AI怪盗图10月10日消息，AI代码执行平台Daytona今日公布了最新的智能体AI基准测试结果。数据显示，英伟达Vera处理器在沙盒启动速度和任务吞吐量上均优于AMD EPYC“Zen 5”架构产品。这一结果充分体现了英伟达在AI加速领域的硬件优势，也反映出不同架构针对特定工作负载的优化差异。
在多智能体协同工作的集群测试中，英伟达Vera仅用10.8秒便上线了1000个沙盒，启动速度达到AMD基准测试芯片的8倍左右。如此显著的差距，凸显了Vera处理器在并行初始化方面的卓越能力，尤其适合需要快速弹性的AI应用场景。
具体测试数据上，英伟达Vera处理器达到了每秒13.3个智能体任务的峰值吞吐量，并且在扩展至2000个沙盒时耗时仅为27.4秒。这说明其不仅启动快，持续处理能力也很强，能够在高并发场景下维持高效的资源调度。
作为对比，AMD的基准测试芯片EPYC 9755上线1000个沙盒需要88.4秒，任务吞吐量在每秒11个左右趋于平稳。虽然AMD在传统计算领域表现不俗，但在AI智能体场景下，差距明显，这主要源于两者在核间通信与内存带宽上的设计差异。
为了验证高频芯片的表现，测试团队还引入了主频更高的AMD EPYC 9575F处理器。虽然该芯片将1000个沙盒的上线时间缩短至32.3秒，但其任务吞吐量却在每秒8个左右见顶。这表明单纯提升频率并不能有效改善多智能体场景的吞吐量，反而可能因热管理或缓存瓶颈导致性能衰减。
也就是说，为了维持每秒1000个任务的并发量，英伟达Vera平台所需的服务器数量比EPYC 9755少15%，比EPYC 9575F少38%。这一成本优势对于大规模部署至关重要，尤其是在数据中心能耗和空间受限的背景下。
Daytona联合创始人兼首席技术官Vedran Jukić对此表示，真正重要的不是峰值性能，而是机器满载后的稳定性。
他指出，Vera处理器在负载达到2000个沙盒时依然能保持稳定运行，而不是出现性能崩溃，这对于大规模AI基础设施的部署具有重要意义。这种稳定性对于实际生产环境中的可靠性至关重要，也是衡量硬件成熟度的关键指标之一。
