NVIDIA藉自研Olympus微架構的Vera CPU 揭開Arm CPU支援超執行緒的戰局

NVIDIA於2026年CES的主題演講由執行長黃仁勳再次為Vera Rubin運算平台預熱，值得注意的是雖然NVIDIA已經與Intel宣布合作，Intel將開發支援NVLink的x86 CPU與NVIDIA平台接軌，不過NVIDIA的Arm指令集第二世代資料中心處理器Vera卻野心勃勃的把Arm指令集資料中心CPU擴大到「空間多執行緒」，是類似x86常見的「超執行緒」但又略有不同的多執行緒技術，使Vera能擴展至176個執行緒；。

畢竟這是首次看到Arm指令集CPU支援超執行緒功能，筆者在當下也向Arm詢問狀況，得到的結論是Arm目前提供的Neoverse微架構並不具備多執行緒功能，代表空間多執行緒功能是由NVIDIA設計的Olympus微架構實現，這也意味著NVIDIA不甘受限於Arm Neoverse微架構的制約，透過自主微架構提升對CPU設計的掌控。

從Arm Neoverse微架構到自研NVIDIA Olympus微架構

NVIDIA於Hopper平台首次導入自主伺服器處理器Grace CPU，不過Grace採用的是Arm的Neoverse V2微架構，重點則聚焦在透過NVLink-C2C技術提供雙CPU或CPU與GPU之間的高速互聯，這也是目前為止其它雲端資料中心營運商自主Arm CPU普遍的做法；當然Arm Neoverse微架構並沒有甚麼問題，畢竟這原本就是Arm獲得富士通A64FX處理器的激勵，針對資料中心所規劃的資料中心級CPU授權。

畢竟Vera Rubin平台將是NVDIA在2026年GTC的重頭戲，目前NVIDIA還未在官網提供白皮書，對於Vera僅有較為基本的描述；但若對比資訊，即可看到NVIDIA強調Vera的88核CPU是由NVIDIA設計、基於Arm v9.2指令集的Olympus核心，號稱效能可達Grace的兩倍(備註：Arm稱Neoverse V3「每插槽效能」高於Neoverse V2 50%)，且每個核心都支援「空間多執行緒」功能。

不同於x86的「空間多執行緒」功能

值得注意的是，NVIDIA在描述中特別強調，雖然「空間多執行緒」仍是一項多執行緒功能，使單一核心具備2個執行緒的執行能力，並未使單一CPU的執行緒變得更多，但其執行模式卻不同於現行x86架構所採用的「同時多執行緒」；傳統x86處理器的多執行緒屬於將資源透過「時間分割」的模式，而空間多執行緒則是採用「空間分割」，強調可藉此最大限度提升傳輸量，並於執行階段選擇效能導向或密度導向的核心。

姑且不論「空間多執行緒」與「同時多執行緒」在實作的性能差異，畢竟在硬體還未正式公開前都還未能得知啟用後可提升的性能效益，但光具備多執行緒這點，對於Arm架構CPU在資料中心就已經意義非凡；雖然多執行緒並不能將CPU效能真正提高2倍，但從實做而言確實可帶來更大的多執行緒性能，尤其在資料中心負載又更為重要，別忘了Intel也才為現階段的Xeon處理器取消多執行緒的支援所擾，並宣布後續將重新為資料中心CPU架構支援多執行緒。

NVIDIA的拋磚引玉將進一步帶動Arm指令集資料中心CPU變革

在Vera出現前，Arm指令集CPU要提升執行緒的方式就是繼續堆疊CPU數量，如Neoverse V3強調可擴展至192核；然而核心越多表示CPU設計越複雜，也會增加晶片發熱、能耗與影響生產良率，倘若要更有效益的提升性能，多執行緒雖無法將性能等比翻倍，但卻可將執行緒的執行數量翻倍，對於重心放在GPU運算的NVIDIA而言，Vera支援多執行緒功能確實有其必要性，也同時勢必引發其它採用Arm指令集CPU的廠商跟進。

此外另一個值得關注的是NVIDIA Olympus在支援空間多執行緒以外，還強調是業界首款支援FP8的CPU，也意味著Vera也能進一步在特定工作負載以較低精度的方式執行任務，也許也是NVIDIA描述Vera對比Grace具備超越Arm Neoverse世代性能差的2倍性能的關鍵，就如同NVIDIA在描述前後代產品的AI效能時，也經常是以不同精度下進行評估而來的結果。