Agentes de IA podem buscar informações, consultar bancos de dados, escrever e testar código e executar ações. Segundo a NVIDIA, essas etapas dependem da CPU, enquanto os agentes alternam entre o raciocínio na GPU e a execução na CPU ao longo de uma tarefa. A empresa argumenta que, com mais agentes em operação, a infraestrutura precisa executar as tarefas rapidamente e atender a muitos agentes sem ultrapassar a energia disponível.
Essa limitação de energia é central no argumento da NVIDIA: operadores de fábricas de IA precisam maximizar o trabalho realizado por watt. A empresa afirma que sua CPU Vera combina velocidade para agentes e capacidade por watt em um único processador. Segundo a NVIDIA, isso pode atender a diferentes cargas de trabalho sem a necessidade de combinar CPUs x86 escolhidas para priorizar velocidade ou capacidade.
Comparação divulgada pela NVIDIA
Em uma comparação de data center de 100 megawatts, a NVIDIA diz que uma Vera teve desempenho superior ao da CPU x86 mais rápida e ao da x86 mais eficiente em energia. Frente à primeira, a empresa informa 1,6 vez mais agentes por watt. Frente à segunda, relata velocidade de agente 2 vezes maior, com eficiência energética descrita como líder.
Resultados relatados por parceiros
A NVIDIA também apresenta avaliações de parceiros em cenários de estilo produtivo. A Perplexity relatou tarefas de programação com agentes 1,5 vez mais rápidas e disse que planeja usar Vera em um futuro sistema de produção. A DeepInfra informou até 2,2 vezes a velocidade do melhor processador x86 em orquestração de agentes, sendo a mais rápida entre quatro arquiteturas testadas.
Nos outros exemplos citados pela NVIDIA, a ClickHouse diz que seu binário padrão escalou quase linearmente em 176 núcleos e liderou o ranking de hardware ClickBench. A DuckLabs relata cerca de 1,5 vez a mediana de desempenho TPC-H SF1000 de uma referência Intel Xeon 6. A Daytona informa tempos e resultados de sandboxes, enquanto a Modal relata maior throughput por núcleo.
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