N­v­i­d­i­a­,­ ­s­ü­p­e­r­ ­b­i­l­g­i­s­a­y­a­r­l­a­r­a­ ­ö­z­e­l­ ­y­e­n­i­ ­n­e­s­i­l­ ­A­I­ ­ç­i­p­l­e­r­i­n­i­ ­t­a­n­ı­t­ı­y­o­r­ ­–­ ­S­i­è­c­l­e­ ­D­i­g­i­t­a­l­

N­v­i­d­i­a­,­ ­s­ü­p­e­r­ ­b­i­l­g­i­s­a­y­a­r­l­a­r­a­ ­ö­z­e­l­ ­y­e­n­i­ ­n­e­s­i­l­ ­A­I­ ­ç­i­p­l­e­r­i­n­i­ ­t­a­n­ı­t­ı­y­o­r­ ­–­ ­S­i­è­c­l­e­ ­D­i­g­i­t­a­l­


13 Kasım’da Nvidia, en yeni yapay zeka modellerini eğitmeye ve çalıştırmaya yönelik en yeni GPU’sunu tanıttı. Tasarım konusunda uzmanlaşmış Amerikan şirketi …

13 Kasım’da Nvidia, en yeni yapay zeka modellerini eğitmeye ve çalıştırmaya yönelik en yeni GPU’sunu tanıttı. Grafik işlemci tasarımında uzmanlaşan Amerikan şirketi, yeni oyuncuların rekabet edebileceğini düşünerek bu sektördeki lider konumunu korumak istiyor.

Nvidia, ne pahasına olursa olsun yapay zeka çiplerinde lider konumunu korumak istiyor

H200 olarak adlandırılan bu yeni elektronik bileşen, Nvidia’nın Eylül 2022’de piyasaya sürülen mevcut H100’ünün yerini alacak. Bu yeni nesil GPU, selefiyle aynı mimariyi temel alıyor. Ancak farklılıklar devam ediyor ve bu da H200’ü çok daha verimli bir çip haline getiriyor. Diğer özelliklerinin yanı sıra, HBM3 belleği içeren H100’deki yalnızca 80 GB’a kıyasla 141 GB yüksek bant genişliği sunan HBM3e belleği de entegre eder.

Bir basın bülteninde şirket, bu yeni hafızanın ” Yüksek performanslı bilgi işlem ve yapay zeka uygulamalarını önemli ölçüde iyileştirin ve hızlandırın “. 2024 yılının ilk yarısının sonunda birçok veri merkezi bu yeni bileşenden faydalanacak. Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure ve Oracle, altyapılarında H200’den yararlanmaya kararlıdır. OpenAI aynı zamanda bunu en gelişmiş dil modeli olan GPT-4’ü eğitmek için de kullanacak. H200’ler aynı zamanda Almanya’nın Jülich şehrinde kurulu olan Avrupa exascale süper bilgisayarı Jupiter’e güç vermek için de kullanılacak.

Üretken yapay zeka yarışında, yapay zeka araçlarının eğitimi ve işletimi için yararlı olan işlemcilerle bağlantılı olan yarış da tüm hızıyla devam ediyor. Bu teknolojide uzmanlaşmış şirketler, daha verimli modeller tasarlamak için bu tür bileşenlere ihtiyaç duyuyor. Nvidia bunu anladı ve bu konuda ileri giderek, bileşenlerinin piyasa değeri 1.000 milyar doları aşan ve aynı zamanda gerçek bir kâr makinesine dönüşen şirketin parlak günleri olduğu noktaya geldi.

Ancak Nvidia’nın endişelenmek için nedenleri var çünkü AMD onunla rekabet etmeyi planlıyor. Yakın zamanda Nvidia’nın H100 yongalarından daha iyi performans sunan bir GPU olan MI300X’i geliştirdi. Bir adım önde olmak isteyen grup, bu yeni nesil çip olan H200’ü geliştirdi. Diğer teknoloji devleri de Jensen Huang’ın firmasına olan bağımlılıklarına son vermek istiyor. Microsoft geçen Mayıs ayında AMD’ye kendi GPU’larını üretmesi için başvurmuştu; OpenAI ayrıca kendi bileşenlerini tasarlamayı da planlıyor; Google da halihazırda çiplerini sunuyor ve bunları özellikle start-up Anthropic’e sağlıyor.


Popular Articles

Latest Articles