NVIDIA, 88 Çekirdekli Vera CPU’nun Detaylarını Açıkladı

NVIDIA, Hot Chips 2026 kapsamında yeni nesil Vera CPU mimarisi hakkında daha fazla teknik detay paylaştı. Şirketin kendi tasarımı olan 88 Olympus çekirdeğini kullanan işlemci, Spatial Multithreading teknolojisiyle 176 iş parçacığı sunuyor. Bellek tarafında ise SOCAMM2 tabanlı LPDDR5X modüllerle 1,5 TB’a kadar kapasite ve 1,2 TB/s bellek bant genişliği destekleniyor.

Vera klasik masaüstü işlemcilerden farklı bir amaç için geliştiriliyor. NVIDIA özellikle yapay zekâ ajanlarının kod çalıştırma, internet üzerinde işlem yapma, veri analiz etme ve farklı araçları yönetme gibi CPU ağırlıklı görevlerini hızlandırmayı hedefliyor. Bu nedenle şirket yalnızca daha fazla çekirdek eklemek yerine tek çekirdek performansı, yüksek bellek bant genişliği ve çok sayıda eş zamanlı görevin daha öngörülebilir çalışmasına odaklanmış durumda.

NVIDIA Vera CPU Neler Sunuyor?

Vera, NVIDIA’nın kendi tasarladığı CPU çekirdeğini kullanan ilk veri merkezi işlemcisi. Önceki Grace CPU, Arm’ın hazır Neoverse tasarımını temel alırken Vera’da şirketin kendi Olympus mimarisi kullanılıyor.

Temel teknik özellikler şöyle:

NVIDIA’nın yayımladığı değerlerin bir bölümü hâlâ ön bilgi niteliğinde ve nihai sistem yapılandırmasına göre değişebiliyor.

Spatial Multithreading Nedir?

Vera’nın en farklı özelliklerinden biri NVIDIA’nın Spatial Multithreading adını verdiği çoklu iş parçacığı teknolojisi.

Geleneksel SMT sistemlerinde iki iş parçacığı aynı çekirdekteki çeşitli kaynakları zaman içerisinde paylaşıyor. NVIDIA’nın yaklaşımında ise çekirdek kaynaklarının belirli bölümleri iki çalışma hattı arasında ayrıştırılıyor. Gerektiğinde veri ve önbellek kaynakları paylaşılabiliyor ancak amaç ikinci iş parçacığının birincinin performansını daha öngörülebilir biçimde etkilemesi.

Bu sayede 88 fiziksel çekirdek işletim sistemine 176 iş parçacığı sunabiliyor.

NVIDIA bunu özellikle aynı sunucuda çok sayıda AI ajanının çalıştığı ortamlarda önemli görüyor. Bir iş yükünün aynı çekirdekteki başka bir görev nedeniyle performans kaybetmesi, veri merkezlerinde “noisy neighbor” olarak adlandırılan davranışlara yol açabiliyor.

Hot Chips sunumundaki NVIDIA verileri Vera’nın ikinci bir iş parçacığı devreye girdiğinde performansını daha tutarlı koruduğunu gösteriyor. Ancak burada kullanılan karşılaştırma işlemcisinin modeli belirtilmediği için sonucu bağımsız ve doğrudan bir rakip karşılaştırması olarak değerlendirmemek gerekiyor.

Benim burada dikkatimi çeken nokta, NVIDIA’nın çekirdek sayısını yükseltmekten çok her çekirdeğin aynı anda çalışan AI görevleri altında nasıl davrandığına odaklanması. Agentic AI tarafında aynı anda yüzlerce küçük işlem çalıştırıldığında bu yaklaşım ham çekirdek sayısı kadar önemli olabilir.

1,2 TB/s Bellek Bant Genişliği Neden Önemli?

Vera’nın diğer sıra dışı tercihi klasik sunucu DDR5 RDIMM’leri yerine LPDDR5X tabanlı SOCAMM2 modüllerini kullanması.

Her Vera CPU için sekiz SOCAMM2 yuvası bulunuyor. Sistem 1,5 TB’a kadar bellek kapasitesine ulaşırken toplam bant genişliği 1,2 TB/s seviyesine çıkabiliyor. Modüllerin sökülüp değiştirilebilir yapıda olması, dizüstü bilgisayarlarda kullanılan lehimli LPDDR belleğin enerji verimliliğini sunucu tarafındaki servis edilebilirlikle birleştirmeyi amaçlıyor.

NVIDIA’nın verilerine göre tam kapasite 1,5 TB ve 9.600 MT/s yapılandırmasındaki bellek sistemi yaklaşık 30–40W tüketiyor. Tom’s Hardware, geleneksel RDIMM sistemlerinde tüketimin kapasite ve yapılandırmaya bağlı olarak 100W’ın üzerine çıkabildiğine dikkat çekiyor.

Buradaki hedef yalnızca daha hızlı bellek değil. Gücün sınırlı olduğu büyük veri merkezlerinde her watt başına daha fazla bellek bant genişliği elde etmek NVIDIA’nın tasarımının önemli parçalarından biri.

Vera, AMD EPYC Karşısında Ne Kadar Hızlı?

Hot Chips sunumunda NVIDIA kendi performans sonuçlarını da paylaştı.

96 çekirdekli AMD EPYC 9655P ile yapılan şirket içi karşılaştırmada Vera’nın, yapay zekâ ajanlarının tarayıcı kullanımını taklit eden headless browser testinde ölçek arttıkça yüzde 24 daha yüksek performans sunduğu iddia ediliyor.

Kod derleme tarafında ise NVIDIA’ya göre Vera:

• Linux kernelini AArch64 hedefinde %22 daha hızlı
• x86 için çapraz derlemede %14 daha hızlı

tamamlıyor.

Bunlar bağımsız testler değil, NVIDIA tarafından hazırlanan benchmark sonuçları. Ayrıca “agentic AI performansı” henüz tek bir standart testle ölçülebilen bir alan değil. Bir yapay zekâ ajanının gerçek görevinde tarayıcı kullanımı, Python çalıştırma, kod derleme, veritabanı sorgulama ve GPU çıkarımı gibi birçok farklı aşama bulunabiliyor.

Bu nedenle tek bir benchmark sonucundan Vera’nın bütün sunucu işlemcilerinden belirli bir oranda daha hızlı olduğu sonucunu çıkarmak doğru olmaz.

Vera Neden Bir GPU Şirketi İçin Önemli?

NVIDIA’nın veri merkezlerindeki ana işi hâlâ GPU’lar. Ancak modern yapay zekâ sistemlerinde GPU her işi tek başına gerçekleştirmiyor.

Model bir sonraki adımı düşünürken veya bir aracı çağırırken CPU tarafında:

• Python ve diğer kodlar çalıştırılıyor,
• Web sayfaları işleniyor,
• Veriler hazırlanıyor,
• Uygulamalar ve servisler yönetiliyor,
• GPU’ya gönderilecek işler organize ediliyor.

CPU bu aşamalarda yavaş kalırsa pahalı GPU’lar da yeni işi beklemek zorunda kalabiliyor.

NVIDIA’nın Vera ile hedeflediği şey, CPU’yu kendi AI platformunun daha sıkı bir parçasına dönüştürmek. Vera Rubin sistemlerinde CPU ile GPU arasındaki bağlantı da 1,8 TB/s NVLink-C2C üzerinden sağlanıyor.

Vera ayrıca yalnızca Rubin GPU’larının yanında kullanılmayacak. NVIDIA bağımsız Vera sunucuları da hazırlıyor ve Dell, HPE, Lenovo, Supermicro gibi üreticiler bu sistemler üzerinde çalışıyor.

Vera Gerçek Sistemlerde Kullanılmaya Başladı

Vera artık yalnızca sunum slaytlarından oluşan bir proje değil. NVIDIA, ilk sistemlerin Anthropic, OpenAI, Oracle Cloud Infrastructure ve SpaceXAI gibi şirketlere teslim edildiğini açıkladı.

Şirket ayrıca SpaceXAI’ın Vera CPU’ları agentic AI iş yüklerinde kullanacağını duyurdu. NVIDIA’nın açıkladığı bilgilere göre işlemci; Grok gibi sistemlerde kod yürütme, veri işleme ve ajan orkestrasyonu gibi GPU dışındaki görevleri hızlandırmayı hedefliyor.

Bu da Vera’nın NVIDIA açısından yalnızca Rubin GPU’larını tamamlayan yardımcı bir işlemci olmaktan daha geniş bir pazara yönelik olduğunu gösteriyor.

Sonuç

NVIDIA Vera CPU’nun en dikkat çekici tarafı 88 çekirdeği tek başına değil. Spatial Multithreading ile 176 iş parçacığı, 1,2 TB/s LPDDR5X bant genişliği ve 1,5 TB’a kadar değiştirilebilir SOCAMM2 bellek, işlemcinin klasik sunucu CPU’larından farklı bir hedef için tasarlandığını gösteriyor.

Bence Vera tarafında asıl önemli gelişme NVIDIA’nın GPU’dan sonra CPU tasarımında da kendi mimarisine geçmesi. Grace’te hazır Arm çekirdeklerini kullanan şirket, Vera ile Olympus çekirdeklerinden bellek sistemine ve NVLink bağlantısına kadar daha fazla bileşeni kendisi kontrol ediyor.

NVIDIA’nın paylaştığı ilk sonuçlar güçlü görünse de gerçek tablo, bağımsız Vera sistemlerinin AMD EPYC Venice ve Intel’in yeni nesil sunucu işlemcileriyle aynı koşullarda test edilmesiyle ortaya çıkacak. Şimdilik Vera’nın en güçlü yanı, yalnızca hızlı bir CPU olmaya değil, doğrudan yapay zekâ ajanlarının çalışma biçimine göre tasarlanmış olması.

Kaynaklar

• Tom’s Hardware: “Hot Chips 2026: Nvidia breaks down 88-core Vera CPU” — Jake Roach, 25 Ağustos 2026. Spatial Multithreading, SOCAMM2 bellek ve NVIDIA’nın Hot Chips performans sonuçları.
• NVIDIA: Vera CPU resmî ürün bilgileri; 88 Olympus çekirdeği, 176 iş parçacığı, 1,5 TB bellek ve 1,2 TB/s bant genişliği.
• NVIDIA Technical Blog: Olympus mimarisi, Spatial Multithreading ve SOCAMM2 bellek sisteminin teknik detayları.
• NVIDIA Newsroom: Vera CPU’nun agentic AI kullanım alanları ve ilk veri merkezi müşterilerine ilişkin resmî açıklamalar.

İlgili okumalar: NVIDIA, 500 milyar dolarlık AI altyapı finansman ağı kuruyor, NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell fiyatı 16.000 dolara çıktı, Yapay zeka bellek krizi: RAM fiyatları neden artıyor? ve NVIDIA ve SK Group’tan 500 milyar dolarlık yapay zeka hamlesi.

#NVIDIA #VeraCPU #Olympus #YapayZeka #SOCAMM2 #HotChips2026