[vxHsY3z 英伟达近日首次系统披露其下一代数据中心 CPU——Rosa 的核心技术细节，这款处理器将与代号为 Feynman 的新一代 GPU 一同推出，面向正在快速兴起的 Agentic AI（代理型人工智能）工作负载，目标是在相同硅片面积下进一步提升单线程性能与能效。
\Z-Fu=8J8^ |^OK@KdL1 在今年的 GTC 2026 大会上，英伟达正式公布了 Rosa CPU 这一产品线名称，它以诺贝尔物理学奖得主 Roslyn Sussman Yalow 命名，延续了公司以科学家姓名命名数据中心平台的传统。 继承 Grace 与 Vera 的路线，Rosa 将作为新一代数据中心平台的计算核心，与 Feynman GPU 深度协同，为需要大量决策循环与逻辑推理的 Agentic AI 任务提供算力支撑。
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4 Z&KR<2Z 根据英伟达最新披露的信息，Rosa 将采用全新的 Rigel CPU 核心架构，该架构基于 Arm v9.2 指令集，是继 Olympus 之后英伟达自研 Arm 核心的再一次迭代。 与当前的 Vera 平台相比，Rigel 在单核性能上进一步提升，并在不增加硅片面积的前提下，通过更大的二级缓存（L2 Cache）、改进的指令投送路径以及更高效的内存访问机制，拉高单线程执行效率。
>&Y\g?Z6G )-\qo#0l 现有的 Vera CPU 采用的是 Olympus 自研核心，相比初代 Grace 所用的 Arm Neoverse V2，在每时钟指令数（IPC）方面实现了约 50% 的提升，并将单颗 CPU 的核心数量从 Grace 的 72 核提升至 88 核。 在缓存配置上，Vera 将每核 L2 缓存从 Grace 的 1 MB 翻倍至 2 MB，而 Rosa 在此基础上进一步增大 L2 容量，旨在减少访存延迟，增强单核在复杂 AI 推理循环中的持续输出能力，不过具体核心数量尚未公布。
kk}_AZ0eK 0Q[;{}W} 从整体规格路线看，Grace、Vera 与 Rosa 三代产品在架构与定位上形成了清晰的接力关系：Grace 采用 Arm Neoverse V2 授权核心，主打传统加速计算与 HPC 负载下的高能效，单颗 72 核，提供高达约 480–512 GB/s 的内存带宽，面向通用数据中心部署。 Vera 则以自研 Olympus 核心切入，以“规模化的最强单线程性能”为目标，在延续高带宽 LPDDR5X/ECC 内存的同时，进一步将单颗 CPU 内存带宽提高到 1.2 TB/s，并通过空间多线程技术将每颗 CPU 的线程数扩展至 176 之多。 至于 Rosa，则被定义为 Vera 路线的“究极单线程性能”演进版本，聚焦进一步挖掘单核在复杂 AI 代理循环中的执行效率。
eCG{KCM~_Z !'> ,37() 在内存子系统方面，Grace 已经提供了高达约 0.5 TB/s 的带宽，而 Vera 将这一数字推进到 1.2 TB/s，并强调在同等核心数量下，其人均带宽可达领先 x86 方案的 2–3 倍，同时控制内存子系统功耗，在部分配置下可将内存功耗压缩到 40W 以下。 Rosa 在这条路径上将延续向更高效率演进，规划上预计会配合新一代 LPDDR6/LPDDR6X 及配套平台（例如 RTX Spark）一起落地，以进一步压缩单位带宽功耗并提升可用容量，不过目前英伟达尚未给出精确指标。
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HE 2j$~lI 在芯片封装与互联方面，Grace 采用单片式 CPU DIE，并通过 NVLink‑C2C 将两颗 CPU 组合为 Superchip，为 GPU 加速平台提供统一大内存与高带宽访问能力。 Vera 继续坚持单片式计算 DIE 的路线，以规避小芯片（chiplet）在互联延迟上的额外开销，同时升级到第二代 SCF（系统级结构），提供高达 3.4 TB/s 的双向互连带宽，并将 NVLink‑C2C 链路带宽提升至 1.8 TB/s。 对于 Rosa，英伟达尚未正式确认其封装与互联形态，但从路线图描述来看，极有可能在现有单片架构基础上进行演进，同时提升片上与片间互联能力，以匹配 Feynman GPU 所需的更高数据流量。
.L.9e#?3 W4)bEWO+q 从整体产品时间表来看，英伟达数据中心及 AI GPU 路线图已经明确将 Rosa CPU 纳入下一轮平台更新：2026 年为 Rubin GPU 搭配 Vera CPU 的组合，2027 年起 Rubin Ultra 平台继续沿用 Vera 核心，2028 年则进入 Feynman 时代，搭载 Rosa CPU，并切换到更先进的制程节点与 HBM4/HBM5 级别高带宽显存。 按照披露节奏，Rosa 预计将在 2028 年随 Feynman GPU 一同于数据中心平台上市，随后在 2030 年左右，以 Rosa Feynman Spark 方案的形态，进入面向 PC 与更广泛边缘场景的产品线。
1+qP7 3a^ 6ck%M#v 在 CPU 产品战略层面，英伟达通过 Grace 与 Vera 的持续迭代，已经在 AI 服务器市场中对传统 x86 阵营发起正面挑战，并通过高带宽内存、统一内存架构以及深度 GPU 协同等策略，强化自己的平台话语权。 Vera 当前已经进入全面量产阶段，英伟达正在向包括 Anthropic、OpenAI、SpaceX 与 Oracle 在内的多家头部 AI 与云厂商交付基于 Vera Rubin 与独立机架的整机方案，部署于面向 Agentic AI 的“工厂级”算力集群中。
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值得注意的是，英伟达并未将这些自研 Arm 核心仅限于企业级和数据中心领域，而是计划在更广泛的产品中重用这些 IP。 公司路线图显示，新一代 RTX Spark 芯片将从今年秋季开始陆续推出，初期将 Grace 与 Blackwell 组合在一起，而 2028 年往后则逐步转向以 Vera Rubin 为主的形态，最终在 Rosa 时代，将 Feynman GPU 与 Rosa CPU 打包到面向 PC 的 Spark 方案中，实现从云到端的一致架构。
~gg&G~ ET C4gzg 综合已披露信息，Rosa CPU 的推出将标志着英伟达在自研 Arm 服务器 CPU 之路上的第三阶段：从 Grace 的授权内核，到 Vera 的自研 Olympus，再到 Rosa 的 Rigel，英伟达不断围绕 AI 工作负载特性调优核心微架构与内存系统设计。 随着 Agentic AI 场景对高频决策回路、复杂推理树与大规模上下文管理的需求持续增长，Rosa 所强调的“在相同硅片面积下实现更高单核性能和更高缓存容量”的设计方向，将成为英伟达数据中心平台与 GPU 产品线协同演进的关键支点之一。
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