NVIDIA Vera liefert schnellste Agents, höchsten Durchsatz

NVIDIA hat neue Leistungszahlen zu seiner CPU-Architektur Vera veröffentlicht und positioniert das Produkt als Lösung für KI-Infrastruktur, in der autonome Agenten zunehmend eigenständig Informationen abrufen, Datenbanken abfragen, Code schreiben, Tests ausführen und Aktionen steuern. Diese Arbeitslasten sind durch den Wechsel zwischen GPU-Inferenz und CPU-Ausführung gekennzeichnet; mit steigender Agentenzahl benötigen Rechenzentren Prozessoren, die zugleich schnelle Einzelschritte und eine hohe Gesamtdurchsatzrate pro Watt ermöglichen. Im Mittelpunkt steht ein Vergleich für ein 100-Megawatt-Rechenzentrum. NVIDIA sieht Vera sowohl schneller als die beste x86-CPU für Agenten-Tasks als auch energieeffizienter als die sparsamste x86-CPU. Konkret soll Vera bei gleicher Leistungsaufnahme 1,6-fach mehr Agenten pro Watt unterstützen als die schnellste getestete x86-Plattform. Gegenüber der energiehöchsten x86-CPU erreicht das Ergebnis laut NVIDIA eine doppelt so hohe Agentengeschwindigkeit bei führender Energieeffizienz. Das Unternehmen betont damit, dass Anbieter nicht mehr zwischen schnellen und dichten x86-Prozessoren abwägen müssten, sondern mit einer CPU-Architektur sowohl niedrige Latenzen als auch hohe Skalierung im Leistungsbudget erreichen könnten. Produktionsnahe Testergebnisse frühnutzender Firmen untermauern die Einschätzung. Perplexity führte agentic Coding-Aufgaben 1,5-fach schneller auf Vera aus als auf herkömmlichen CPUs und plant einen Einsatz in einem kommenden Produktionssystem. DeepInfra meldete für die Orchestrierung agentischer Workloads bis zu 2,2-fach höhere Geschwindigkeit als die beste getestete x86-CPU und sah Vera als schnellste der vier verglichenen Architekturen. ClickHouse erreichte mit unverändertem Standard-Binary eine nahezu lineare Skalierung über 176 Kerne und setzte sich an die Spitze des ClickBench-Hardware-Leaderboards. DuckLabs erzielte bei TPC-H SF1000 etwa 1,5-fach bessere mediane Ergebnisse als ein Intel-Xeon-6-Baseline-System. Für Sandbox-Workloads lieferte Daytona starke Zahlen: 1.000 Agenten-Sandboxes waren in 10,8 Sekunden online, bei 2.000 gleichzeitigen Sandboxes wurden 12,7 abgeschlossene Jobs pro Sekunde erreicht; auf x86-Systemen habe der Vergleichswert bei 88,4 Sekunden für die Initialisierung gelegen. Modal gab an, pro Kern bis zu doppelt so hohe Sandbox-Durchsätze zu erzielen wie vergleichbare x86-Hardware, mit zunehmendem Vorteil unter hoher Last. Insgesamt zeigt die Meldung, dass KI-Agenten nicht nur GPU-Ressourcen belasten, sondern auch die CPU-Ausführungsschicht zum Engpass machen. Vera tritt daher als Infrastrukturbaustein an, der in leistungsbegrenzten KI-Fabriken sowohl die Antwortgeschwindigkeit von Agenten als auch deren Anzahl pro Watt verbessern soll.