NVIDIA beschleunigt mit Vera CPU das Design künftiger KI-Chips

NVIDIA setzt die Vera CPU in den elektronischen Designabläufen ein, mit denen künftige CPUs und GPUs entwickelt werden. In ersten Tests erreichten ausgewählte Verifikations- und Simulationsaufgaben laut Unternehmen bis zu die 1,5-fache Leistung. Gemeinsam mit Cadence und Synopsys werden die Werkzeuge optimiert. Die Meldung zeigt, dass der Wettbewerb um KI-Chips nicht nur von Beschleunigerarchitekturen abhängt, sondern auch von schnellerer Prüfung komplexer Entwürfe.

Ein moderner Prozessor braucht vom Architekturentwurf bis zum fertigen Silizium Jahre. Ingenieure wiederholen Simulationen, formale Verifikation und Regressionstests, um Fehler vor der Fertigung zu finden. GPUs und maschinelles Lernen beschleunigen zwar einzelne Schritte, doch Logiksimulation und Verifikation benötigen weiterhin schnelle Kerne, effizienten Speicherzugriff und gleichmäßigen Durchsatz. Verzögerungen in dieser Phase können den gesamten Produktplan beeinflussen.

Zu den von NVIDIA beschriebenen Tests gehören Cadence Jasper und Synopsys VCS. Jasper nutzt Beweistechniken und maschinelles Lernen, um Designfehler früh zu finden; VCS simuliert und prüft komplexe Designs vor der Fertigung. Laut NVIDIA zeigten beide Anwendungen bei ausgewählten Workloads mit gleicher Kernzahl bis zu 1,5-fache Leistung. Anwendungsprofile und Systemabstimmung werden weitergeführt.

Vera verbindet 88 kundenspezifische NVIDIA-Olympus-Kerne mit LPDDR5X-Speicher und einer zweiten Generation eines skalierbaren kohärenten Verbunds. Vorgesehen sind hohe Leistung pro Kern, Speicherbandbreite und gleichmäßige Latenz für Engineering-Aufgaben. Schnellere einzelne Prüfungen verkürzen Rückmeldungen; höherer Gesamtdurchsatz erlaubt mehr Entwurfsvarianten im gleichen Entwicklungsfenster.

Das ist für KI-Hardwarehersteller relevant, die bei wachsender Nachfrage neue Beschleuniger liefern müssen. Ein Benchmark verkürzt den Fertigungsplan jedoch nicht automatisch. Der tatsächliche Nutzen hängt von Werkzeug-Integration, Systemverfügbarkeit und dem Anteil des Ablaufs ab, der auf Vera umgestellt werden kann.

NVIDIA ordnet Vera in eine CPU-Roadmap ein, die mit einer künftigen Rosa CPU auf Basis des Rigel-Kerns fortgesetzt werden soll. CPU, GPU und KI-Modelle sollen jeweils dort eingesetzt werden, wo sie im Designzyklus am besten passen. Entscheidend werden Ergebnisse in weiteren Werkzeugen und realen Entwicklungsumgebungen sein, damit aus einem frühen Leistungsgewinn dauerhafte Produktivität wird.

NVIDIA erinnert daran, dass ein Chipdesign RTL-Beschreibung, Logiksimulation, formale Verifikation, Regressionen und digitale Implementierung umfasst. Höherer Verifikationsdurchsatz kann Fehler früher finden und teure spätere Entwurfsiterationen reduzieren. Vera kombiniert effizienten LPDDR5X-Speicher mit einem kohärenten Verbund der zweiten Generation für Cluster, die latenzempfindliche Aufgaben und große Regressionen mischen. NVIDIA nutzt eigene CPUs, um künftige CPUs und GPUs zu entwerfen, und verbindet damit Silizium, Software und Systemabstimmung in einem Kreislauf.