AI代理时代来临 辉达Rosa CPU细节曝光 2029年接棒Vera抢攻AI资料中心
辉达 (NVDA-US) 近日进一步揭露下一代资料中心 CPURosa的技术细节，确认将採用全新RigelCPU 核心架构，并延续 Arm v9.2 架构设计，主打 AI 代理 (Agentic AI) 工作负载所需的大规模单执行绪运算能力。Rosa 将搭配下一代 Feynman GPU 平台推出，预计 2029 年进入资料中心市场，2030 年再推出 PC 版 Spark 平台。
辉达于 2026 年 GTC 大会首度公布 Rosa CPU，并宣布将与下一代 Feynman GPU 共同推出，作为 AI 代理时代的新一代资料中心平台。Rosa 以美国诺贝尔物理学奖得主 Rosalyn Sussman 命名，接替目前的 Vera 处理器，进一步提升 AI 资料中心效能。
根据辉达最新公布的资讯，Rosa 将搭载全新 Rigel 核心，採用 Arm v9.2 架构，并在维持相同晶片面积下，进一步提升单核心效能。Rigel 的主要改进包括更高效率的指令传递、更大的 L2 快取，以及更完善的记忆体管理能力，以因应 AI 代理持续运行所需的大量 CPU 工作负载。
辉达表示，目前 Vera 採用自研 Olympus 核心，相较 Grace CPU，Olympus 每週期指令数 (IPC) 提升 50%，整体吞吐量则达 Grace 的 2 倍。Vera 配置 88 个 Olympus 核心，较 Grace 的 72 核心增加约 22%，但目前官方尚未公布 Rosa 是否将进一步增加核心数。
公司指出，Rigel 将在维持相同晶片尺寸下，提供比 Olympus 更高的单执行绪效能，延续辉达以 AI 为核心的 CPU 发展策略，直接与传统 x86 资料中心处理器竞争。
辉达表示，随着 AI 代理逐渐成为大型 AI 工厂的重要运算模式，CPU 的重要性已不再只是负责系统控制，而是直接参与 AI 推理流程，包括工具呼叫、程式码执行、资料处理、键值快取 (Key-Value Cache) 管理，以及结果验证等工作。
由于 GPU 在 AI 资料中心属于最昂贵且最重要的运算资源，若 CPU 处理速度不足，GPU 便需等待 CPU 完成工作，将直接影响整体 AI 工厂运算效率，因此高单执行绪效能 CPU 已成为 AI 基础设施的新需求。
辉达指出，现有多数资料中心 CPU 因云端运算需求，逐渐朝高核心数方向发展，牺牲部分单核心效能，以降低成本并提升整体运算密度，但这也压缩快取容量、记忆体架构与指令处理能力，无法满足 AI 代理持续、高频率且低延迟的工作模式。
以 Vera 为例，其採用单晶片 (Monolithic) 架构，提供高达 1.2TB/s LPDDR5X 记忆体频宽，记忆体功耗低于 40 瓦，核心间互连频宽达 3.4TB/s，官方表示较其他资料中心 CPU 高出约 3 倍，可确保 88 个 CPU 核心同时维持高效能运作，避免记忆体瓶颈。
辉达表示，在 AI 代理工作负载测试中，Vera 持续单核心效能达主流 x86 伺服器 CPU 的 1.8 倍。
搜寻引擎新创 Perplexity 已採用 Vera 测试 AI 代理工作流程。辉达指出，在实际程式码开发情境中，包括複製程式码库与执行沙箱 (Sandbox) 测试，Vera 完成速度比 x86 平台快约 1.5 倍，同时启动多个沙箱速度提升 1.9 倍，目前 Perplexity 正规划于正式系统部署 Vera 平台。
此外，资料分析与即时串流平台合作伙伴测试也显示，使用 Starburst 进行大型 SQL 分析速度提升 3 倍，Redpanda 即时串流延迟最高降低 6 倍，皆优于目前主流 x86 伺服器平台。
辉达表示，Vera 最大的优势在于可同时处理 AI 代理工具执行、资料分析、程式码运算、强化学习及推理等多元工作，不需针对不同工作配置不同 CPU，同时也作为 Vera Rubin GPU 平台及 BlueField-4 STX 储存处理器的 CPU 核心，让整座 AI 工厂採用相同架构与开发工具链。
展望未来，辉达规划今年秋季推出搭载 Grace CPU 与 Blackwell GPU 的 RTX Spark 平台；2028 年则将推出 Vera Rubin 平台；2029 年推出 Rosa 与 Feynman 资料中心平台；2030 年再推出 Rosa Feynman Spark PC 版本，逐步建立完整 AI 资料中心与终端运算产品布局。
辉达认为，未来将有数十亿个 AI 代理持续执行推理、资料检索、工具操作、验证及决策，每个代理都高度依赖 CPU 效能。随着 AI 代理成为 AI 工厂主要运算模式，更快的 CPU 可让 GPU 投入更多时间执行高价值 AI 工作，降低等待时间，提高整体资料中心生产力，而 Rosa 将成为该策略的重要一环。