
NVIDIA Vera: Новий етап у розробці чипів
Складність сучасного проєктування чипів постійно зростає, оскільки інженерні команди працюють над розробкою все більш складних CPU, GPU та систем штучного інтелекту. Для вирішення цієї проблеми NVIDIA співпрацює з лідерами галузі Cadence та Synopsys, щоб оптимізувати критично важливі програми автоматизації електронного проєктування (EDA) для процесора NVIDIA Vera. NVIDIA вже впроваджує Vera у робочі процеси EDA, які використовуються для розробки її наступного покоління CPU та GPU, демонструючи, як високопродуктивна архітектура CPU може допомогти прискорити деякі з найвимогливіших інженерних навантажень у галузі.
Прискорення критичних робочих навантажень EDA
На кону стоїть темп виробництва чипів та, своєю чергою, темп розвитку галузевих технологій, які виграють від прискорених робочих навантажень EDA, що стимулює імпульс розвитку. Технології симуляції, верифікації та імплементації відіграють центральну роль у розробці напівпровідників. Задовго до того, як чип потрапляє у виробництво, інженери роками перевіряють поведінку, виявляють граничні випадки та вдосконалюють проєкти через тисячі ітерацій. Хоча GPU та ШІ прискорили багато аспектів проєктування чипів, кілька критичних робочих навантажень EDA залишаються сильно залежними від продуктивності CPU. Логічна симуляція, формальна верифікація та частини цифрової імплементації часто залежать від швидких окремих ядер, ефективних систем пам'яті та високої загальної пропускної здатності. Це робить архітектуру CPU важливим фактором у визначенні того, як швидко інженерні команди можуть перевіряти проєкти, досліджувати альтернативи та просувати продукти до випуску.
Архітектура Vera та перші результати
NVIDIA розгортає Vera у своїх робочих процесах EDA, які використовуються для створення майбутніх процесорів NVIDIA. Vera поєднує 88 спеціальних ядер NVIDIA Olympus CPU з високоефективною підсистемою пам'яті LPDDR5X та другим поколінням NVIDIA Scalable Coherent Fabric, розробленими для забезпечення високої продуктивності на ядро, високої пропускної здатності пам'яті та стабільно низької затримки для вимогливих інженерних програм. Ці можливості особливо важливі для робочих навантажень, які поєднують завдання, чутливі до затримки, з великомасштабним регресійним тестуванням у обчислювальних фермах. Швидше виконання може скоротити окремі цикли верифікації, тоді як більша пропускна здатність дозволяє інженерам оцінювати більше альтернатив проєктування та завершувати більше верифікації в межах того ж вікна розробки.
Початкове тестування NVIDIA включає кілька провідних програм EDA. Результати підкреслюють здатність Vera прискорювати два найбільш обчислювально-інтенсивні етапи сучасного проєктування чипів. Раннє тестування на вибраних робочих процесах виробничого класу показує багатообіцяючі результати. Cadence Jasper, платформа формальної верифікації, та Synopsys VCS, високопродуктивне рішення для функціональної верифікації, показали до 1.5x вищу продуктивність на вибраних робочих навантаженнях. Кластер Vera розташований у дата-центрі NVIDIA Portland.
Стратегія та майбутні плани
Впровадження Vera у власні інженерні робочі процеси NVIDIA відображає ширшу стратегію: прискорювати кожне робоче навантаження за допомогою обчислювальної архітектури, яка найкраще підходить для цього завдання. У EDA GPU та ШІ продовжують прискорювати багато алгоритмів, тоді як високопродуктивні CPU залишаються важливими для критичних робочих навантажень симуляції, верифікації та імплементації. Разом вони допомагають покращити продуктивність загального циклу проєктування.
Надалі NVIDIA планує розвивати Vera за допомогою наступного покоління CPU Rosa, що працюватиме на ядрі NVIDIA Rigel, продовжуючи оптимізувати провідні програми EDA у своїй дорожній карті CPU. Використовуючи CPU NVIDIA для допомоги у проєктуванні майбутніх CPU та GPU NVIDIA, компанія створює безперервний цикл зворотного зв'язку між проєктуванням кремнію, оптимізацією програмного забезпечення та системною інженерією, де кожне покоління допомагає будувати наступне.
Що це означає для розробників
Для розробників це означає прискорення критичних робочих навантажень EDA, таких як логічна симуляція та формальна верифікація, що дозволяє швидше перевіряти проєкти та досліджувати більше альтернатив. Оптимізація програмного забезпечення та системний тюнінг, що здійснюються NVIDIA спільно з Cadence та Synopsys, покращать інженерну продуктивність у ширшому діапазоні робочих процесів.
Ключові факти
-
NVIDIA співпрацює з Cadence та Synopsys для оптимізації програм EDA для процесора NVIDIA Vera.
-
NVIDIA впроваджує Vera у робочі процеси EDA для розробки своїх наступних CPU та GPU.
-
Критичні робочі навантаження EDA (логічна симуляція, формальна верифікація, цифрова імплементація) залишаються залежними від продуктивності CPU.
-
Процесор Vera поєднує 88 ядер NVIDIA Olympus CPU, пам'ять LPDDR5X та NVIDIA Scalable Coherent Fabric.
-
Раннє тестування показало до 1.5x вищу продуктивність Cadence Jasper та Synopsys VCS на вибраних робочих навантаженнях.
Джерела
Джерело
NVIDIA BlogIvan Goldwasser
NVIDIA Harnesses Vera CPU to Speed Up Design of Next-Generation CPUs and GPUs27 липня 2026
Попередні статті

Nvidia веде переговори про фінансування дата-центру OpenAI на $250 млрд
Nvidia веде переговори щодо надання фінансування OpenAI у розмірі близько $250 млрд для масштабного проєкту дата-центру в Огайо, який розробляє SoftBank.

Cobalt представляє автономний пентінг для безперервного тестування безпеки додатків
Cobalt анонсувала Cobalt Autonomous Pentest, нове рішення для безперервного тестування безпеки додатків, що поєднує ШІ та людський досвід для швидких результатів.

Інституційні інвестори збільшують частки в Cadence Design Systems, аналітики підвищують цільові ціни
Lombard Odier Asset Management Europe Ltd збільшила свою частку в Cadence Design Systems на 30.9% у першому кварталі. Інші великі інвестори також нарощують позиції, тоді як аналітики підвищують цільові ціни на акції компанії.
Наступні статті

Оптимізація розробки ПЗ за допомогою розподілу ролей між моделями ШІ
Використання різних моделей ШІ для планування, кодування, рев'ю та тестування дозволяє виявляти більше дефектів, уникати залежності від одного постачальника та покращувати якість коду.

Пентагон змінює дані про втрати: невідповідності у звітах про війну з Іраном
Пентагон зіткнувся з питаннями щодо послідовності даних про втрати у війні з Іраном, змінюючи класифікацію та кількість загиблих і поранених на своєму сайті.

Пентагон оновив базу даних втрат, змінивши категорію та переглянувши цифри
Пентагон оновив свою публічну базу даних втрат, переглянувши цифри та запровадивши нову категорію «Overseas Operations» замість «Operation Epic Fury».