GTM Teknoloji GPU Sunucu Çözümleri ile Geleceği keşfedin..

Yapay zekanın yeni çağı için tasarlanan Blackwell, sadece bir çip değil, tam bir platformdur.

• NVIDIA B200: Önceki nesil Hopper mimarisine göre 30 kata kadar daha hızlı çıkarım (inference) performansı sunar. 208 milyar transistör içeren bu canavar, özellikle trilyon parametreli LLM (Büyük Dil Modelleri) eğitimi için optimize edilmiştir. Nvidia HGX tabanlı Supermicro ve Magnetar B200 sistemi, 8 adet her biri 180GB HBM3e belleğe sahip GPU’lar ile toplamda 1.4TB’lık devasa bir bellek havuzu sunar. Bu, trilyon parametreli modellerin (örneğin GPT-4 veya Llama 3 70B/400B) daha az sayıda sunucu ile “model parallel” olarak çalıştırılabilmesini sağlar.

• NVIDIA B300: GB300 NVL72 gibi raf ölçeğindeki (rack-scale) süper bilgisayar tasarımlarının temel taşıdır. Bellek bant genişliği ve FP4 (Floating Point 4) hassasiyeti ile enerji verimliliğinde çığır açar. Nvidia HGX tabanlı Supermicro ve Magnetar B300 sistemi, 8 adet her biri 288GB HBM3e belleğe sahip GPU’lar ile toplamda 2.3TB’lık inanılmaz büyüklükte bir bellek havuzu sunar.
  Bu kapasite, özellikle uzun bağlam pencereli (long context window) LLM uygulamaları (örneğin bir kitabın tamamını veya binlerce sayfalık hukuki dökümanı tek seferde işlemek) ve RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarileri için oyun değiştiricidir.

Mevcut endüstri standardı olan Hopper, yapay zeka fabrikalarının ana motorudur.

• 1. NVIDIA DGX H200 (Bellek Canavarı)

  • 8 adet NVIDIA H200 GPU içerir.

  • Sektördeki ilk HBM3e (High Bandwidth Memory 3e) kullanan GPU’dur.

  • 141 GB GPU başına bellek ile toplamda 1.1 TB kapasiteye ulaşır.

  • 4.8 TB/s bellek bant genişliği sunar (H100’e göre 1.4 kat daha hızlı).

  • Neden Önemli? Llama 70B gibi modelleri tek bir GPU üzerinde çalıştırma veya GPT-3 175B gibi modellerin çıkarım (inference) maliyetini yarıya indirme potansiyeli taşır. H100 sistemleriyle aynı anakart yapısını (baseboard) kullanır, yani fiziksel uyumluluğu tamdır.

  2. NVIDIA DGX H100 (Endüstri Standardı)

  • 8 adet NVIDIA H100 GPU içerir.

  • Standart olarak 80 GB HBM3 bellek ile gelir (İlk çıkan 94GB SXM versiyonları nadirdir, standart 80GB’dir).

  • Toplamda 640 GB bellek havuzu sunar.

  • 3.35 TB/s bellek bant genişliğine sahiptir.

  • Neden Önemli? Halen dünyadaki çoğu AI eğitim kümesinin (cluster) bel kemiğidir. FP8 (Floating Point 8) hesaplamaları için optimize edilmiş Transformer Engine teknolojisini ilk getiren sistemdir.

NVIDIA Blackwell serisi ile kafa kafaya rekabet etmek üzere tasarlanan MI350 ve MI355X (CDNA4), AMD’nin bugüne kadarki en büyük performans sıçramasıdır.

• CDNA 4 Devrimi: Sadece yapay zeka çıkarımı (inference) için değil, eğitimi (training) için de optimize edilmiştir. Önceki nesil CDNA 3’e kıyasla işlem gücünde devasa bir artış sunar.

• FP16 ve FP8 Hakimiyeti: Büyük Dil Modellerinin (LLM) ihtiyaç duyduğu düşük hassasiyetli hesaplamalarda (FP8), doğruluktan ödün vermeden maksimum verim sağlar.

• Rakipsiz Bellek Kapasitesi: MI350 ve MI355x serisi, HBM3e bellek teknolojisi ile donatılmıştır. Bu sayede, trilyon parametreli modelleri belleğe sığdırmak için gereken GPU sayısını azaltır.

  • Örnek Senaryo: Rakip kartlarla 8 GPU gerektiren bir model, MI350’nin yüksek belleği sayesinde 4 GPU ile çalıştırılabilir. Bu, sunucu maliyetlerinde %50 tasarruf demektir.

AMD Instinct™: Yüksek Bellek Kapasitesi ve Açık Kaynak Gücü

Yapay zeka ve HPC dünyasında tek bir oyuncuya bağlı kalmak zorunda değilsiniz. AMD Instinct™ serisi, özellikle bellek yoğunluğu (memory density) ve bant genişliği konularında sunduğu devrimsel kapasitelerle, NVIDIA H100 ve B200 serilerinin en güçlü rakibi olarak sahneye çıkıyor.

AMD’nin stratejisi nettir: Daha fazla bellek, daha açık bir ekosistem ve işlemci başına daha yüksek verimlilik.

AMD Instinct MI300X (Saf GPU): Tek bir kartta tam 192 GB HBM3 bellek sunar. (NVIDIA H100’ün 80GB belleğinin 2.4 katıdır).

• • Avantajı: Llama 3 70B veya Falcon 180B gibi devasa modelleri tek bir kart üzerinde, hiçbir budama (quantization) yapmadan çalıştırabilirsiniz.

  • Bant Genişliği: 5.3 TB/s bellek bant genişliği ile veri darboğazlarını paramparça eder.

• AMD Instinct MI300A (APU Teknolojisi): Dünyanın ilk veri merkezi APU’sudur. CPU ve GPU çekirdeklerini aynı silikon üzerinde birleştirir ve belleği ortak kullanır (Unified Memory). Özellikle HPC ve bilimsel simülasyonlar için veri kopyalama gecikmesini (latency) sıfıra indirir.

Profesyonel görselleştirme ve masaüstü yapay zeka geliştirmenin zirvesi. Ada Lovelace neslindeki 48GB sınırını aşarak, Blackwell mimarisiyle belleği 96GB seviyesine taşıması, onu sadece bir grafik kartı olmaktan çıkarıp “Kişisel Süper Bilgisayar” seviyesine yükseltiyor.

• Kullanım Alanı: Büyük Ölçekli Dijital İkizler (Omniverse), 8K Video Düzenleme, LLM Fine-Tuning (Masaüstünde Llama-3 70B eğitimi).

• Fark Yaratan Özellik: 96GB GDDR7 (veya yüksek yoğunluklu GDDR6) Bellek. Bu kapasite, daha önce sadece veri merkezi kartlarında (A100/H100) mümkündü. Artık mühendisler ve sanatçılar, buluta gitmeden devasa sahneleri ve modelleri yerel olarak işleyebilir.

• NVIDIA RTX 5000 Blackwell 72GB

   Fiyat/Performans dengesinde “Sweet Spot”. Önceki nesil RTX 5000 Ada’nın (32GB) üzerine devasa bir bellek koyarak, orta-üst segment sunucular ve iş istasyonları için ideal bir çözüm sunar.

Bu kart, şu anda piyasanın “gizli kahramanıdır”. H100 bulmanın zor olduğu dönemlerde, özellikle Generative AI Inference (Üretken YZ Çıkarımı) için RTX 6000 Pro Blackwell’den sonra en güçlü alternatiftir.

• Çok Yönlülük (Universal): H100 sadece hesaplama (compute) odaklıyken, L40S hem hesaplama hem de grafik (Ray Tracing) yeteneğine sahiptir.

• AI Performansı: 48GB GDDR6 belleği ve güçlü Tensor çekirdekleri ile L40S, LLM çıkarımlarında (Inference) ve görsel üretim (Stable Diffusion, Midjourney benzeri) işlerinde inanılmaz bir performans sunar.

• Avantajı: PCIe Gen4 arayüzü ile hemen hemen her sunucuya takılabilir. Ekstra özel soğutma veya güç altyapısı gerektirmez.

Efsanevi NVIDIA T4’ün yerini alan, düşük profilli (low-profile) ve düşük güç tüketen (72W) bir mühendislik harikasıdır.

• Video AI İşleme: L4, CPU’ya göre 120 kata kadar daha yüksek video performansı sunar. Akıllı şehir kameraları, video analitiği ve yayıncılık (transcoding) için rakipsizdir.

• Enerji Verimliliği: Sunucu başına düşen işlem gücünü artırırken, enerji faturasını düşürür. Uç nokta (Edge) sunucuları için idealdir.

• Tek Slot Yapısı: Yoğunluk (density) gerektiren sunucularda tek bir kasaya çok sayıda (örneğin 2U sunucuda 8-16 adet) sığdırılabilir.