Nvidia, yıllık GTC konferansında yeni nesil yapay zeka sistemlerinin kapsamlı bir serisini tanıttı. CEO Jensen Huang’ın “yapay zeka fabrikaları” olarak adlandırdığı, yapay zekanın bir sonraki dalgasını desteklemek üzere tasarlanmış devasa, endüstriyel ölçekli altyapılara doğru geleneksel bilişimden büyük bir geçişin sinyalini verdi.
Çiplerden Tam Yapay Zeka Sistemlerine
Nvidia duyurularının merkezinde, bağımsız GPU’lardan tam entegre bilgi işlem sistemlerine geçiş yer alıyor. Yeni Vera Rubin platformu, CPU’ları, GPU’ları, ağ bağlantısını ve yazılımı tek bir yapay zeka süper bilgisayar yığınına entegre ediyor.
NVL72 konfigürasyonları gibi raf tipi sistemler, aşırı ölçekli yapay zeka iş yükleri için onlarca GPU’yu tek bir üniteye sığdırıyor. Bu sistemler, trilyon parametreli yapay zeka modellerini benzeri görülmemiş bir hızda eğitmek ve çalıştırmak için tasarlanmıştır.
Sektör analistleri, bunun çip satmaktan, tam yapay zeka altyapı çözümleri sunmaya geçiş anlamına geldiğini söylüyorlar.
Yeni Vera CPU’ları ve Raf Tipi Bilgi İşlem
Nvidia ayrıca, veri merkezi işlemci pazarına daha derinlemesine girerek yeni Vera CPU mimarisini de tanıttı. 88 çekirdekli CPU’lar önemli performans artışları sunuyor ve yapay zeka yoğun iş yükleri için tasarlandı. Yeni Vera CPU Rack sistemi, yüzlerce CPU’yu yüksek bant genişliğine sahip bellek ve ağ ile entegre ediyor. Şirket, bu sistemleri Intel ve AMD gibi geleneksel CPU üreticilerine doğrudan rakip olarak konumlandırıyor.
Yapay Zeka Çıkarım Sistemlerinde Çığır Açan Gelişme
En stratejik duyurulardan biri, gerçek zamanlı yapay zeka görevlerini ele almak için tasarlanmış yeni nesil yapay zeka çıkarım sistemleriydi. Nvidia, çıkarım iş yüklerini 35 kata kadar hızlandırabilen yeni bir sistem tanıttı. Bu, yapay zeka talebindeki daha geniş bir değişimi yansıtıyor. Modelleri eğitmekten, onları sürekli olarak büyük ölçekte çalıştırmaya doğru geçiş anlamına geliyor.
Uzmanlar, özellikle yapay zeka ajanlarının ve gerçek zamanlı uygulamaların yükselişiyle birlikte, çıkarımın yapay zekanın benimsenmesinin bir sonraki aşamasına hakim olacağını söylüyor.
Veri Darboğazını Çözmek: BlueField-4 STX
Yapay zeka sistemlerindeki kritik bir sınırlamayı, yani veri hareketini ele almak için Nvidia, CPU darboğazlarını ortadan kaldırmak ve verileri doğrudan GPU’lara aktarmak için tasarlanan BlueField-4 STX, yeni bir depolama ve ağ mimarisini tanıttı. Bunun, 5 kata kadar daha yüksek verim, 4 kat daha iyi enerji verimliliği sağladığı belirtiliyor.
Bu sistem, modern yapay zekanın en büyük zorluklarından birini yani devasa bağlam pencerelerini ve bellek gereksinimlerini yönetmeyi sağlıyor.
Microsoft, Google ve Oracle dahil olmak üzere büyük bulut sağlayıcılarının, Nvidia’nın yeni sistemlerini yeni nesil veri merkezlerinde kullanıma sunması bekleniyor. Aynı zamanda, Dell ve diğerleri gibi ortaklar, yapay zeka fabrikası ölçeğinde altyapılar kurarak bu sistemleri kurumsal ortamlara entegre ediyor.
Yapay Zekaya Bir Trilyon Dolarlık Bahis
Nvidia ayrıca yapay zeka altyapı talebi tahminini de yükselterek, 2027 yılına kadar 1 trilyon dolarlık yapay zeka bilgi işlem talebi yaratmayı bekliyor. Bu, yapay zekanın bir yazılım trendinden temel bir ekonomik altyapı katmanına ne kadar hızlı bir şekilde dönüştüğünü gösteriyor.
Yani Nvidia’nın GTC duyuruları, şirketin artık sadece çip üretmeyeceğine, yapay zeka ekonomisinin endüstriyel omurgasını inşa ettiğine işaret ediyor. Raf ölçekli süper bilgisayarlardan çıkarım optimizasyonlu sistemlere kadar Nvidia, yapay zekanın enerji veya üretim gibi üretildiği, ölçeklendirildiği ve işletildiği yeni bir çağın merkezinde yer alıyor.
Kaynak : 