NVIDIA'nın Blackwell mimarisine sahip yeni yapay zeka süper çipi, tensor paralelliğini azaltarak önceki nesil H100 GPU'ya kıyasla önemli ölçüde daha yüksek işlem hacmi sunuyor. Bu teknolojik sıçrama, yapay zeka alanındaki performansı bambaşka bir seviyeye taşıyor.
NVIDIA GB300'ün Üstün Bellek ve Bant Genişliği, Paralel İşlem Yükünü Azaltarak H100'e Göre Kayda Değer Verimlilik Artışı Sağlıyor
NVIDIA'nın Blackwell destekli yapay zeka süper çiplerinin, H100 gibi önceki nesil GPU'lara kıyasla bazı köklü avantajlar sunması bekleniyor. GB300, şimdiden NVIDIA'nın sunduğu en gelişmiş ürün olarak öne çıkıyor. Hesaplama gücünde önemli nesilsel iyileştirmeler ve özellikle yoğun yapay zeka iş yüklerinde kritik öneme sahip daha yüksek bellek kapasitesi ve bant genişliği sunuyor. Bu durum, CoreWeave tarafından gerçekleştirilen son kıyaslama sonuçlarıyla da net bir şekilde ortaya konuyor. NVIDIA'nın en yeni platformunun, tensor paralelliğini azaltarak önemli ölçüde daha yüksek işlem hacmi sağlayabildiği belirtiliyor.
CoreWeave, iki platformu da oldukça karmaşık bir model olan DeepSeek R1 muhakeme modeli üzerinde test etti. Burada dikkat çeken en büyük fark, kullanılan konfigürasyonlardı. DeepSeek R1 modelini çalıştırmak için bir yanda 16 adet NVIDIA H100'den oluşan bir küme gerekirken, diğer yanda NVIDIA GB300 NVL72 altyapısında yalnızca 4 adet GB300 GPU yeterli oldu. Dörtte bir oranında daha az GPU kullanılmasına rağmen, GB300 tabanlı sistem, GPU başına 6 kat daha yüksek ham işlem hacmi sundu. Bu, H100'e kıyasla GB300'ün karmaşık yapay zeka iş yüklerindeki devasa avantajını gözler önüne seriyor.
Yapılan gösterimler, GB300'ün H100 sistemine göre büyük bir avantaja sahip olduğunu açıkça ortaya koyuyor. GB300, aynı modelin sadece 4'lü paralellik ile çalışmasına imkan tanıyor. Daha az bölünme sayesinde GPU'lar arası iletişim iyileşiyor. Ayrıca, daha yüksek bellek kapasitesi ve bant genişliği de bu etkileyici performans artışlarında önemli bir rol oynuyor. Bu mimari sıçrama ile GB300 NVL72 platformu, GPU'ların inanılmaz hızlarda veri alışverişi yapmasını sağlayan yüksek bant genişlikli NVLink ve NVSwitch ara bağlantıları sayesinde oldukça güçlü bir çözüm olarak öne çıkıyor.
Son kullanıcılar için bu, daha hızlı token üretimi ve daha düşük gecikme süresi anlamına gelirken, kurumsal yapay zeka iş yüklerinin daha verimli bir şekilde ölçeklendirilmesine olanak tanıyor. CoreWeave, büyük ve karmaşık yapay zeka modellerini çalıştırmak için devasa bir 37 TB bellek kapasitesi (GB300 NVL72, 40 TB'a kadar destekliyor) ve 130 TB/s bellek bant genişliği sunan NVIDIA GB300 NVL72 raf ölçekli sisteminin olağanüstü özelliklerini ve yeteneklerini vurguluyor.
Özetle, NVIDIA GB300 sadece ham işlem gücüyle değil, aynı zamanda verimliliğiyle de fark yaratıyor. Tensor paralelliğinin azaltılması, GB300'ün büyük ölçekli yapay zeka eğitimi ve çıkarımının darboğazı haline gelen GPU iletişim yükünü en aza indirmesini sağlıyor. GB300 ile kurumlar, daha az GPU kullanarak bile çok daha yüksek işlem hacimlerine ulaşabilirler. Bu da hem genel maliyetleri düşürecek hem de ölçeklendirmeyi kolaylaştıracaktır.
