[{"data":1,"prerenderedAt":470},["ShallowReactive",2],{"content-/nvidia-vera-cpu":3,"all-pages-for-dir":468,"og-image-/nvidia-vera-cpu":469},{"id":4,"title":5,"body":6,"category":449,"description":450,"extension":451,"meta":452,"navigation":453,"path":454,"project_name":449,"published":455,"publishedAt":456,"seo":457,"stem":458,"tags":459,"todo":449,"unpublished":455,"updatedAt":449,"__hash__":467},"pages/2026-06/2026-06-04/nvidia-vera-cpu.md","NVIDIA Veraは何が新しいのか — 自前設計のCPUコアでサーバー市場に正面から入った",{"type":7,"value":8,"toc":431},"minimark",[9,13,17,29,36,41,44,51,55,58,69,72,79,83,90,96,103,106,112,116,119,211,214,236,239,243,246,252,257,260,274,277,281,292,296,303,307,310,313,316,319,345,348,351,377,380,383,386,425],[10,11,5],"h1",{"id":12},"nvidia-veraは何が新しいのか-自前設計のcpuコアでサーバー市場に正面から入った",[14,15,16],"p",{},"NVIDIAが「Vera」というCPUを出した。ニュースの見出しは「CPU-GPUを密に組み合わせたシステム」と書くものが多いが、その組み合わせ自体は新しくない。Grace Blackwellの時点でCPUとGPUの同居はすでにやっていた。",[14,18,19,20,24,25,28],{},"Veraで本当に変わったのは2点だ。ひとつは、",[21,22,23],"strong",{},"NVIDIAがCPUの心臓部にあたるコア（Olympus）を自社でゼロから設計したこと","。もうひとつは、",[21,26,27],{},"そのCPUを「GPUの相棒」ではなく単体のサーバーCPUとして売り始めたこと","。これまでNVIDIAのCPUは基本的にGPUに付き従う位置づけだったのが、IntelとAMDが長年握ってきたサーバーCPU市場に正面から入ってきた。",[14,30,31],{},[32,33],"img",{"alt":34,"src":35},"NVIDIA Vera CPU（2つのダイを載せたボード。出典：NVIDIA Technical Blog）","/2026-06/2026-06-04/vera-cpu-render.png",[37,38,40],"h2",{"id":39},"まず誤解を解くcpu-gpu同居は新しくない","まず誤解を解く：CPU-GPU同居は新しくない",[14,42,43],{},"NVIDIAは2023年からArmベースのデータセンターCPU「Grace」を出していて、Graceは累計250万個出荷されている（NVIDIA公表）。Grace BlackwellやGrace HopperのようにCPUとGPUを1つのモジュールに密結合する設計も、すでに製品として動いていた。",[14,45,46,47,50],{},"だから「CPUとGPUをくっつけた」だけならVeraは目新しくない。話の焦点はそこではなく、",[21,48,49],{},"くっつける側のCPUの中身が変わった","ことにある。",[37,52,54],{"id":53},"graceとの決定的な違い既製コアからolympus自社設計へ","Graceとの決定的な違い：既製コアから「Olympus」自社設計へ",[14,56,57],{},"GraceのCPUコアは、Armが設計して各社にライセンス提供している既製品「Neoverse V2」をそのまま使っていた。設計図を借りてきて積んでいた、という言い方が近い。",[14,59,60,61,64,65,68],{},"Veraは違う。NVIDIAは",[21,62,63],{},"Olympus","という名前のCPUコアを自分で設計した。Arm v9.2-Aの命令セット（ISA）には準拠しているので、Arm向けのコンテナ・バイナリ・ライブラリ・OSはそのまま動く。だが、命令をどう取り込んで、どう分岐を予測して、どう実行するかという",[21,66,67],{},"マイクロアーキテクチャの中身はNVIDIAが一から作った","。",[14,70,71],{},"ここが分かれ目だ。「Armを使っている」のは変わらないが、「Armの既製コアを借りる」から「Arm命令セットの上で自分のコアを設計する」へ移った。AppleがArm命令セットの上で独自のMシリーズコアを作ったのと同じ構図と考えると分かりやすい。",[14,73,74,75,78],{},"NVIDIAがOlympusを自前で作った理由は、狙う仕事が変わったからだ。従来のサーバーCPUは「コアをどれだけ詰め込めるか（コア密度）」を競ってきたが、AIエージェントの基盤では、ツール呼び出し・コード実行・サンドボックス・オーケストレーションといった",[21,76,77],{},"制御が重く、レイテンシに敏感で、GPUだけでは捌けない仕事","を同時並行で大量に処理する必要がある。その用途に合わせてコアを設計し直した、というのがNVIDIAの説明だ。",[37,80,82],{"id":81},"もうgpuの相棒ではない単体サーバーcpuとしての販売","もう「GPUの相棒」ではない：単体サーバーCPUとしての販売",[14,84,85,86,89],{},"Veraのもうひとつの変化が販売形態だ。NVIDIAはVeraを、GPUとセットの構成だけでなく",[21,87,88],{},"CPU単体のサーバー","としても提供する。Dell、HPE、Lenovo、Supermicroといった主要OEMが、Vera単体のサーバー構成を出す。NVIDIAはこれを「x86以外で初めての標準的なCPU選択肢」と位置づけている。",[14,91,92],{},[32,93],{"alt":94,"src":95},"NVIDIA Vera CPUのサーバートレイ（金色のフェイスプレートが特徴。出典：NVIDIA Blog）","/2026-06/2026-06-04/vera-cpu-tray-open.jpg",[14,97,98,99,102],{},"つまり、これまでサーバーCPUといえばIntelのXeonかAMDのEPYC（どちらもx86）の二択だったところに、ArmベースのVeraが第三の選択肢として入ってきた。NVIDIAにとっては、GPUに付随する部品としてではなく、",[21,100,101],{},"CPUそのものを商品として売る","という新しい立ち位置になる。",[14,104,105],{},"NVIDIAはVera単体の高密度構成として、液冷の「Vera CPU Rack」も用意している。1ラックあたり最大256個のCPUを積み、2万2500を超える同時実行環境を回せるという。デュアルソケット／シングルソケットの標準的なサーバー構成も選べる。",[14,107,108],{},[32,109],{"alt":110,"src":111},"NVIDIA Vera CPU Rack（CPU単体の高密度・液冷ラック。出典：NVIDIA Newsroom）","/2026-06/2026-06-04/vera-cpu-rack.jpg",[37,113,115],{"id":114},"olympusコアの中身","Olympusコアの中身",[14,117,118],{},"NVIDIAの技術ブログが公開しているVera／Olympusの主な仕様を整理する。",[120,121,122,135],"table",{},[123,124,125],"thead",{},[126,127,128,132],"tr",{},[129,130,131],"th",{},"項目",[129,133,134],{},"内容",[136,137,138,147,155,163,171,179,187,195,203],"tbody",{},[126,139,140,144],{},[141,142,143],"td",{},"コア",[141,145,146],{},"自社設計のOlympusコア × 88（Arm v9.2-A準拠）",[126,148,149,152],{},[141,150,151],{},"スレッド",[141,153,154],{},"Spatial Multithreadingで1ソケット176スレッド",[126,156,157,160],{},[141,158,159],{},"フロントエンド",[141,161,162],{},"10-wideの命令フェッチ／デコード",[126,164,165,168],{},[141,166,167],{},"分岐予測",[141,169,170],{},"ニューラル分岐予測器（1サイクルで2つの分岐を評価）",[126,172,173,176],{},[141,174,175],{},"キャッシュ",[141,177,178],{},"88コアで共有するL3（第2世代Scalable Coherency Fabric経由）",[126,180,181,184],{},[141,182,183],{},"メモリ帯域",[141,185,186],{},"LPDDR5Xで最大1.2 TB/s（コアあたり約14 GB/s、一般的なDC向けCPUの約3倍）",[126,188,189,192],{},[141,190,191],{},"メモリ容量",[141,193,194],{},"1ソケットあたり最大1.5 TB（SOCAMMモジュール、DDRの半分以下の消費電力）",[126,196,197,200],{},[141,198,199],{},"二分割帯域",[141,201,202],{},"SCF全体で3.4 TB/s",[126,204,205,208],{},[141,206,207],{},"CPU-GPU接続",[141,209,210],{},"NVLink-C2Cで最大1.8 TB/sのコヒーレント帯域",[14,212,213],{},"性能面でNVIDIAが挙げている数字は次のとおり。",[215,216,217,224,230],"ul",{},[218,219,220,221],"li",{},"x86 CPUに対して、エージェント系タスクの完了が",[21,222,223],{},"1.8倍速い",[218,225,226,227],{},"サンドボックス環境の性能は従来のCPUインフラ比で",[21,228,229],{},"最大80%向上",[218,231,232,233],{},"フルソケット負荷時のコアあたり性能が",[21,234,235],{},"50%向上",[14,237,238],{},"Spatial Multithreadingは、スレッドあたり性能を取るか、スレッド数を取るかを実行時に選べる仕組みで、NVIDIAは「分離性が高く、テールレイテンシが読みやすい」点を強調している。",[37,240,242],{"id":241},"vera-rubincpuとgpuをさらに密に組む全体システム","Vera Rubin：CPUとGPUをさらに密に組む全体システム",[14,244,245],{},"Veraを語るうえで外せないのが、次世代のGPU「Rubin」と組み合わせた「Vera Rubin」プラットフォームだ。CPUとGPUをこれまで以上に密に組み込む方向に進んだことで、システム全体の作り方も変わった。",[14,247,248],{},[32,249],{"alt":250,"src":251},"NVIDIA Vera Rubin NVL144 ラック（液冷・金色のコンピュートトレイ。出典：NVIDIA Blog）","/2026-06/2026-06-04/vera-rubin-nvl144-rack.jpg",[253,254,256],"h3",{"id":255},"メモリhbmとlpddr5xの二本立て","メモリ：HBMとLPDDR5Xの二本立て",[14,258,259],{},"Vera Rubinは、用途の違う2種類のメモリを併用する構成になっている。",[215,261,262,268],{},[218,263,264,267],{},[21,265,266],{},"GPU側（Rubin）にはHBM"," — 帯域を最優先する学習・推論の本体処理向け",[218,269,270,273],{},[21,271,272],{},"CPU側（Vera）にはLPDDR5X"," — 大容量かつ低消費電力で、オーケストレーションやデータ処理向け",[14,275,276],{},"役割の違うメモリを適材適所で組み合わせることで、システム全体の帯域と電力効率の両方を取りにいく設計だ。",[253,278,280],{"id":279},"_800vdc電源","800VDC電源",[14,282,283,284,287,288,291],{},"ラックの給電も従来の交流（415/480 VACの三相）から",[21,285,286],{},"800VDCの直流","に切り替えた。NVIDIAによれば、同じ太さの銅線で",[21,289,290],{},"150%以上多くの電力","を送れるため、太い銅製ブスバーが要らなくなり、材料も減らせる。ラックレベルでの交流→直流変換も省ける。ギガワット級のAIデータセンターを見据えた給電方式だ。",[253,293,295],{"id":294},"_45の温水で冷やす液冷","45℃の温水で冷やす液冷",[14,297,298,299,302],{},"冷却は",[21,300,301],{},"入口水温45℃の温水液冷","を採用した。冷たい水を作る必要がないので、消費電力の大きいチラー（冷却機）を使わずに済む。液冷ブスバーや、電力を安定させるための大容量蓄電（従来比20倍のエネルギー貯蔵）も組み合わせている。",[253,304,306],{"id":305},"中央pcbミッドプレーンで組み立てが速くなった","中央PCBミッドプレーンで組み立てが速くなった",[14,308,309],{},"物理的な作り方も変わった。ラック内部の配線を、従来のケーブル接続から**中央のプリント基板（PCBミッドプレーン）**に置き換えた。ケーブルを引き回す代わりに基板で繋ぐことで、組み立てが速くなり、保守やアップグレードもしやすくなる。NVIDIAはこのラック設計とコンピュートトレイをOpen Compute Project（OCP）にオープン標準として提供する方針も示している。",[37,311,312],{"id":312},"採用先と出荷時期",[14,314,315],{},"Veraの最初の出荷は2026年5月に始まり、Anthropic、OpenAI、SpaceXAI、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）に届いた。OCIは2026年中に数十万個規模での展開を表明している。一般のシステムビルダーやクラウドパートナー経由での提供は2026年秋から。",[14,317,318],{},"評価・採用を表明している顔ぶれは幅広い。",[215,320,321,327,333,339],{},[218,322,323,326],{},[21,324,325],{},"AIラボ","：Anthropic、OpenAI、SpaceXAI",[218,328,329,332],{},[21,330,331],{},"ハイパースケーラー／クラウド","：ByteDance、CoreWeave、Lambda、Nebius、Nscale、Oracle Cloud Infrastructure",[218,334,335,338],{},[21,336,337],{},"金融","：NYSE（1日あたり1.1兆超のメッセージを処理する基盤として評価）",[218,340,341,344],{},[21,342,343],{},"その他","：Akamai、Cloudflare、Crusoe、Redpanda、Starburst、Together AI、Vultr",[37,346,347],{"id":347},"まとめ",[14,349,350],{},"Veraのニュースで押さえるべき点を一言でまとめると、こうなる。",[352,353,354,360,366,371],"ol",{},[218,355,356,359],{},[21,357,358],{},"CPU-GPU同居そのものは新しくない","（Grace Blackwellで実績済み）",[218,361,362,365],{},[21,363,364],{},"本当の新しさは、CPUコア（Olympus）をNVIDIAが自社でゼロから設計したこと"," — Graceが借りていたArmの既製コアから、Arm命令セット上の独自コアへ",[218,367,368],{},[21,369,370],{},"そのCPUを単体サーバーとして売り始め、x86一強だったサーバーCPU市場に第三の選択肢として入った",[218,372,373,376],{},[21,374,375],{},"Vera Rubinとして全体を組み直し","、HBM＋LPDDR5Xのメモリ構成、800VDC給電、45℃温水液冷、中央PCBによる組み立ての高速化まで踏み込んだ",[14,378,379],{},"GPUの会社が、AIエージェント時代の「制御役」としてのCPUを自分で設計し、しかも単体で売る。NVIDIAがサーバーの心臓部そのものを取りにきた、という話だ。",[381,382],"hr",{},[37,384,385],{"id":385},"出典",[215,387,388,397,404,411,418],{},[218,389,390],{},[391,392,396],"a",{"href":393,"rel":394},"https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-unveils-vera-the-cpu-for-agents",[395],"nofollow","NVIDIA Unveils Vera, the CPU for Agents（NVIDIA Newsroom）",[218,398,399],{},[391,400,403],{"href":401,"rel":402},"https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-vera-cpu-delivers-high-performance-bandwidth-and-efficiency-for-ai-factories/",[395],"NVIDIA Vera CPU Delivers High Performance, Bandwidth, and Efficiency for AI Factories（NVIDIA Technical Blog）",[218,405,406],{},[391,407,410],{"href":408,"rel":409},"https://www.nvidia.com/en-us/data-center/vera-cpu/",[395],"Next Gen Data Center CPU | NVIDIA Vera CPU（製品ページ）",[218,412,413],{},[391,414,417],{"href":415,"rel":416},"https://blogs.nvidia.com/blog/vera-cpu-delivery/",[395],"Vera Arrives: NVIDIA's First CPU Built for Agents Lands at Top AI Labs（NVIDIA Blog）",[218,419,420],{},[391,421,424],{"href":422,"rel":423},"https://blogs.nvidia.com/blog/gigawatt-ai-factories-ocp-vera-rubin/",[395],"NVIDIA, Partners Drive Next-Gen Efficient Gigawatt AI Factories in Buildup for Vera Rubin（NVIDIA Blog）",[426,427,428],"blockquote",{},[14,429,430],{},"画像はいずれもNVIDIA公式（Newsroom／Blog／Technical Blog）が公開しているものを引用。著作権はNVIDIA Corporationに帰属する。",{"title":432,"searchDepth":433,"depth":433,"links":434},"",2,[435,436,437,438,439,446,447,448],{"id":39,"depth":433,"text":40},{"id":53,"depth":433,"text":54},{"id":81,"depth":433,"text":82},{"id":114,"depth":433,"text":115},{"id":241,"depth":433,"text":242,"children":440},[441,443,444,445],{"id":255,"depth":442,"text":256},3,{"id":279,"depth":442,"text":280},{"id":294,"depth":442,"text":295},{"id":305,"depth":442,"text":306},{"id":312,"depth":433,"text":312},{"id":347,"depth":433,"text":347},{"id":385,"depth":433,"text":385},null,"Grace BlackwellでCPU-GPU同居はすでにあった。Veraの本当の新しさは、NVIDIAがCPUの心臓部Olympusコアを自社でゼロから設計し、単体サーバーCPUとして売り始めたこと。Olympusの仕様、Vera Rubinのメモリ・電源・冷却・組み立ての変化まで、NVIDIA公式情報をもとに整理する。","md",{},true,"/nvidia-vera-cpu",false,"2026-06-04T00:00:00.000Z",{"title":5,"description":450},"2026-06/2026-06-04/nvidia-vera-cpu",[460,461,63,462,463,464,465,466],"NVIDIA","Vera","CPU","Vera Rubin","Arm","データセンター","AIインフラ","07-MLJx0_n2tXJj0Fw9fcego5ICZ_QDNKUehavJ2pzY",[],"https://log.eurekapu.com/og/blog/nvidia-vera-cpu.png?v=2026-06-04T00%3A00%3A00.000Z&title=NVIDIA%20Vera%E3%81%AF%E4%BD%95%E3%81%8C%E6%96%B0%E3%81%97%E3%81%84%E3%81%AE%E3%81%8B%20%E2%80%94%20%E8%87%AA%E5%89%8D%E8%A8%AD%E8%A8%88%E3%81%AECPU%E3%82%B3%E3%82%A2%E3%81%A7%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%BC%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AB%E6%AD%A3%E9%9D%A2%E3%81%8B%E3%82%89%E5%85%A5%E3%81%A3%E3%81%9F&author=Kei%20Komatsu&sig=85676ac9c3c387ab",1780560557987]