extraer información, pero hay varias capas que pueden recortar frente a un humano: en este caso, completan el flujo de navegación 4,5 veces más rápido eliminando renderizado de interfaz, tipografías y decodificación de medios.
El otro punto de referencia es la compilación de código. Contra el mismo EPYC 9655P, Nvidia sostiene que Vera compila el kernel de Linux un 22% más rápido con destino nativo AArch64, y un 14% más rápido al compilar de forma cruzada para x86.
Olympus, el núcleo grande detrás de Vera
Nvidia insistió en la importancia de los núcleos grandes dentro de Vera: unidad de predicción de saltos de gran tamaño, predictor de saltos neuronal y decodificación de 10 vías. En términos amplios, es un núcleo ancho optimizado para alto rendimiento monohilo.
El punto de diseño más interesante es el multihilo espacial, que Nvidia describió con más detalle en su presentación. En resumen, separa los recursos del núcleo en dos pipelines, aunque los datos y la caché pueden moverse entre hilos según haga falta. Para demostrar el beneficio, la empresa compartió resultados de SPEC CPU 2017 intrate que muestran el efecto del "vecino ruidoso": midió rendimiento monohilo y luego repitió la medición con otro hilo activo. Según sus datos, Vera se ve menos afectado por el hilo vecino, mientras que una "CPU tradicional" sufre una caída mayor. Nvidia no aclaró contra qué procesador exacto hace esa comparación.
La diferencia frente al SMT tradicional importa. Con SMT clásico los recursos se reparten por tiempo entre hilos, lo que genera huecos entre predicción de saltos y decodificación. Con multihilo espacial los hilos siguen compitiendo por recursos dentro del núcleo, pero Nvidia puede gestionar la demanda del hilo vecino de manera determinista, con una caída de rendimiento por núcleo más consistente cuando el segundo hilo entra a trabajar.
La segunda generación de la Scalable Coherency Fabric (SCF) mueve los datos a lo largo del dado. Nvidia no aportó novedades sobre SCF en Hot Chips, pero la disposición sigue igual: nodos centralizados de conmutación de coherencia conectan los núcleos con conjuntos de caché L3 que suman 164 MB y con el resto del subsistema de memoria.
¿Por qué LPDDR5X en vez de módulos RDIMM?
A nivel de sistema, una de las decisiones más llamativas fue usar LPDDR5X en lugar de RDIMM tradicionales, algo que solo fue posible gracias al diseño SOCAMM2, que sí permite dar servicio a los módulos. Nvidia coloca ocho ranuras SOCAMM2 por CPU en la placa, con hasta 1,5 TB de capacidad y 1,2 TB/s de ancho de banda.
LPDDR5X puede entregar tasas de transferencia más altas que los RDIMM DDR5, al menos frente a módulos de un solo rango. Pero el motor detrás de la decisión no parece haber sido el rendimiento sino el consumo. Uno de los pilares de Vera, según la presentación, era entregar una CPU para centros de datos limitados por potencia eléctrica. Micron afirma que su LPDDR5X consume cerca de un tercio de la energía de un RDIMM tradicional.
Nvidia lo demostró con otra métrica, el ancho de banda por watt, comparando el sistema LPDDR5X de Vera contra RDIMM tradicionales. La ilustración cumple su función, aunque puede resultar algo engañosa al medir consumo contra ancho de banda máximo. La cifra concreta: un sistema de memoria completamente cargado con Vera consume entre 30 W y 40 W, con 1,5 TB a 9.600 MT/s. El consumo de los RDIMM varía muchísimo según capacidad, canales y tasa de transferencia, pero puede superar con facilidad los 100 W.
Vera frente a la competencia
| Dato | Nvidia Vera | AMD EPYC 9655P |
|---|---|---|
| Núcleos | 88 (SKU único) | 96 |
| Memoria | LPDDR5X, 8 ranuras SOCAMM2 | RDIMM DDR5 |
| Ancho de banda | 1,2 TB/s | Depende de configuración |
| Consumo del subsistema de memoria | 30 W a 40 W (1,5 TB) | Puede superar 100 W |
| Navegador headless escalando | +24% | Referencia |
| Compilación de kernel AArch64 | +22% | Referencia |
Aunque Nvidia ya desplegó Grace en centros de datos, al parecer en "cientos de miles" de servidores independientes, Vera representa su primer empujón fuerte para ganar cuota en el mercado de CPU para cargas agénticas. Es un producto muy focalizado, como demuestra el hecho de que exista un solo SKU de 88 núcleos, y ya está en despliegues de gran escala: la compañía anunció una implementación de Vera en SpaceXAI.
La lámina que Nvidia viene usando para vender Vera normaliza el rendimiento por núcleo en SPEC CPU 2026 contra el EPYC 9755. Las diferencias de núcleo explican la disparidad de las cifras; en la práctica, Vera lideró en puntaje general por un 3%.
El rival más temible de Vera, sin embargo, no es Turin. Son Venice, que AMD lanzó en junio, y Diamond Rapids, que Intel detalló apenas Nvidia dejó el escenario. Vera ya tiene puntos de conversación interesantes, pero habrá que ver cómo escala (o no) el negocio de CPU de centro de datos de Nvidia en las próximas generaciones.
¿Qué implica esto para Chile y LatAm?
Nada de esto se compra por unidad en un distribuidor local: Vera llega en bandejas de servidor completas y su mercado son operadores de centros de datos. El dato que sí toca la región es el del consumo. Un subsistema de memoria de 30 W a 40 W en lugar de más de 100 W, multiplicado por rack, es exactamente el argumento que se discute cuando se evalúa instalar capacidad de cómputo en países donde el costo del kilowatt-hora industrial pesa en el modelo de negocio.
Para quien quiera experimentar con arquitectura Arm de 64 bits sin acercarse a un servidor, el camino accesible sigue siendo el mismo: una Raspberry Pi 5 o una placa con Rockchip RK3588 permiten compilar y perfilar código AArch64 nativo, que es justamente el destino donde Vera muestra su mayor ventaja.
