AI代理的能力远不止生成答案。它们会搜索信息、查询数据库、编写和测试代码并采取行动。这些步骤中的每一步都依赖于CPU，代理在整个任务过程中在GPU推理和CPU执行之间来回切换。随着企业部署越来越多的代理，AI工厂需要能够快速执行这些步骤并同时支持多个代理的CPU，同时还要在可用功耗的限制内。
对AI基础设施提供商而言，这意味着需要支持更多代理，同时不让每个代理等待更长时间。更重要的是，AI工厂受功耗限制，因此运营商需要选择能够最大化每瓦工作量的基础设施。
NVIDIA Vera在单个CPU中同时提供了快速的代理性能和高能效容量。这为提供商提供了一个CPU来应对各种代理工作负载，而不必混合搭配快速和密集的x86部件来平衡速度与容量。
在100兆瓦数据中心的对比中，NVIDIA发现单个Vera CPU的性能优于最快的x86 CPU和最节能的x86 CPU。Vera在提供行业领先的代理速度的同时，与最快的x86 CPU相比，每瓦支持的代理数量多出1.6倍。与最节能的x86 CPU相比，Vera的代理速度提升2倍，同时保持领先的能效。
合作伙伴已经在实际生产环境中部署Vera，并见证了同样卓越的性能。Perplexity在Vera上运行代理编码任务，速度比传统CPU快1.5倍，并计划在即将推出的生产系统中部署Vera。DeepInfra在其生产代理工作负载中，使用Vera实现了高达2.2倍于最佳x86处理器的代理编排速度，在测试的四种架构中表现最快。ClickHouse的标准二进制文件无需针对Vera进行特定调优，便在176个核心上近乎线性扩展，并登顶ClickBench硬件排行榜。DuckLabs在TPC-H SF1000基准测试中，中位数性能约为Intel Xeon 6基线的1.5倍。Daytona使用Vera在10.8秒内启动了1000个代理沙箱，在2000个并发沙箱下达到每秒12.7个完成作业，而x86需要88.4秒。Modal使用Vera实现了每核心高达2倍的沙箱吞吐量，相比同类x86硬件，且在高负载下增益更大。
这些结果凸显了Vera在多种代理工作负载中的优势，为AI工厂提供了高效、可扩展的解决方案。