一颗为 AI 时代而生的 CPU，正在加速设计下一代 CPU 和 GPU 本身。NVIDIA 近日披露，其自研的 Vera CPU 已全面进入内部 EDA 流程，用于研发未来的 NVIDIA 处理器。
在关键的逻辑仿真与形式验证负载上，早期测试显示性能较上一代方案最高提升 1.5 倍。
芯片越做越复杂，验证和仿真的工作量也水涨船高。在流片之前，工程师往往要花数年时间，通过成千上万次迭代去验证行为、排查边界问题、打磨设计。
按负载选择最优架构
尽管 GPU 和 AI 已经加速了芯片设计的很多环节，但逻辑仿真、形式验证、数字实现这些核心 EDA 负载，至今仍高度依赖 CPU。
NVIDIA 正与 Cadence、Synopsys 两大 EDA 巨头合作，针对 Vera CPU 优化关键工具，并把收益拓展到更广的工作流。
Vera 集成 88 个 NVIDIA 自研 Olympus CPU 核心，搭配高能效 LPDDR5X 内存子系统和第二代 Scalable Coherent Fabric，在单核性能、内存带宽与稳定低延迟之间取得平衡。
给科研算力平台的启发
EDA 这类吃 CPU 单核与内存带宽的负载，与 AI 训练、大规模科学计算同属高性能计算范畴，对底层算力架构高度敏感。
智云时代在为客户构建 AI 训练集群与 HPC 平台时，同样需要在 GPU 加速与高性能 CPU 调度之间做好平衡。