NVIDIA Vera a démontré un avantage évident par rapport à plusieurs processeurs AMD EPYC basés sur Zen 5 lors de tests Daytona concentrés sur des charges de travail en intelligence artificielle agentique. Le processeur NVIDIA a réussi à lancer 1 000 sandboxes en 10,8 secondes et 2 000 en 27,4 secondes, tandis que l’EPYC 9755 a mis 88,4 secondes pour atteindre 1 000 environnements. Ces résultats proviennent des tests publiés par Daytona et ne constituent pas une comparaison exhaustive de tous les processeurs pour serveurs.
Les points clés de NVIDIA Vera en 20 secondes
- Vera atteignit 13,3 tâches d’agents complétées par seconde lors des tests Daytona.
- Il a lancé 1 000 sandboxes en 10,8 secondes et 2 000 en 27,4 secondes.
- L’EPYC 9755 a nécessité 88,4 secondes pour lancer 1 000 environnements, contre 32,3 secondes pour l’EPYC 9575F.
- Daytona estime que Vera requiert environ 15 % moins de machines que l’EPYC 9755, et 38 % de moins que l’EPYC 9575F pour un volume de travail équivalent.
- Ces tests se concentrent sur des agents IA exécutant du code et nécessitant leurs propres systèmes de fichiers, outils et environnements.
Ce résultat met en lumière une facette moins visible de l’infrastructure pour l’IA. Lorsqu’un grand nombre d’agents exécutent simultanément du code, le défi ne réside pas uniquement dans la capacité GPU, mais aussi dans la création et la gestion d’environnements isolés, dépendances, accès fichiers, consoles et capacité de tests. La CPU devient ainsi un facteur déterminant pour le nombre d’environnements pouvant démarrer et rester actifs sur une même machine.
Vera se distingue en lançant des milliers de sandboxes
Daytona, plateforme spécialisée dans l’exécution de code généré par IA et workflows avec agents, a comparé NVIDIA Vera à des processeurs AMD EPYC en utilisant la même tâche d’agent sur un grand nombre de sandboxes.
L’indicateur le plus remarquable est le temps nécessaire pour démarrer les environnements. Vera a lancé 1 000 sandboxes en 10,8 secondes, doublant cette capacité pour atteindre 2 000 en 27,4 secondes.
L’AMD EPYC 9755 testé comme référence a mis 88,4 secondes pour 1 000 sandboxes. L’EPYC 9575F, avec une fréquence plus élevée, a réduit ce délai à 32,3 secondes.
En comparaison relative, Vera s’en sort nettement mieux face à l’EPYC 9755 : 10,8 secondes contre 88,4 secondes pour le même nombre d’environnements, ce qui représente une différence de plus de huit fois dans ce test précis.
L’EPYC 9575F réduit cette différence grâce à ses fréquences supérieures, mais ne parvient pas encore à égaler Vera lors de l’amorçage des environnements. Daytona souligne ici l’importance de la performance par noyau dans ce type de charges.
Il convient néanmoins de préciser que ces résultats ne constituent pas une évaluation globale des architectures Arm versus x86. Il s’agit d’un scénario spécifique, avec le logiciel Daytona et une charge de travail conçue pour des agents IA. On ne peut en déduire que Vera serait systématiquement plus rapide que tout processeur EPYC dans toute application.
Les performances maintenues sous forte concurrence
Daytona a également évalué la stabilité des performances lorsque le nombre d’agents en exécution simultanée augmente. Dans ce contexte, Vera a atteint un maximum de 13,3 tâches d’agents par seconde et est restée proche de 13 lors de l’utilisation simultanée de 2 000 sandboxes.
L’EPYC 9755 s’est stabilisé autour de 11 tâches par seconde, tandis que l’EPYC 9575F s’établissait près de 8 tâches par seconde selon Daytona.
Daytona met en avant non seulement le pic atteint mais aussi la stabilité à l’approche de la capacité maximale. Vedran Jukić, cofondateur et CTO de Daytona, indique que le comportement de Vera à haute charge est plus significatif que ses pics de performance.
Pour une plateforme d’agents, cette stabilité permet de maintenir une haute performance même à forte concurrence, facilitant l’augmentation du nombre d’agents sur une seule machine. L’objectif est de réduire le nombre de serveurs nécessaires ou d’optimiser l’utilisation de l’infrastructure existante pour davantage de tâches.
Selon Daytona, Vera nécessiterait environ 15 % de machines en moins par rapport à l’EPYC 9755 pour un volume de travail équivalent, et 38 % de moins que l’EPYC 9575F. Ces économies pourraient se traduire par des avantages en consommation électrique, refroidissement et coûts d’infrastructure.
Il est important de rappeler que ces chiffres sont estimés à partir des tests Daytona, et ne doivent pas être automatiquement interprétés comme une réduction totale du coût de possession (TCO). Le coût réel dépend également du prix des systèmes, mémoire, stockage, réseau, logiciels, consommation réelle, et des caractéristiques propres à chaque installation.
L’IA transforme la CPU en enjeu de densité
Les évolutions décrites par Daytona concernent la façon dont les agents de programmation fonctionnent. Un agent ne se limite pas à générer du texte, mais peut créer des fichiers, installer des dépendances, exécuter des commandes, lancer des tests et modifier du code dans un environnement isolé.
Face à des centaines ou milliers d’agents actifs, chaque opération requiert ses propres ressources. L’infrastructure doit donc créer rapidement ces environnements et les maintenir en fonctionnement pendant que les agents travaillent.
Ce contexte privilégie des processeurs capables de gérer une forte simultanéité tout en conservant de bonnes performances par cœur. Il implique aussi que des aspects traditionnellement liés aux serveurs — stockage, mémoire, virtualisation, gestion des processus — jouent un rôle crucial dans l’expérience globale.
NVIDIA a développé Vera comme plateforme CPU ARM dédiée aux charges de centre de données. Les résultats Daytona indiquent une amélioration par rapport aux processeurs Grace précédemment utilisés par NVIDIA, selon les informations disponibles.
Ces chiffres ne prennent pas encore en compte toute la gamme récente d’AMD, puisque AMD propose déjà des processeurs EPYC Zen 6. Les résultats avec Zen 5 ne permettent donc pas de conclure sur la position de Vera face à toute l’offre actuelle d’AMD.
L’intérêt de ces tests est de montrer que l’infrastructure IA voit ses besoins évoluer. Si les accélérateurs de calcul restent importants, la capacité du CPU à gérer de nombreux processus et environnements simultanés devient un enjeu clé pour la scalabilité et la performance.
Pour NVIDIA, Vera représente aussi une extension de son offre au-delà des GPU. Si ces charges IA continuent de croître, la performance des CPU pour orchestrer et exécuter les agents pourrait devenir un facteur déterminant dans la conception des infrastructures IA.
Pour le moment, les résultats disponibles sont ceux issus de Daytona et concernent un scénario précis. La capacité de lancer 1 000 sandboxes en 10,8 secondes ou d’atteindre 13,3 tâches par seconde doit être vue comme une indication dans un contexte donné. Il est nécessaire de comparer davantage de plateformes, configurations et charges pour mesurer la véritable avantage compétitif de cette architecture.
Questions fréquentes
Combien de temps faut-il à NVIDIA Vera pour lancer 1 000 sandboxes ?
Dans les tests Daytona, Vera a mis 10,8 secondes pour démarrer 1 000 sandboxes. Pour 2 000 environnements, le temps atteint était de 27,4 secondes.
Comment se comporte AMD EPYC face à NVIDIA Vera ?
L’EPYC 9755 a nécessitée 88,4 secondes pour 1 000 sandboxes, contre 32,3 secondes pour l’EPYC 9575F. En termes de performances d’agents, Vera atteint 13,3 tâches par seconde.
Pourquoi la CPU est-elle si importante pour les agents IA ?
Les agents IA doivent créer et maintenir des environnements avec fichiers, dépendances, outils et processus. Lorsqu’ils sont nombreux, la capacité de la CPU à gérer cette concurrence devient un facteur essentiel.
Vera est-elle plus rapide que tous les AMD EPYC ?
Il n’est pas possible de l’affirmer uniquement sur ces tests. La comparaison concerne les EPYC 9755 et 9575F basés sur Zen 5, tandis qu’AMD propose déjà des générations plus avancées. Les résultats sont également dépendants des charges de travail spécifiques utilisées par Daytona.
