AI代理時代の到来 輝達Rosa CPUの詳細が明らかに 2029年Vera後継としてAI資料センターを牽引

輝達 (NVDA-US) は近日、次世代資料センターCPU「Rosa」の技術詳細をさらに明らかにした。Rosaは新たに「Rigel」CPUコアアーキテクチャを採用し、Arm v9.2アーキテクチャを継承。AI代理（Agentic AI）ワークロードに必要な大規模な単一スレッド演算能力を主軸としている。Rosaは次世代Feynman GPUプラットフォームと同時にリリースされ、2029年に資料センター市場に投入される予定。さらに2030年にはPC版Sparkプラットフォームも登場する。

輝達は2026年のGTCカンファレンスで初公開したRosa CPUについて、次世代Feynman GPUと共同で発表すると発表。AI代理時代の新たな資料センター基盤として位置づけている。Rosaの名前はアメリカのノーベル物理学賞受賞者であるロザリンド・サスマン・ユーリーに由来し、現行のVeraプロセッサに後継する形で、AI資料センターのパフォーマンスをさらに向上させる。

最新の情報によると、Rosaは全新Rigelコアを搭載し、Arm v9.2アーキテクチャを採用。チップ面積を維持したまま、単一コアのパフォーマンスをさらに向上させる。Rigelの主な改良点には、より効率的な命令発行、拡大されたL2キャッシュ、そしてAI代理が継続的に必要とする大量のCPUワークロードに対応するための高度なメモリ管理機能が含まれる。

輝達によれば、現行のVeraは独自開発のOlympusコアを採用しており、Grace CPUと比較してサイクルあたりの命令数（IPC）が50％向上、全体のスループットはGraceの2倍に達している。Veraは88コアを搭載しており、Graceの72コアと比べて約22％多いが、Rosaがさらにコア数を増やすかどうかは現時点では明らかになっていない。

同社は、Rigelがチップサイズを維持したままOlympusよりも高い単一スレッド性能を提供するとし、AI中心のCPU開発発戦略を継続。従来のx86資料センターCPUと直接競合する姿勢を示している。

輝達は、AI代理が大型AI工場の主要な演算モードになりつつあると指摘。CPUの役割はシステム制御にとどまらず、AI推論プロセスそのものに直接関与するようになっている。具体的には、ツール呼び出し、コード実行、データ処理、キーバリューキャッシュ（Key-Value Cache）管理、結果検証などが含まれる。

GPUはAI資料センターにおいて最も高価で重要な演算リソースであるため、CPUの処理速度が不十分だとGPUがCPUの処理完了を待つことになり、AI工場全体の演算効率が直接的に低下する。そのため、高単一スレッド性能を持つCPUは、AIインフラの新たな要件となっている。

輝達は、現行の資料センターCPUの多くがクラウド演算の需要に対応するため、コスト削減と演算密度向上を目的に高コア数化を進め、単一コア性能の一部を犠牲にしていると指摘。これによりキャッシュ容量、メモリアーキテクチャ、命令処理能力が圧迫され、AI代理が要求する継続的で高頻度・低遅延のワークロードに対応できないと分析している。

たとえばVeraは、モノリシック（単一チップ）アーキテクチャを採用し、最大1.2TB/sのLPDDR5Xメモリ帯域を提供。メモリ消費電力は40ワット未満であり、コア間の相互接続帯域は3.4TB/sに達する。これは他社の資料センターCPUと比べて約3倍の性能であり、88コアすべてが高性能を維持できるようボトルネックを回避している。

AI代理ワークロードのテストでは、Veraの持続的単一コアパフォーマンスは主流のx86サーバーCPUの1.8倍に達したと輝達は述べている。

AI検索新興企業のPerplexityは、すでにVeraを用いてAI代理のワークフローをテストしている。実際のコード開発シナリオでは、コードベースの複製やサンドボックステストの実行において、Veraはx86プラットフォームよりも約1.5倍高速に処理を完了。複数のサンドボックスを同時に起動する速度は1.9倍向上した。現在、Perplexityは本番システムへのVera導入を計画している。

また、データ分析およびリアルタイムストリーミングプラットフォームのパートナーによるテストでは、Starburstを用いた大規模SQL分析の速度が3倍向上。Redpandaのリアルタイムストリーミング遅延は最大6倍低減した。いずれも現行の主流x86サーバープラットフォームを上回る結果となった。

輝達は、Veraの最大の利点は、AI代理ツール実行、データ分析、コード演算、強化学習、推論など多様なワークロードを同一CPUで処理できることだと強調。異なるタスクごとに異なるCPUを配置する必要がなく、Vera Rubin GPUプラットフォームやBlueField-4 STXストレージプロセッサのCPUコアとしても利用可能。これにより、AI工場全体で同じアーキテクチャと開発ツールチェーンを統一できる。

今後のロードマップとして、輝達は今年秋にGrace CPUとBlackwell GPUを搭載したRTX Sparkプラットフォームを発表予定。2028年にはVera Rubinプラットフォームを投入。2029年にはRosaとFeynmanの資料センター統合プラットフォームをリリース。2030年にはRosa Feynman SparkのPC版を展開し、AI資料センターからエンドポイントまでの一貫した製品構成を完成させる予定だ。

輝達は、今後数十億のAI代理が継続的に推論、データ検索、ツール操作、検証、意思決定を実行すると予測。各代理はCPU性能に大きく依存している。AI代理がAI工場の主要演算モードとなる中、より高速なCPUによりGPUは高価値なAI処理に集中でき、待機時間の削減と資料センター全体の生産性向上が実現される。Rosaはこうした戦略の中心的役割を担うと位置づけている。