Multitrilyon dolarlık bir şirket olma yolunda ilerleyen Nvidia, liderliği bir sonraki aşamaya taşıyor!
Nvidia, yapay zeka alanında yeni bir devrime imza atarak ‘dünyanın en güçlü çipi’ olarak nitelendirdiği Blackwell B200 GPU’yu duyurdu. Bu yeni çip, trilyon parametreli yapay zekaları daha geniş kitlelere ulaştırmak amacıyla tasarlandı. Nvidia’nın H100 yapay zeka çipi zaten şirketi Alphabet ve Amazon gibi devlerin önüne geçirebilirken şimdi de yeni Blackwell B200 GPU ve GB200 ‘süper çipi’ Nvidia’nın piyasadaki yerini sağlamlaştırıyor.
Nvidia, Blackwell ile hem FP4 hem de FP6 desteği sunarak, yapay zeka uygulamalarının yanı sıra bilgi işlem ve veri analizi alanlarında da yeni standartlar belirlemeyi hedefliyor. Nvidia, gazetecilere yaptığı açıklamada, her nöron için sekiz yerine dört bit kullanarak hesapladığını, bant genişliği ve model boyutunu iki katına çıkardığını ve ikinci nesil bir dönüştürücü motoru oluşturduklarını söyleyerek anahtar iyileştirmelerden bahsetti. Diğer bir gelişme ise, bu GPU’ların büyük sayılarda birbirine bağlandığında ortaya çıkıyor. Bu fark, 576 GPU’nun birbiriyle iletişim kurmasını sağlayarak saniyede 1.8 terabayt çift yönlü bant genişliğine sahip yeni nesil bir yüksek hızlı veri aktarımı gerektiren uygulamalar için gelişmiş bir bağlantı çözümü sunabilecek NVLink’in anahtarı olma potansiyelini taşıyor.
Nvidia, yeni çip setinin H100’e kıyasla maliyet ve enerji tüketimini önemli ölçüde azaltacağını belirtiyor. Blackwell GPU’ları, daha az enerji harcayarak trilyonlarca parametreli modelleri eğitebilir durumda oldukları söyleniyor. Örneğin, 1,8 trilyon parametreli bir modelin eğitimi için daha önce 8.000 Hopper GPU ve 15 megawatt güç gerekirken, şimdi 2.000 Blackwell GPU’su ile sadece dört megawatt gerekiyor.
Nvidia CEO’su Jensen Huang’ın, GTC canlı yayınında tanıttığı yeni B200 GPU, 208 milyar transistör içeriyor ve saniyede 20 katrilyona kadar işlem gücü sunuyor. Nvidia’nın belirttiğine göre, yeni geliştirilen grafik işlem birimleri (GPU’lar), Nvidia’nın Grace adını verdiği merkezi işlem birimi (CPU) ile entegre edildiğinde, özellikle Büyük Dil Modelleri (LLM) gibi yapay zeka çıkarım iş yüklerinde 30 kat daha yüksek bir performans elde etme kapasitesine sahip olduğu biliniyor. Bu entegrasyon, hem işlem hızında önemli bir artış sağlarken hem de enerji tüketimini önemli ölçüde azaltarak yüksek bir enerji verimliliği sağlıyor.
Büyük Dil Modelleri (LLM), dil tabanlı görevlerde kullanılan ve büyük veri kümelerinden öğrenen yapay zeka sistemleridir. Bu modeller, metin oluşturma, anlama ve çeviri gibi görevleri gerçekleştirmek için tasarlanmıştır. Nvidia’nın yeni GPU’ları ve Grace CPU’sunun birleşimi, bu tür yapay zeka modellerini daha hızlı çalıştırmasının yanında aynı zamanda enerjiyi de verimli bir şekilde kullanarak çalışma kapasitesine sahip olması ile öne çıkıyor. Bu gelişme, yapay zeka dil modellerinin daha kısa sürede daha doğru çeviriler yapabilme veya daha karmaşık dil anlama görevlerini daha hızlı çözebilme yeteneklerinin pratik sahada daha efektif kullanılması anlamına geliyor.
Özetle, Nvidia’nın yeni GPU’ları ve Grace CPU’su, yapay zeka ve özellikle dil işleme görevlerinde, mevcut çözümlere kıyasla çok daha yüksek performans ve enerji verimliliği sunarak yapay zekanın çeşitli uygulamalarda, özellikle de dil işleme konusunda daha geniş bir kullanımı mümkün kılıyor. Ayrıca bu tür sistemlerin daha sürdürülebilir ve maliyeti etkin bir şekilde kullanılmasını sağlıyor.
Nvidia, yeni çipin özellikle yapay zeka eğitimi ve çıkarım işlemleri için büyük ölçekli veri merkezleri ve bulut hizmetlerinde devrim yaratacağını vurguluyor. Ayrıca, Blackwell ile getirilen yenilikler arasında, her nöron için daha az bit kullanarak hesaplama ve bant genişliğini iki katına çıkaran ikinci nesil bir dönüştürücü motoru yer alıyor. Nvidia’nın Omniverse platformunun yeni Blackwell çipinde yer alması, Nvidia’nın teknolojik altyapısını daha da güçlendirirken, Apple’ın Vision Pro cihazına kurumsal düzeyde yeni bir boyut getiriyor. Bu gelişme, hem Nvidia hem de Apple için ortak fayda sağlıyor.
Nvidia’nın bu hamlesi, yapay zeka alanında büyük bir ilerleme olarak değerlendirilebilir ve yapay zeka uygulamalarının gelişimini önemli ölçüde hızlandırabilir. Ancak, bu yeni teknolojinin maliyeti ve genel erişilebilirliği henüz netlik kazanmamış olup Nvidia’nın sektördeki konumunu ve yapay zeka araştırmalarının geleceğini nasıl etkileyeceğini zamanla ortaya çıkaracak.
