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엔비디아, 88코어·176스레드 'Vera' CPU … 최대 1.5TB LPDDR5X 지원

QM달려

5 3431 7 2026.07.22 08:30

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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">NVIDIA는 오늘 최신 Armv9.2 기반 맞춤형 CPU 'Vera'에 대한 추가 정보를 공개하며, 이를 자사의 CPU 설계 기술이 집약된 결과물이라고 소개했다. Vera는 NVL 랙스케일 시스템과 함께 동작하거나 독립적으로 운용될 수 있도록 설계됐으며, NVIDIA는 기업 고객들로부터 Vera CPU를 다양한 환경에 배치하려는 높은 관심을 받고 있다고 밝혔다. NVIDIA는 데이터 분석, 높은 단일 스레드 성능이 요구되는 작업, 에이전트형 AI, 대규모 소프트웨어 운영 등 폭넓은 활용 사례에 맞춰 설계를 최적화했다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">'Olympus' CPU 코어는 크게 프런트 엔드(front end), 미드 코어(mid-core), 실행 엔진(execution engine), 캐시 서브시스템(cache subsystems)의 네 가지 주요 영역으로 구성된다. 프런트 엔드에서는 NVIDIA가 분기 예측기(branch predictor)를 자체 개발했으며, 이 예측기는 명령어 가져오기(instruction fetching) 유닛과 긴밀하게 동작해 CPU 코어에 필요한 명령어를 지속적으로 공급한다. 에이전트 런타임, 컴파일러, 대규모 데이터 처리 워크로드와 같은 작업은 제어 흐름(control flow)이 자주 변경되기 때문에 CPU의 실행 유닛이 유휴 상태에 빠질 수 있다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">Olympus 코어는 10-와이드 디코드 엔진(10-wide decode engine) 을 적용해 실행 유닛으로 명령어가 끊임없이 공급되도록 함으로써 실행 유닛을 최대한 활용할 수 있도록 설계됐다. 또한 실행을 위한 데이터 경로를 준비하기 위해 NVIDIA는 신경망 기반 분기 예측기(neural branch predictor) 를 개발했다. 이 기술은 잘못된 실행 경로를 줄여주며, 클록 사이클당 최대 두 개의 분기 명령(taken branch)을 처리할 수 있도록 지원한다. 이는 대규모 데이터 처리 과정에서 소프트웨어의 실행 흐름이 갑자기 바뀌는 상황에서도 효율적으로 제어 흐름을 처리하는 데 중요한 역할을 한다.</p>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/22/9299db47085f6a1ef04aab0c862bba9e.jpg" alt="퀘이사존"><span><br><br><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/22/09d3f0250a4439a5fd39668bdeecfdb4.jpg" alt="퀘이사존"></span><span><br><br><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/22/5a40a7bac4a54ce07a2b19466456bb8b.jpg" alt="퀘이사존"></span><br></p>
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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">다음은 미드 코어(mid-core), 즉 Olympus 내부의 리네임(rename) 영역이다. 이 부분은 CPU의 다른 영역이 대기하는 동안에도 독립적으로 처리할 수 있는 작업을 찾아내도록 설계됐다. 이를 통해 리오더 버퍼(reorder buffer) 는 실행할 명령어를 지속적으로 적재하며, 비순차 실행(out-of-order execution) 의 깊이를 더욱 확대할 수 있다. 리네임 및 할당 맵(rename and allocation maps)은 명령어를 실제 하드웨어 자원에 매핑하며, 이러한 기능들은 함께 명령어 수준 병렬성(instruction parallelism)을 극대화해 특히 실행 흐름이 갑자기 바뀌는 소프트웨어 워크로드에서도 높은 실행 효율을 유지하도록 돕는다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">이렇게 준비된 명령어의 실행은 NVIDIA의 실행 엔진(execution engine) 이 담당한다. 명령어가 마이크로오퍼레이션(microoperations) 으로 분해되면, 각각의 마이크로오퍼레이션은 해당하는 스칼라(scalar) 또는 벡터(vector) 처리 엔진에 할당된다. Olympus 실행 엔진은 동적 스케줄링(dynamic scheduling) 을 통해 스칼라, 벡터, 부동소수점, 암호화, 로드/스토어 자원에 대한 마이크로오퍼레이션을 낮은 지연 시간으로 분배해 초당 처리 가능한 명령어 수를 크게 높인다. NVIDIA는 이 부분에 대해서는 많은 정보를 공개하지 않았는데, 새로운 CPU 코어 설계의 핵심 혁신이 대부분 이 영역에 담겨 있기 때문으로 보인다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">시스템을 완성하는 캐시 서브시스템(cache subsystem) 은 CPU 외부의 데이터를 빠르게 가져오도록 설계됐다. 에이전트형 AI 워크로드는 CPU 캐시에 모두 담을 수 없는 데이터를 필요로 하기 때문에 부담이 크며, 희소 데이터(sparse data), 데이터베이스, 런타임 객체(runtime objects), 검색 인덱스(retri*!* indexes) 등 다양한 데이터 구조를 높은 처리량으로 불러와야 한다. Olympus 코어는 깊은 캐시 계층 구조(deep cache hierarchy) 와 여러 개의 프리페치 엔진(prefetch engine) 을 통해 데이터 접근 속도를 높이며, 그래프 데이터 처리를 위한 전용 프리페처(prefetcher)도 갖추고 있다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">기존 동시 멀티스레딩(SMT) 을 지원하는 x86 CPU와 Olympus의 가장 큰 차이점 중 하나는 자원 관리 방식이다. 기존 x86 CPU는 하나의 코어를 두 개의 하드웨어 스레드가 공유하는 구조를 사용한다. 그러나 현대적인 환경에서는 두 스레드가 동일한 자원을 놓고 경쟁하는 '노이지 네이버(noisy neighbor)' 현상이 발생해 실행이 지연될 수 있다. NVIDIA는 Olympus 코어의 넓은 실행 폭을 활용해 각 스레드에 자원을 할당하기 전에 미리 자원을 분할하는 방식의 SMT를 적용했다. 이를 통해 모든 작업이 효율적으로 분배되도록 했다고 설명했다.</p><p style="text-align: justify;"><br></p><p style="text-align: justify;">이 모든 요소를 연결하는 것은 NVIDIA의 Scalable Coherency Fabric(SCF) 이다. SCF는 3.4TB/s의 패브릭 대역폭을 제공하며, CPU 다이 전체에 걸쳐 164MB 통합 L3 캐시를 연결한다. 외부 메모리는 SOCAMM2 LPDDR5X를 사용하며, 총 1.2TB/s의 메모리 대역폭을 제공한다. NVIDIA는 CPU 하나당 최대 1.5TB의 LPDDR5X 메모리를 지원한다고 밝혔다. 또한 NVIDIA는 AMD의 EPYC 'Turin' 9755 CPU와의 코어당 성능 비교 결과도 일부 공개했으며, 특정 워크로드에서는 최대 1.8배 높은 성능을 제공한다고 주장했다.</p>
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<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/22/b1e631335abc1cbf521f288a28bda39b.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
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<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p>출처: <a href="https://www.techpowerup.com/350943/nvidia-details-vera-cpu-with-88-cores-176-threads-and-up-to-1-5-tb-of-lpddr5x-memory" target="_blank">TechPowerUp</a></p></td></tr></tbody></table></div>
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<p style="text-align: center;"><i style="color: rgb(255, 156, 0);">※ 해당 기사는 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 기사입니다.<br>퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.</i></p>
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