英伟达首款自研 CPU 核心 Vera 的数据中心性能首次得到独立验证。Tom's Hardware 在英伟达提供的 MGX Vera 参考平台上，将这款 88 核处理器与英特尔 Granite Rapids-AP 旗舰至强 6980P 及 AMD EPYC Turin 系列（9965、9755）进行对比测试。结果显示，Vera 不仅在智能体（agentic）相关负载中表现强劲，在通用服务器任务上也能与 x86 竞品匹敌甚至胜出。
Vera 采用 Armv9.2-A 架构，每核双线程（英伟达称为“空间多线程”），配备 164 MB 三级缓存，并支持最高 1.5 TB 的 SOCAMM2 LPDDR5X 内存，速率达 9600 MT/s，聚合带宽 1.2 TB/s，每核约 14 GB/s——这一内存带宽是 AMD 高密度 Turin 设计的两倍以上。芯片基于英伟达第二代可扩展一致性 Fabric（SCF），在裸片内提供高达 3.4 TB/s 的 L3 带宽。功耗配置区间为 250W 至 450W。
测试平台方面，Vera 系统使用 16 条 96 GB 三星 LPDDR5-9600 ECC SOCAMM2 内存；英特尔平台为 Supermicro 双路系统，搭配 24 条 64 GB 美光 DDR5-8800 MRDIMM；AMD 平台则使用 24 条 64 GB SK 海力士 DDR5-6000 RDIMM。
从结果看，Vera 在 Python 工作负载中表现突出——Python 是 AI 软件生态的重要基础。其插槽级和系统级内存带宽均领先，这得益于 Vera 芯片间高速 C2C 互连。在智能体频繁查询大型数据库的场景中，这种带宽至关重要。不过，在前端类负载中，x86 处理器凭借更高的核心密度往往占优；Vera 则以核心密度换取后端数据密集型操作的性能。
英伟达将 Vera 定位为智能体 AI 工作流兴起后的专用 CPU。当前智能体平台（如 Meta Muse、OpenAI Dots 等）的 CPU 机架主要承担并发任务，与推理服务器通信，其负载特征是高并发下维持性能，而非单沙箱的峰值速度。谷歌云 AI 与计算基础设施副总裁兼总经理 Mark Lohmeyer 向 Tom's Hardware 描述了智能体规划假期等场景，说明超大规模厂商面临的独特挑战。
值得注意的是，Vera 是英伟达首个定制核心（代号 Olympus），相比采用现成 Arm 核心设计的 Grace 有显著提升。但 Vera 进入的是竞争激烈的服务器市场：定制 Arm 芯片正在渗透数据中心，而 AMD 和英特尔的老牌 x86 芯片不仅根基深厚，还拥有庞大的客户生态。Vera 的表现将直接影响英伟达在 AI 基础设施中的角色延伸，以及数据中心 CPU 市场的竞争态势。