NVIDIA利用Vera CPU加速下一代CPU和GPU的设计

尽管GPU和AI已加速芯片设计的诸多环节，但逻辑仿真、形式验证和数字实现等关键EDA工作负载仍高度依赖CPU性能。这些任务需要快速单核、高效内存系统和强大整体吞吐量，CPU架构直接决定工程团队验证设计、探索方案和推进流片的速度。

Vera CPU配备88个自研NVIDIA Olympus核心、高能效LPDDR5X内存子系统及第二代NVIDIA可扩展一致性架构，旨在为工程应用提供强劲单核性能、高内存带宽和一致低延迟。这些特性对混合延迟敏感任务与大规模回归测试尤为重要。

早期测试聚焦Cadence Jasper形式验证平台和Synopsys VCS功能验证方案，在相同核心数下，选定生产级工作负载性能提升高达1.5倍。NVIDIA正与两家公司合作进行应用剖析、软件优化和系统级调优，以提升更广泛工作流的工程效率。

芯片设计从架构定义开始，工程师以寄存器传输级（RTL）描述行为，随后通过逻辑仿真、形式验证、回归测试和数字实现等环节将设计转化为可制造的硅片。这些阶段环环相扣，验证吞吐量的提升有助于更早发现问题，减少下游设计迭代成本。

NVIDIA将Vera部署于自身工程流程，体现其“为每项工作负载选择最合适的计算架构”的策略。在EDA领域，GPU和AI持续加速算法，而高性能CPU仍是关键仿真、验证和实现工作负载的基石。

展望未来，NVIDIA计划基于Rigel核心推出下一代Rosa CPU，并持续优化EDA应用。通过用NVIDIA CPU设计未来NVIDIA CPU和GPU，公司构建了硅片设计、软件优化和系统工程之间的持续反馈循环，每一代产品都为下一代奠定基础。