NVIDIA Rosa: ядра Rigel и ставка на один поток

NVIDIA раскрыла первые детали Rosa — серверного процессора, который сменит Vera в связке с ускорителями Feynman. Внутри — ядра Rigel собственной разработки: улучшенная подача инструкций, увеличенный кэш L2 и более экономная работа с памятью. Ставка прежняя и понятная: агентному ИИ нужны не только видеокарты, но и быстрые процессорные ядра.

Краткое содержание

• Rigel — третье поколение ядер NVIDIA: после лицензионных Neoverse V2 в Grace и первых собственных Olympus в Vera;
• заявлены улучшенная подача инструкций, увеличенный кэш L2 и более экономная работа с памятью — при той же площади кристалла;
• Rosa — процессор поколения Feynman, ориентир по срокам — 2028 год;
• число ядер, частоты и техпроцесс не раскрыты, независимых тестов нет.

От лицензионных ядер к своим

Rosa продолжит линейку серверных процессоров NVIDIA: сегодня в стойках работает Grace, в производстве — Vera для платформ Vera Rubin. История трёх поколений короткая. Grace построен на лицензионных ядрах Arm Neoverse V2. Vera получила первые ядра собственной разработки — Olympus: по данным NVIDIA, они исполняют на 50% больше инструкций за такт, чем Grace. Rosa переходит на их наследника — Rigel.

Показательно, куда NVIDIA тратит транзисторный бюджет. Rigel остаётся в той же площади кристалла, что и Olympus, а прирост выжимают из архитектуры: подача инструкций, увеличенный кэш L2, более экономная работа с памятью. Не больше ядер — быстрее каждое.

Почему один поток снова в цене

Пока модель отвечает на ускорителе, сам агент живёт на процессоре: оркестровка, вызовы инструментов, работа с файлами, проверка результатов. Эти цепочки последовательны, и распараллелить их сложно — решает скорость одного ядра, а не их количество. У нынешней Vera 88 ядер, до 1,2 ТБ/с пропускной способности памяти и, по данным NVIDIA, в 1,8 раза выше устойчивая производительность на ядро против x86 в агентных задачах. Perplexity, уже внедрившая Vera, сообщает о полуторакратном ускорении циклов агентного кодинга. Все замеры вендорские, независимых пока нет.

Кому это важно уже сейчас

Rosa — третий за год сигнал одного и того же тренда. AWS запустила Graviton5 с прицелом на оркестровку агентов, Qualcomm заявила серверный C1000 с частотами выше 5 ГГц, теперь NVIDIA прямо говорит: процессор в ИИ-стеке снова на первом плане. Для планировщиков инфраструктуры это значит, что парк под агентные нагрузки считают по двум осям — ускорители и быстрые процессорные ядра.

Где подвох

Сроки: Rosa выйдет вместе с ускорителями Feynman, ориентир — 2028 год. До этого успеет смениться поколение x86 — Xeon 7 Diamond Rapids и EPYC Venice приходят в 2027-м. Второй нюанс: NVIDIA не продаёт эти процессоры отдельно, Vera и Rosa идут в составе её платформ, так что «просто купить CPU» не выйдет. Для России добавьте параллельный импорт и зрелость софта под Arm — переносить придётся весь стек.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U