Nvidia は最近、次世代データセンター CPU、Rosa の中核となる技術詳細を初めて体系的に公開しました。このプロセッサは、ファインマンというコード名で呼ばれる新世代の GPU とともに発売され、急速に台頭している Agentic AI (エージェント人工知能) ワークロードをターゲットとし、同じシリコン領域内でシングルスレッドのパフォーマンスとエネルギー効率をさらに向上させることを目標としています。
今年の GTC 2026 カンファレンスで、Nvidia は Rosa CPU 製品ラインの名前を正式に発表しました。この名前は、ノーベル賞受賞者のロズリン・サスマン・ヤロウにちなんで名付けられており、データセンター プラットフォームに科学者の名前を付けるという同社の伝統を継承しています。 Grace と Vera の道をたどると、Rosa は新世代のデータセンター プラットフォームのコンピューティング コアとして機能し、Feynman GPU と緊密に連携して、多数の意思決定ループと論理的推論を必要とする Agentic AI タスクにコンピューティング能力のサポートを提供します。
NVIDIA が公開した最新情報によると、Rosa は新しい Rigel CPU コア アーキテクチャを使用します。これは Arm v9.2 命令セットに基づいており、オリンパスの後に NVIDIA が自社開発した Arm コアのもう一つの反復です。現在の Vera プラットフォームと比較して、Rigel はシリコン領域を増やすことなく、より大きな 2 レベル キャッシュ (L2 キャッシュ)、改善された命令配信パス、より効率的なメモリ アクセス メカニズムを通じて、シングル コアのパフォーマンスをさらに向上させ、シングル スレッドの実行効率を向上させます。
既存のVera CPUはオリンパスが自社開発したコアを採用している。初代 Grace で使用されていた Arm Neoverse V2 と比較して、クロックあたりの命令数 (IPC) が約 50% 増加し、単一 CPU のコア数が Grace の 72 コアから 88 コアに増加しました。キャッシュ構成に関しては、VeraはコアあたりのL2キャッシュをGraceの1MBから2MBに倍増し、RosaはこれをベースにL2容量をさらに拡大し、メモリアクセス遅延の削減と複雑なAI推論ループにおける単一コアの連続出力能力の強化を目指しているが、具体的なコア数はまだ発表されていない。
全体的な仕様ルートを見ると、Grace、Vera、Rosa の 3 世代の製品は、アーキテクチャとポジショニングの点で明確なリレー関係を形成しています。Grace は、従来のアクセラレーション コンピューティングと HPC 負荷下での高いエネルギー効率に焦点を当てた Arm Neoverse V2 認定コアを使用しています。単一の 72 コアを備え、最大約 480 ～ 512 GB/秒のメモリ帯域幅を提供し、一般的なデータセンター展開向けに設計されています。 Vera は自社開発の Olympus コアを使用し、「大規模な環境で最強のシングルスレッド パフォーマンス」を目指しています。高帯域幅の LPDDR5X/ECC メモリを継続しながら、単一 CPU のメモリ帯域幅をさらに 1.2 TB/秒に増加し、空間マルチスレッド テクノロジによって CPU あたりのスレッド数を最大 176 まで拡張します。 Rosa については、Vera ルートの「究極のシングルスレッド パフォーマンス」の進化版として定義されており、複雑な AI エージェント ループにおける単一コアの実行効率をさらに追求することに重点が置かれています。
メモリ サブシステムに関しては、Grace は最大約 0.5 TB/s の帯域幅を提供しましたが、Vera はこの数値を 1.2 TB/s に引き上げ、メモリ サブシステムの電力消費を制御し、一部の構成ではメモリの電力消費を 40 W 未満に圧縮しながら、同じ数のコアで 1 人当たりの帯域幅を主要な x86 ソリューションの 2 ～ 3 倍にできることを強調しました。 Rosa は、この道でより高い効率を目指して進化し続けます。この計画は、新世代の LPDDR6/LPDDR6X およびサポート プラットフォーム (RTX Spark など) で実装され、単位帯域幅あたりの消費電力をさらに圧縮し、利用可能な容量を増やすことが期待されています。ただし、NVIDIA はまだ正確な指標を示していません。
チップのパッケージングと相互接続の点で、Grace はモノリシック CPU DIE を使用し、NVLink-C2C を通じて 2 つの CPU をスーパーチップに結合して、GPU アクセラレーション プラットフォームに統合された大容量メモリと高帯域幅のアクセス機能を提供します。 Vera は、小型チップ (チップレット) の相互接続遅延による追加のオーバーヘッドを回避するために引き続きモノリシック コンピューティング DIE ルートを順守し、同時に第 2 世代 SCF (システムレベル ファブリック) にアップグレードして、最大 3.4 TB/秒の双方向相互接続帯域幅を提供し、NVLink-C2C リンク帯域幅を 1.8 TB/秒に増加します。 Rosa について、Nvidia はそのパッケージングと相互接続の形式を正式に確認していませんが、ロードマップの説明から判断すると、ファインマン GPU が必要とするより高いデータ トラフィックに合わせてオンチップおよびチップ間の相互接続機能を向上させながら、既存のモノリシック アーキテクチャに基づいて進化する可能性が非常に高いです。
全体的な製品スケジュールから判断すると、NVIDIA のデータセンターと AI GPU のロードマップには、次のプラットフォーム アップデートに Rosa CPU が含まれていることは明らかです。Rubin GPU は 2026 年に Vera CPU と組み合わせられます。2027 年から、Rubin Ultra プラットフォームは引き続き Vera コアを使用します。 2028年にはRosa CPUを搭載したファインマン時代に入り、より高度なプロセスノードとHBM4/HBM5レベルの高帯域メモリに切り替わる予定だ。開示リズムによると、Rosa は 2028 年にファインマン GPU とともにデータセンター プラットフォームで発売され、その後 2030 年頃に Rosa Feynman Spark ソリューションの形で PC およびより幅広いエッジ シナリオ向けの製品ラインに参入すると予想されています。
CPU 製品戦略のレベルでは、NVIDIA は、Grace と Vera の継続的な反復を通じて、AI サーバー市場における従来の x86 陣営への真っ向からの挑戦を開始し、高帯域幅メモリ、ユニファイド メモリ アーキテクチャ、ディープ GPU コラボレーションなどの戦略を通じてプラットフォームの発言力を強化しました。 Vera は現在、完全な量産体制に入っています。 NVIDIA は、Vera Rubin と独立したラックに基づく完全なマシン ソリューションを、Anthropic、OpenAI、SpaceX、Oracle などの多数の主要な AI およびクラウド ベンダーに提供しており、それらを Agentic AI の「工場レベル」のコンピューティング クラスターに展開しています。
Nvidiaがこれら自社開発のArmコアをエンタープライズやデータセンター分野に限定せず、より幅広い製品でこれらのIPを再利用する計画であることは注目に値する。同社のロードマップによれば、今秋から新世代のRTX Sparkチップが続々と発売される予定だ。当初はグレースとブラックウェルの合体となり、2028年以降は段階的にベラ・ルービンベースの形態に移行していく。最後に、Rosa 時代には、Feynman GPU と Rosa CPU が PC 指向の Spark ソリューションにパッケージ化され、クラウドからエンドまで一貫したアーキテクチャが実現されます。
開示された情報に基づくと、Rosa CPU の発売は、NVIDIA の自社開発 Arm サーバー CPU の第 3 段階を示すものになります。Grace の認定コアから Vera の自社開発 Olympus、Rosa の Rigel に至るまで、NVIDIA は AI ワークロード特性を中心にコア マイクロアーキテクチャとメモリ システム設計の最適化を続けています。 Agentic AI シナリオにおける高頻度の意思決定ループ、複雑な推論ツリー、および大規模なコンテキスト管理に対する需要が増大し続ける中、Rosa 氏が強調した「より高いシングルコア パフォーマンスとより高いキャッシュ容量を同じシリコン領域で実現する」という設計方向は、NVIDIA のデータセンター プラットフォームと GPU 製品ラインを共同で進化させるための重要な軸の 1 つになるでしょう。