NVIDIA'nın Blackwell mimarisine sahip GB300 ve GB200 işlemcileri, yapay zeka (YZ) alanındaki sürekli optimizasyonlarla sınırları zorlamaya devam ediyor. Bu geliştirmeler, küresel ölçekte veri merkezlerinde kullanılan bu güçlü YZ platformlarının performansını ve verimliliğini önemli ölçüde artırıyor.
NVIDIA Blackwell'dan Gelen Sürekli İyileştirmelerle Performans ve Verimlilik Zirvede
NVIDIA'nın yeni nesil Rubin GPU'larının piyasaya sürülmeye başlandığı bir dönemde bile, Blackwell mimarisiyle ilgili gelişmeler hız kesmiyor. Dünya genelindeki birçok veri merkezine entegre edilen Blackwell platformu, kendisinden önceki Hopper neslinde olduğu gibi sürekli optimizasyonlardan faydalanıyor. Bu optimizasyonlar o kadar etkili ki, GB300 işlemcisi yapay zeka iş yüklerinde yeni rekorlar kırmaya devam ediyor.
NVIDIA tarafından yapılan açıklamalara göre, Blackwell platformuna uygulanan sürekli optimizasyonlar, performans ve watt başına performans (perf/watt) değerlerinde kayda değer sıçramalar sağladı. Sadece üç aylık bir süreçte, DeepSeek R1 0528 - 1K/1K modelini çalıştıran aynı GB200 NVL72 yapılandırmasında, Megawatt başına verim (TPS/MW) 4 katına çıkarıldı.
Bu dört aylık süre zarfında şirket, 250.000'den fazla simüle edilmiş yapılandırma üzerinde yapılan 1.4 milyon GPU saati süren optimizasyon testleriyle Blackwell platformuna 38 önemli iyileştirme ekledi. Bu iyileştirmelerin %90'ından fazlası, yeni nesil YZ platformları piyasaya sürülürken bile NVIDIA'nın YZ platformlarına olan bağlılığını göstererek diğer YZ modellerine de uygulanabiliyor.
Öte yandan, NVIDIA'nın GB300 "Blackwell Ultra" platformu, yapay zeka eğitiminde liderliğini sürdürüyor. 256 GPU üzerinde çalışan DeepSeek-V3 671B modelinde, Megatron Core, GPU başına 1648 TFLOPs'luk rekor bir değere ulaşarak GB200'ün 606 TFLOPs'luk değerine kıyasla 3 katlık bir artış gösterdi.
Optimizasyonların önemi bir kez daha vurgulanıyor; zira aynı GB300 NVL72 sistemi, son altı aya göre 1.5 kat daha fazla iyileştirme sunuyor.
NVIDIA, ayrıca PyTorch ve JAX topluluklarıyla derin iş birlikleri yaparak tüm YZ portföyü için optimizasyonları hayata geçiriyor. Bu iş birlikleri sayesinde, DeepSeek-V3 671B modelinde TorchTitan (PyTorch'un Yerel Eğitim Yığını) kullanıldığında, Blackwell Ultra rafı, herhangi bir optimizasyon olmadan temel yapılandırmaya kıyasla 6 kat performans artışı sağlıyor.
JAX tarafında ise daha da büyük bir sıçrama görülüyor; GPU başına 1025 TFLOPs ve saniyede 4082 Token'a kadar çıkan performans, Ocak 2026'daki optimizasyonlara kıyasla 10 katlık bir iyileşme anlamına geliyor.
NVIDIA ayrıca, 256'dan 1024 GPU'ya kadar tüm ön eğitim çerçevelerinde sınıfının en iyisi ölçeklenme performansı sunuyor. 1024 GPU için Megatron Core %98.5'e kadar ölçeklenme sağlarken, TorchTitan ve JAX %97'ye varan verimlilik sunuyor. Bu ölçeklenmeyi sağlayan ana bileşen ise her NVL72 rafındaki NVIDIA'nın 800 Gb/s'lik Ölçeklendirme Ağı çipi.
Eğitimden çıkarıma kadar YZ segmentinde etkileyici rekorlar kıran NVIDIA'nın önünde, özellikle de yeni Vera Rubin platformu piyasaya sürülüp Blackwell platformlarına kıyasla daha da büyük kazanımlar sunmaya başladığında, rakiplerinin kat etmesi gereken uzun bir yol var.
