A Nvidia divulgou recentemente sistematicamente os principais detalhes técnicos de sua CPU de data center de próxima geração, Rosa, pela primeira vez. Este processador será lançado junto com uma nova geração de GPU de codinome Feynman, visando a carga de trabalho rapidamente emergente de Agentic AI (inteligência artificial de agente), com o objetivo de melhorar ainda mais o desempenho de thread único e a eficiência energética na mesma área de silício.
Na conferência GTC 2026 deste ano, a Nvidia anunciou oficialmente o nome da linha de produtos Rosa CPU. Seu nome é uma homenagem à ganhadora do Prêmio Nobel Roslyn Sussman Yalow, continuando a tradição da empresa de nomear plataformas de data center com nomes de cientistas. Seguindo o caminho de Grace e Vera, Rosa servirá como núcleo de computação da plataforma de data center de nova geração, colaborando profundamente com a GPU Feynman para fornecer suporte de poder computacional para tarefas de IA da Agentic que exigem um grande número de ciclos de tomada de decisão e raciocínio lógico.
De acordo com as últimas informações divulgadas pela NVIDIA, Rosa usará a nova arquitetura de núcleo de CPU Rigel, que é baseada no conjunto de instruções Arm v9.2 e é outra iteração do núcleo Arm desenvolvido pela própria NVIDIA após a Olympus. Em comparação com a plataforma Vera atual, Rigel melhora ainda mais o desempenho de núcleo único e melhora a eficiência de execução de thread único por meio de um cache de segundo nível maior (cache L2), caminhos de entrega de instruções aprimorados e um mecanismo de acesso à memória mais eficiente sem aumentar a área de silício.
A CPU Vera existente usa núcleo desenvolvido pela própria Olympus. Comparado com o Arm Neoverse V2 usado no Grace original, ele alcançou um aumento de cerca de 50% nas instruções por clock (IPC) e aumentou o número de núcleos em uma única CPU dos 72 núcleos do Grace para 88 núcleos. Em termos de configuração de cache, Vera dobrou o cache L2 por núcleo de 1 MB para 2 MB de Grace, e Rosa aumentou ainda mais a capacidade L2 nesta base, com o objetivo de reduzir atrasos de acesso à memória e aumentar a capacidade de saída contínua de um único núcleo em loops complexos de inferência de IA, mas o número específico de núcleos ainda não foi anunciado.
Olhando para a rota de especificação geral, as três gerações de produtos Grace, Vera e Rosa formaram uma relação de retransmissão clara em termos de arquitetura e posicionamento: Grace usa o núcleo autorizado Arm Neoverse V2, que se concentra na computação acelerada tradicional e alta eficiência energética sob cargas HPC. Ele tem 72 núcleos e fornece largura de banda de memória de aproximadamente 480–512 GB/s e foi projetado para implantação geral em data centers. Vera usa o núcleo Olympus autodesenvolvido e visa "o desempenho de thread único mais forte em escala". Ao mesmo tempo que continua a memória LPDDR5X/ECC de alta largura de banda, aumenta ainda mais a largura de banda de memória de uma única CPU para 1,2 TB/s e expande o número de threads por CPU para até 176 através da tecnologia espacial multi-threading. Quanto a Rosa, ela é definida como a versão evoluída de “desempenho de thread único definitivo” da rota Vera, com foco em explorar ainda mais a eficiência de execução de um único núcleo em loops complexos de agentes de IA.
Em termos de subsistema de memória, Grace forneceu uma largura de banda de até cerca de 0,5 TB/s, enquanto Vera elevou esse número para 1,2 TB/s e enfatizou que, com o mesmo número de núcleos, sua largura de banda per capita pode ser 2–3 vezes maior que a da solução x86 líder, enquanto controla o consumo de energia do subsistema de memória e comprime o consumo de energia da memória para menos de 40W em algumas configurações. A Rosa continuará a evoluir em direção a uma maior eficiência neste caminho. Espera-se que o plano seja implementado com a nova geração de LPDDR6/LPDDR6X e plataformas de suporte (como RTX Spark) para comprimir ainda mais o consumo de energia por unidade de largura de banda e aumentar a capacidade disponível. No entanto, a NVIDIA ainda não forneceu indicadores precisos.
Em termos de empacotamento e interconexão de chips, Grace usa um CPU DIE monolítico e combina duas CPUs em um Superchip por meio de NVLink‑C2C para fornecer grande memória unificada e recursos de acesso de alta largura de banda para a plataforma de aceleração de GPU. Vera continua a aderir à rota DIE de computação monolítica para evitar a sobrecarga adicional de latência de interconexão de pequenos chips (chiplets), ao mesmo tempo em que atualiza para o SCF (malha de nível de sistema) de segunda geração, fornecendo largura de banda de interconexão bidirecional de até 3,4 TB/s e aumentando a largura de banda do link NVLink‑C2C para 1,8 TB/s. Para Rosa, a Nvidia não confirmou oficialmente seu empacotamento e forma de interconexão, mas a julgar pela descrição do roteiro, é muito provável que evolua com base na arquitetura monolítica existente, ao mesmo tempo que melhora as capacidades de interconexão on-chip e inter-chip para corresponder ao maior tráfego de dados exigido pelas GPUs Feynman.
A julgar pelo cronograma geral do produto, o data center da NVIDIA e o roteiro da GPU AI incluíram claramente a CPU Rosa na próxima rodada de atualizações da plataforma: a GPU Rubin será emparelhada com a CPU Vera em 2026. A partir de 2027, a plataforma Rubin Ultra continuará a usar o núcleo Vera. Em 2028, ele entrará na era Feynman, equipado com CPU Rosa, e mudará para nós de processo mais avançados e memória de alta largura de banda de nível HBM4/HBM5. De acordo com o ritmo de divulgação, a Rosa deverá ser lançada na plataforma de data center junto com a GPU Feynman em 2028, e então entrar na linha de produtos para PCs e cenários de borda mais amplos na forma da solução Rosa Feynman Spark por volta de 2030.
No nível da estratégia de produtos de CPU, a NVIDIA lançou um desafio frontal ao tradicional campo x86 no mercado de servidores de IA por meio da iteração contínua de Grace e Vera, e fortaleceu a voz de sua plataforma por meio de estratégias como memória de alta largura de banda, arquitetura de memória unificada e colaboração profunda de GPU. Vera entrou agora em plena produção em massa. A NVIDIA está fornecendo soluções completas de máquinas baseadas em Vera Rubin e racks independentes para vários fornecedores líderes de IA e nuvem, incluindo Anthropic, OpenAI, SpaceX e Oracle, e as implanta em clusters de computação de “nível de fábrica” para Agentic AI.
É importante notar que a Nvidia não limita esses núcleos Arm autodesenvolvidos aos campos corporativos e de data center, mas planeja reutilizar esses IPs em uma gama mais ampla de produtos. O roteiro da empresa mostra que a nova geração de chips RTX Spark será lançada uma após a outra a partir deste outono. Inicialmente, Grace e Blackwell serão combinadas e, a partir de 2028, mudará gradualmente para uma forma baseada em Vera Rubin. Finalmente, na era Rosa, a GPU Feynman e a CPU Rosa serão incluídas na solução Spark orientada para PC para obter uma arquitetura consistente da nuvem ao fim.
Com base nas informações divulgadas, o lançamento da CPU Rosa marcará o terceiro estágio da CPU de servidor Arm desenvolvida pela própria NVIDIA: do núcleo autorizado de Grace ao Olympus desenvolvido por Vera e ao Rigel de Rosa, a NVIDIA continua a otimizar a microarquitetura central e o design do sistema de memória em torno das características da carga de trabalho de IA. À medida que a demanda por loops de decisão de alta frequência, árvores de raciocínio complexas e gerenciamento de contexto em larga escala em cenários de IA Agentic continua a crescer, a direção do projeto de "alcançar maior desempenho de núcleo único e maior capacidade de cache na mesma área de silício", enfatizada por Rosa, se tornará um dos principais pivôs para a evolução colaborativa da plataforma de data center e das linhas de produtos de GPU da NVIDIA.