Nvidia spiega in dettaglio la prossima generazione di CPU dedicate all'AI, Vera, affermando che la velocità è più del doppio rispetto alle altre CPU.

```htmlSecondo quanto riportato da Jinse Finance, il 22 luglio NVIDIA ha pubblicato un comunicato affermando che i risultati dei test di riferimento di DeepInfra mostrano che la CPU NVIDIA Vera è più di due volte più veloce rispetto ad altre CPU e può supportare un numero maggiore di agenti AI concorrenti. La piattaforma cloud DeepInfra è uno dei primi partecipanti al programma di esperienza anticipata dell'ecosistema AI aperto di NVIDIA e ha progettato e condotto in modo indipendente test di riferimento basati sulla propria infrastruttura per agenti AI di produzione. DeepInfra elabora quasi 5 mila miliardi di token ogni settimana, circa il 30% dei quali sono gestiti dal sistema degli agenti. La sua piattaforma cloud è stata costruita appositamente per l'inferenza AI ad alto rendimento. I test di riferimento hanno mostrato che, mantenendo la stessa qualità del servizio, può supportare fino a 1,6 volte più agenti AI concorrenti, con una velocità di collaborazione fino a 2,2 volte maggiore, migliorando al contempo l'utilizzo dell'infrastruttura e l'efficienza dei costi. Questi risultati dimostrano che la CPU NVIDIA Vera può garantire l'efficienza dei costi, la bassa latenza e il throughput necessari per agenti di intelligenza artificiale in produzione. Man mano che gli agenti AI assumono compiti di ragionamento, pianificazione, utilizzo di strumenti e gestione del flusso di dati sempre più complessi, le prestazioni delle CPU diventano sempre più importanti per il coordinamento del lavoro attorno a ciascuna chiamata del modello. Come parte della strategia di progettazione congiunta estrema di NVIDIA per le AI factory, la Vera CPU è stata progettata appositamente per carichi di lavoro agent-based. I test di riferimento di DeepInfra hanno evidenziato come la CPU NVIDIA Vera possa aiutare i fornitori di servizi cloud a migliorare l'utilizzo dell'infrastruttura, aumentare l'efficienza dei costi e supportare un maggior numero di agenti AI concorrenti mantenendo la stessa qualità del servizio.```