Supermicro ve Nvidia Simülasyonlarını Hızlandıracak Çözümler Üretiyor.

Nvidia Veri Merkezi GPU’larına sahip Supermicro Sunucular, CFD Simülasyonları için Önemli Hızlandırma Sağlayarak Üretim İşletmelerinin Pazara Çıkış Süresini Kısaltıyor.

Yönetici Özeti

Otomotiv şirketleri araç geliştirme süresini kısaltmaya ve yeni araçları pazara daha hızlı sunmaya çalıştıkça, otomotiv geliştirme için bilgisayar destekli mühendisliğe duyulan ihtiyaç da artmaktadır. Yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) alanındaki son gelişmelerden biri, karbon ayak izini ve maliyeti azaltırken hesaplama süresini önemli ölçüde hızlandırmak için hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) için GPU’lardan yararlanmak olmuştur.
Supermicro ve NVIDIA, optimum donanım yapılandırmalarına sahip HPC uygulamaları için bir referans mimari geliştirmek üzere ortaklık kurdu. Bu Çözüm Özeti’nde, Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (CFD) için GPU hızlandırmadan en iyi şekilde yararlanmak için temel gereksinimleri gözden geçireceğiz.

Simülasyon Yoluyla Araç Tasarımının İyileştirilmesi

Araç verimliliğini, maliyetini ve konforunu iyileştirme ihtiyacı otomotiv endüstrisinde kritik hedeflerdir. Hibrit ve elektrikli araçlara geçişle birlikte, araç menzilinin iyileştirilmesi özellikle önemli hale gelmiştir. Menzilin sürtünme ile doğru orantılı olduğu düşünüldüğünde, araç tasarımının erken aşamalarında sürtünmeyi anlamak ve azaltmak kritik önem taşımaktadır. Bilgisayar Destekli Mühendislik (CAE), mühendislerin pahalı ve zaman alıcı prototipler oluşturmaya gerek kalmadan değişiklikleri hızlı bir şekilde değerlendirmelerini sağlar. Siemens Simcenter STAR-CCM+ gibi Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (CFD) araçları, mühendislik profesyonellerinin aerodinamik performansı hemen anlamalarına olanak tanır. GPU performansını değerlendirmek için standart bir otomotiv CFD kıyaslama vakası kullanılır

GPU’ları Kullanarak Simülasyonda Yeni Dönem

2021 yılında araç mühendisleri arasında yapılan bir ankete katılanların %52’si, tasarım döngülerini tamamlamak için gereken süreyi azaltma taleplerinin işlerinin en zorlu yönlerinden biri olduğunu ifade etmiştir. Bu artan hızlandırma ihtiyacını karşılamak için NVIDIA, son 15 yılda GPU’ların devasa paralel işleme gücünün ve bellek ile GPU çekirdekleri arasındaki ışık hızındaki arayüzün avantajlarını araç simülasyonuna getirmek için simülasyon yazılımı liderleriyle yakın bir şekilde çalıştı. Önde gelen simülasyon yazılımı sağlayıcıları, araç simülasyonu uygulamalarını GPU’larda çalıştırarak uygulamalarının 30 kata kadar hızlandığını göstermiş, böylece mühendis üretkenliğini artırmış ve araçların piyasaya sürülme süresini kısaltmaya yardımcı olmuştur.

Daha Azıyla Daha Fazlasını Yapmak – Simülasyon için Sermaye Harcamalarının İyileştirilmesi

Artan hesaplama verimliliği, iş yükü hızlandırmadan daha fazlası anlamına gelir, ancak aynı derecede önemli olarak, daha küçük bir sermaye harcaması ayak izi içermelidir. Bilgisayar destekli mühendislik için GPU’ların inanılmaz verimliliği, otomotiv müşterileri için büyük altyapı maliyeti tasarrufu sağlar. Modern sunuculara 10 adede kadar çift yuvalı GPU sığabildiğinden, hesaplama açısından ağır iş yüklerinin GPU’lara aktarılması, müşterilerin büyük miktarda sunucu konsolidasyonu elde etmesini sağlar. Supermicro ve NVIDIA arasındaki ortak çalışma sayesinde, 10 NVIDIA H100 GPU’lu tek bir sunucunun Siemens Simcenter STAR-CCM+ gibi CFD iş yükleri için her biri 2 x CPU’ya sahip 30 sunucunun yerini aldığını gösterdik. Eşdeğer performans için bu, 3 kat maliyet tasarrufu sağlar.

Hızlandırılmış Bilgi İşlem Sürdürülebilir Bilgi İşlemdir

Her ne kadar dikkatler araç egzoz emisyonlarının ve elektrikli araç güç tüketiminin azaltılmasına odaklansa da, tüm araç tasarımı, test ve üretim iş akışları boyunca karbon ayak izinin azaltılması da aynı derecede önemlidir. Bilgisayar destekli mühendislik için NVIDIA GPU’lara sahip Supermicro sunucularının üçüncü değer önerisi, hesaplama açısından ağır olan bu iş yükleri için gerekli olan hesaplama gücünde sağladığı inanılmaz tasarruftur. Performans sonuçları bölümünde gösterildiği gibi, eşdeğer performans için NVIDIA GPU’lar üzerinde çalıştırıldığında 5 kat güç tasarrufu sağlanır.

İş Yükünüz için En Uygun Sunucuyu Yapılandırma

Supermicro’nun sunucuları, destekledikleri GPU sayısındaki çok yönlülükleri nedeniyle CAE için idealdir. NVIDIA, çift hassasiyetli (FP64) hesaplama ve yüksek bellek bant genişliği ihtiyaçları nedeniyle CAE uygulamaları için 100 ve 200 sınıfı ürünlerin (NVIDIA A100, NVIDIA H100, NVIDIA H200, NVIDIA B100) kullanılmasını önermektedir.
Sistem için doğru GPU sayısına karar vermek için GPU bellek boyutu kritik bir faktördür. CFD için, ağ boyutu genellikle bir simülasyonun boyutunun bir ölçüsü olarak kullanılır. Kullanılan toplam GPU belleği de kullanılan fiziğin karmaşıklığına göre belirlenir. Genel bir kural olarak, fiziğin karmaşıklığına bağlı olarak gerekli belleğin ağ boyutunun 1,2-5 katı arasında olabileceğini söyleyebiliriz. Örneğin, fizik açısından nispeten basit bir durum için, 100 milyon hücreli bir ağ (100×1.5) için 150 GB belleğe ihtiyacımız olacaktır. A100 ve H100’ün 80 GB belleğe sahip olduğu göz önüne alındığında, en az iki GPU’ya ihtiyaç duyarlar, ancak 3 GPU tavsiye edilir. Yazılım satıcıları, yazılımları için bellek gereksinimleri konusunda ek rehberlik sağlayabilir.

Uygulama Desteği

En önemli sorulardan biri, tercih ettiğiniz CFD aracının GPU hızlandırmayı destekleyip desteklemediğidir. Son birkaç yılda hem ana akım CAE yazılımlarından hem de yeni kurulan şirketlerden GPU çözücü desteğinin çoğaldığı görülmüştür. Simüle etmeyi düşündüğünüz fiziğin GPU hızlandırmalı olup olmadığını öğrenmek için yazılım satıcınıza danışın. Çözücünün büyük bir kısmı GPU üzerinde çalışır. CFD kodlarının çözücünün yalnızca bir kısmını hızlandırdığı birkaç yıl öncesine kıyasla çok iyi hızlanmanın nedeni, çözücüyü yüksek paralel GPU’larda çalıştırmaktır.

Supermicro Çözümü – Supermicro SYS-521GE-TNRT

Supermicro SYS-521GE-TNRT Sunucu (2 CPU, 10 x NVIDIA H100 PCIe GPU)
Supermicro SYS-521GE-TNRT sunucu, 10 adede kadar PCIe NVIDIA H100 GPU’yu barındıracak şekilde tasarlanmıştır. CPU’lar 4. veya 5. Nesil Intel Xeon işlemciler olabilir ve 8 TB’a kadar bellek tutabilir.

Test Vakası Detayları

• Standart AeroSUV dış aerodinamik test örneği (AeroSUV by FKFS, Stuttgart, Almanya https://www.sae.org/publications/technical-papers/content/2019-01-0646/)
• Ağ boyutu – Sunucu: 57, 106, 320 milyon hücre
• Karışık hassasiyet
• Siemens Simcenter STAR-CCM+: Sürüm 23.06
• Birleştirilmiş çözücü

Performans Sonuçları

Aşağıdaki grafik, çeşitli ağ boyutlarındaki aynı AeroSUV test örneğinin sunucu yapılandırmasındaki farklı sayıda H100 GPU üzerinde çalıştırılmasına ilişkin sonuçları göstermektedir. Gerekirse 57 milyon hücre vakasının 4’ten az GPU üzerinde çalıştırılabileceğini unutmayın.

Önemli Sonuçlar:

• En küçük ağ boyutu (57 milyon hücre) için 4 NVIDIA H100 PCIe GPU, 94 CPU çekirdeğinden 6,6 kat daha hızlıdır
• Orta ağ boyutu (106 milyon hücre) için 6 NVDIDIA H100 PCIe GPU, 94 CPU çekirdeğinden 9,5 kat daha hızlıdır
• En büyük ağ boyutu (322 milyon hücre) için 10 NVIDIA H100 PCIe GPU, 94 CPU çekirdeğinden 29,3 kat daha hızlıdır
  Yukarıdaki sonuçlar, Supermicro donanımından yararlanan NVIDIA GPU’larda CFD simülasyonları çalıştırılarak elde edilebilecek geri dönüş süresindeki önemli iyileştirmeleri göstermektedir. GPU’ların kullanılması, daha kısa sürede daha fazla tasarımın değerlendirilmesine olanak tanıyarak daha optimize bir ürün elde edilmesini sağlar.

Fiyat Performansı ve Sürdürülebilirlik

Bir sunucudaki saf performansı karşılaştırmanın yanı sıra, genel fiyat performansını da göz önünde bulundurmak önemlidir. Bir GPU sunucusu (8-10 H100 GPU) ve bir CPU sunucusuna kıyasla ~30 kat hız artışı varsayıldığında, müşterilerin bir GPU sunucusunun performansını eşleştirmek için 30 CPU sunucusuna yatırım yapması gerekecektir. Bu sonuçlar doğrusal ölçeklendirmeyi varsaymaktadır. Bu nedenle, GPU üzerinde çalıştırıldığında, eşdeğer performans için CPU’dan 3 kat daha ucuz olacağını tahmin edebiliriz. Alternatif olarak, CPU ile aynı bütçeyi GPU’ya harcamak iş hacminde 3 kat iyileşme sağlar.
Benzer maliyet tasarrufları aynı performans için gereken güçte de görülebilir. Termal tasarım gücünden yola çıkarak, GPU performansını eşleştirmek için 30 sunucuya ihtiyaç duyulduğu düşünüldüğünde, bir GPU düğümü CPU düğümü başına ~500W’a kıyasla yaklaşık 3000W gerektirecektir. Bu da 5 kat güç tasarrufu anlamına gelmektedir.

Optimum Performans – Ölçeklendirme

Önceki bölümlerde, simülasyonu çalıştırmak için gereken minimum GPU sayısını tartıştık, ancak optimum sayı nedir? Aşağıda, 57 milyon hücre aerodinamik vakası için hızlanma ve bellek kullanımını gösteren grafikler yer almaktadır. Performansın yaklaşık 8 GPU’ya kadar ölçeklendiğini görebiliriz. GPU başına bellek kullanımına baktığımızı varsayalım. 6 GPU’nun altında bellek kullanımı GPU başına 20 GB’ın altında, yani GPU’ların kullanılabilir belleğinin %25’inden daha az. Sonuç olarak, bir vakayı çalıştırmak GPU belleğinin yalnızca küçük bir yüzdesini kullanıyorsa ölçeklendirme zarar görecektir. Bu nedenle, GPU belleğinin en az %25’inin dolu olması makul ölçeklendirmeyi sürdürmek için iyidir.

Hızlanma

Supermicro ve Nvidia Simülasyonlarını Hızlandıracak Çözümler Üretiyor.

Artan ve gelişen uygulama performansı gereksinimleri, büyüyen kullanıcı tabanlarıyla birleşerek veri merkezlerinin sınırlarını zorluyor. Aynı zamanda işletmeler, bu yeni beklentileri karşılamanın maliyetini düşürmeye aşırı derecede odaklanmış durumda. Supermicro, CSP’lere raf ölçekli çözümler sağlamada liderdir.

Geniş Ölçekte Tam Entegrasyon: 200’e varan küresel üretim kapasitesine sahip tam raf ve kümelerin tasarımı ve inşası5.000aylık raflar

Sıvı Soğutma / Hava Soğutma: GPU ve CPU soğuk plakaları, Soğutma Dağıtım Üniteleri ve Manifoldları ile tam entegre sıvı soğutma veya hava soğutma çözümü 

Yerinde Hizmetle Test Edin, Doğrulayın, Dağıtın: Kanıtlanmış L11, L12 test süreçleri, sevkıyattan önce operasyonel etkinliği ve verimliliği kapsamlı bir şekilde doğrular

CSP VERİ MERKEZİNİ ÖLÇEKLENDİRMEDE 10 TEMEL ADIM

Artan ve gelişen uygulama performansı gereksinimleri, büyüyen kullanıcı tabanlarıyla birleşerek veri merkezlerinin sınırlarını zorluyor. İşletmeler aynı zamanda bu yeni beklentileri karşılamanın maliyetini düşürmeye de son derece odaklanmış durumda. Peki akıllı CSP’ler bütçeyi zorlamadan nasıl ölçekleniyor? Bu, sunucular, depolama, ağ ve yazılım gibi komple çözüm parçalarını uygulamaya koyabilecek bir iş ortağı seçmekle başlar. Oradan on basit adım var.

1. STANDARDİZASYON VE ÖLÇEKLENDİRME
   Tercih edilen bir bilgi işlem, depolama ve ağ yapılandırması etrafında standartlaştırın ve ardından gerektiği gibi ölçeklendirin. Yeni iş yükü mü? Yapılandırmayı yeniden gözden geçirmenin, optimize etmenin ve ölçeği genişletmenin zamanı geldi.
2. UYGULAMALARINIZI OPTİMİZE EDİN
   Uygulama iş yükleriniz performans ihtiyaçlarınızı belirler. İşlem gücünden depolama ihtiyaçlarına kadar teknoloji yığınını uyarlamak büyük fark yaratacaktır.m

BUNU BİLİYOR MUYDUNUZ?

Semiconductor Research Consortium’a (SRC) göre toplam ortalama sunucu maliyetinin %49’u belleğe gidiyor.

3. TEKNOLOJİ YENİLEMELERİNİZİ İYİ PLAN
En iyi teknoloji bile sonsuza kadar yeni kalamaz. Bir veya iki aksama olsa bile yaklaşan teknoloji geçişlerini ve  kapasitesini planlayın. Tüm ekosistem genelinde derin ilişkilere sahip olacağınız güvenilir bir ortak seçin.

4. YENİ MİMARİ YAKLAŞIMLARI KABULLENİN
Daha büyük dağıtımları göz önünde bulundurarak denemeler yapın.  Size bir sonraki adımın önizlemesini görmenize olanak tanıyan gelişmiş Konsept Kanıtı (POC) çözümlerine erken erişim sağlayan bir iş ortağıyla çalışın.

5. DESTEĞİNİZİ PLANLAYIN
Veri merkeziniz 7×24 çalışacak. Bir şeyler ters gittiğinde, kesintileri ve kesintileri mümkün olduğunca nadir ve kısa hale getirebilecek bir destek ortağına ihtiyacınız var.

6. VERİ MERKEZİ BİR BÜTÜN OLARAK TASARLAYIN
Dolu bir veri merkezi, boş olandan farklı davranır. Başlangıçtan itibaren çalışan bir bütün için tasarlamalı ve inşa etmeli, soğutma ve güç ihtiyaçlarını erkenden ve sık sık öngörmelisiniz.

7. SIVI SOĞUTMAYA DİKKAT ALIN
Büyüyen raflar, özellikle yeni GPU gereksinimleriyle birlikte daha yüksek elektrik faturaları anlamına geliyor. Sıvı soğutma çözümleri, GPU platformları da dahil olmak üzere yüksek yoğunluklu sunucuların, yavaşlama yaşamadan PUE’yi en aza indirmesine olanak tanır.

8. ÖNEMLİ OLANI ÖLÇÜN
Bir veri merkezi hareket halindeki milyonlarca parçadan oluşur. Doğru enstrümantasyon ve yönetim yazılımını kullanmak size düğüm, sunucu, raf ve veri merkezi düzeyinde performans, kullanım ve verimlilik konusunda doğru bir tablo sunar.

9. İŞ YÖNETİMİ
Veri merkezini yönetmek işleri yönetmek anlamına gelir. Tüm CSP müşterilerinin önemsediği şey budur; ihtiyaç duyduklarında performans.
İş planlama, büyümeyi sağlayabilecek veya durdurabilecek önemli bir hususdur.

10. TEDARİK ZİNCİRİNİZİ BASİTLEŞTİRİN
Karmaşıklık sizi her zaman yavaşlatacaktır. Veri merkezi tedarik zincirinizi basitleştirmek, daha büyük parçaları daha hızlı ve daha az stresle yerine taşımak anlamına gelir. Çalışmaya hazır entegre, doğrulanmış çözümler sunabilecek bir iş ortağı seçin.

BONUS BİLGİ!

11. İMALAT UZMANLIK KONULARI
Büyük OEM’lerin çoğunun üretim, tasarım ve tedarik zincirlerini Orijinal Tasarım ve Sözleşmeli Üreticilere (ODM/CM’ler) dış kaynaklardan sağladığı bir sırdır. Tüm ürünlerini tasarlayan ve müşterilerin lokasyonlarına yakın üretim yapan bir şirketi seçmek, daha fazla esneklik, daha hızlı teslimat süresi ve daha düşük TCO anlamına gelir.

12. DENEYİM DE ÖNEMLİ
Onlarca yıldır hizmet sağlayıcılar, HPC süper bilgisayarları ve en büyük hiper ölçekleyiciler, OEM’ler ve işletmeler için güç sağlayan çözümlerle çalışan, yalnızca veri merkezine odaklanan bir B2B şirketiyle çalışmak önemlidir.

Supermicro, ürün geliştirmenin yanı sıra tedarik zinciri lojistiği, servis ve destek, boyutlandırma ve test konularında da önemli deneyime sahip, hem büyük hem de küçük CSP’lere raf ölçekli çözümler sağlamada liderdir. Türkiye’deki Katma Değerli Distribütörü GTM Teknoloji, 15 yılı aşkın süredir veri merkezi ve CSP’ler için fiyat&performans yüksek, ölçeklenebilir ve yerinde SLA hizmetleri ile desteklenen çözümler sağlar. 

Veri merkezi ve Bulut sağlayıcılar için önerilen Supermicro Ürünleri

TEKLİF AL

Yapılandır, Teklif Al. 

Yapılandır, Teklif Al. 

Yapılandır, Teklif Al. 

Yapılandır, Teklif Al. 

Yapılandır, Teklif Al. 

Yapılandır, Teklif Al. 

NVIDIA Grace Hopper Superchip Murex MX.3 Analitik Performansını Hızlandırıyor, Güç Tüketimini Azaltıyor.

Önde gelen bir finansal teknoloji şirketi olan Murex, ticaret ve risk platformunda süper çip mimarisini test ediyor.

2008 mali krizinin ve bunu takip eden artan risk yönetimi düzenlemelerinin ardından Pierre Spatz, bankaların bilgi işlem giderlerini azaltmaya odaklanacağını öngördü.

Merkezi Paris’te bulunan bir ticaret ve risk yönetimi yazılım şirketi olan Murex’te niceliksel araştırma başkanı olarak Spatz, en yüksek performansı ve enerji verimliliğini hedefleyen NVIDIA’nın CUDA ve GPU hızlandırmalı bilgi işlem sistemini benimsedi.

Her zaman en son teknolojileri arayan şirketin ölçüm ekibi, NVIDIA Grace Hopper Superchip’in denemelerine başladı . Bu çaba, müşterilerin türev sözleşmelerine ilişkin kredi ve piyasa riskini daha iyi fiyatlandırmalarına ve yönetmelerine yardımcı olmaya odaklanıyor.

65 ülkede 60.000’den fazla günlük kullanıcı Murex MX.3 platformuna güveniyor. MX.3 bankalara, varlık yöneticilerine, emeklilik fonlarına ve diğer finansal kuruluşlara varlık sınıfları genelinde alım satım, risk ve operasyonlarında yardımcı olur.

Grace Hopper’ın Yönlendirdiği MX.3 ile Riski Yönetmek

Finansal kurumların, fiyatlandırma ve risk hesaplamaları için büyük miktardaki veriler üzerinde risk modellerini çalıştırmak ve gerçek zamanlı karar verme yetenekleri sunmak için yüksek performanslı bilgi işlem altyapısına ihtiyacı vardır.

MX.3 kapsamı, hem kredi hem de piyasa riskini, BASEL sermaye standartlarını, alım satım defterinin temel incelemesini ve x-değerleme düzeltmesini (XVA) içerir. XVA, kredi değeri ayarlaması (CVA), marj değeri ayarlaması ve fonlama değerleme ayarlaması gibi türev sözleşmeleriyle ilgili farklı türde değerleme ayarlamaları için kullanılır.

Murex, XVA hesaplamalarının yanı sıra çeşitli varlık sınıflarında piyasa riski kalibrasyonu, fiyatlandırma değerlendirmesi, hassasiyet ve kar ve zarar hesaplamaları için MX.3 platformunda Grace Hopper’ı test ediyor.

Grace Hopper, Murex platformuna daha hızlı hesaplamanın yanı sıra güç tasarrufu da sunuyor.

Spatz, “CVA gibi karşı taraf kredi riski iş yüklerinde Grace Hopper, benzersiz bir CPU ve GPU hesaplama karışımıyla heterojen bir mimariden yararlanarak mükemmel uyum sağlıyor” dedi. “Risk hesaplamalarında Grace yalnızca en hızlı işlemci değil, aynı zamanda çok daha fazla güç verimliliğine sahip ve yeşil BT’yi ticaret dünyasında gerçeğe dönüştürüyor.”

Murex araştırma ve geliştirme laboratuvarı, XVA iş yüklerini MX.3’te çalıştırırken Grace Hopper’ın CPU tabanlı sistemlerle karşılaştırıldığında enerji tüketiminde 4 kat azalma ve 7 kat performans artışı sunabildiğini fark etti.

Grace Hopper ile MX.3’te FX Bariyer Seçeneklerini Fiyatlandırma 

Döviz (FX) bariyer seçeneklerini fiyatlandırmak için Murex, amiral gemisi ve en yeni stokastik yerel oynaklık modelini kullandı ve ayrıca Grace Hopper’ı çalıştırırken etkileyici performans iyileştirmeleri fark etti. Bariyer opsiyonu, dayanak varlığın fiyatının, opsiyon sözleşmesi süresi boyunca belirli bir eşiğe ulaşıp ulaşmamasına veya onu geçmesine bağlı olan getirisi olan bir türevdir.

Fiyatlandırma değerlendirmesi, GH200’deki Arm tabanlı NVIDIA Grace CPU’da daha uygun maliyetli olan 2 boyutlu kısmi diferansiyel denklemle yapılır. Bu türevi Grace Hopper’da MX.3 ile fiyatlandırmak, Intel Xeon Gold 6148 ile karşılaştırıldığında 2,3 kat daha hızlıdır.

NVIDIA Grace CPU ayrıca sunucu başına watt bazında FX bariyeri hesaplamaları için önemli güç verimliliği sunar ve 5 kat daha iyidir.

Yukarıdaki sonuçlara işaret eden Murex, NVIDIA’nın yeni nesil hızlandırılmış bilgi işlem platformunun, sermaye piyasalarında niceliksel analizler için yüksek performanslı bilgi işlem için enerji verimliliği ve maliyet tasarrufu sağladığını söylüyor.

 

NVIDIA Grace Hopper Superchip Murex MX.3 Analitik Performansını Hızlandırıyor, Güç Tüketimini Azaltıyor.

 

 

Daha Fazla Bilgi Edinmek için Bizimle İletişime Geçin!

 

Daha fazla bilgi edinmek için bizimle iletişime geçin!

Bilgisayar Endüstrisi NVIDIA’ya Katılıyor.

• En İyi Bilgisayar Üreticileri Grace CPU’lar, NVIDIA Ağ İletişimi ve Altyapıya Sahip Blackwell Destekli Sistem Dizisini Tanıtıyor
• Geniş Portföyler Bulutu, Şirket İçi, Gömülü ve Uç Yapay Zeka Sistemlerini Kapsar
• Teklifler Tekli GPU’lardan Çoklu GPU’lara, x86’dan Grace’e, Havadan Sıvı Soğutmaya kadar çeşitlilik gösterir

COMPUTEX — NVIDIA ve dünyanın en iyi bilgisayar üreticileri bugün, şirketlerin bir sonraki üretken yapay zeka atılımlarını desteklemek üzere yapay zeka fabrikaları ve veri merkezleri kurmalarına yönelik Grace CPU’lar, NVIDIA ağ iletişimi ve altyapı içeren, NVIDIA Blackwell mimarisiyle desteklenen bir dizi sistemi tanıttı.

NVIDIA kurucusu ve CEO’su Jensen Huang, COMPUTEX açılış konuşması sırasında ASRock Rack , ASUS , GIGABYTE , Ingrasys , Inventec , Pegatron , QCT, Supermicro, Wistron ve Wiwynn’in NVIDIA GPU’ları kullanarak bulut, şirket içi, gömülü ve uç yapay zeka sistemleri sunacağını duyurdu. ağ oluşturma.

“Bir sonraki sanayi devrimi başladı. Huang, “Şirketler ve ülkeler, trilyon dolarlık geleneksel veri merkezlerini hızlandırılmış bilişime kaydırmak ve yeni bir tür veri merkezi (AI fabrikaları) inşa ederek yeni bir ürün olan yapay zekayı üretmek için NVIDIA ile ortaklık kuruyor” dedi. “Sunucu, ağ ve altyapı üreticilerinden yazılım geliştiricilere kadar tüm sektör, her alanda yapay zeka destekli inovasyonu hızlandırmak için Blackwell’e hazırlanıyor.”

Her türden uygulamaya yönelik teklifler, tekli GPU’lardan çoklu GPU’lara, x86’dan Grace tabanlı işlemcilere ve havadan sıvı soğutma teknolojisine kadar çeşitlilik gösterecek.

Ek olarak, farklı boyut ve konfigürasyonlardaki sistemlerin geliştirilmesini hızlandırmak için NVIDIA MGX  modüler referans tasarım platformu artık NVIDIA Blackwell ürünlerini destekliyor. Buna, ana akım büyük dil modeli çıkarımı, erişimle artırılmış oluşturma ve veri işleme için benzersiz performans sunmak üzere tasarlanan yeni NVIDIA GB200 NVL2 platformu da dahildir.

GB200 NVL2, şirketlerin yılda on milyarlarca dolar harcadığı veri analitiği gibi gelişen pazar fırsatları için idealdir. Blackwell mimarisindeki NVLink ^® -C2C ara bağlantıları ve özel sıkıştırma açma motorları tarafından sağlanan yüksek bant genişliğine sahip bellek performansından yararlanmak, x86 CPU’ların kullanımına kıyasla 8 kat daha iyi enerji verimliliğiyle veri işlemeyi 18 kata kadar hızlandırır.

Hızlandırılmış Bilgi İşlem için Modüler Referans Mimarisi
Dünyanın veri merkezlerinin çeşitli hızlandırılmış bilgi işlem ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla NVIDIA MGX, bilgisayar üreticilerine 100’den fazla sistem tasarımı yapılandırmasını hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde oluşturmaları için bir referans mimarisi sağlar.

Üreticiler, sunucu kasaları için temel bir sistem mimarisiyle başlar ve ardından farklı iş yüklerini karşılamak için GPU, DPU ve CPU’larını seçerler. Bugüne kadar, MGX referans mimarisini kullanan 25’ten fazla iş ortağından 90’dan fazla sistem piyasaya sürüldü veya geliştirilme aşamasında; geçen yıl altı iş ortağından gelen 14 sistem bu sayıya yükseldi. MGX’i kullanmak, geliştirme maliyetlerini dörtte üçe kadar azaltmaya ve geliştirme süresini üçte iki oranında yalnızca altı aya indirmeye yardımcı olabilir.

AMD ve Intel, ilk kez kendi CPU ana işlemci modülü tasarımlarını sunma planlarıyla MGX mimarisini destekliyor. Buna yeni nesil AMD Turin platformu ve P çekirdekli Intel ^® Xeon ^® 6 işlemci (eski adıyla Granite Rapids) dahildir. Herhangi bir sunucu sistemi oluşturucusu, tasarım ve performansta tutarlılığı sağlarken geliştirme süresinden tasarruf etmek için bu referans tasarımlarını kullanabilir.

NVIDIA’nın en yeni platformu GB200 NVL2 de MGX ve Blackwell’den yararlanıyor. Ölçeklenebilir, tek düğümlü tasarımı, hızlandırılmış bilgi işlemin mevcut veri merkezi altyapısına sorunsuz bir şekilde entegre edilmesi için çok çeşitli sistem yapılandırmalarına ve ağ oluşturma seçeneklerine olanak tanır.

GB200 NVL2, NVIDIA Blackwell Tensor Core GPU’ları, GB200 Grace Blackwell Superchips’i ve GB200 NVL72’yi de içeren Blackwell ürün serisine katılıyor.

Bir Ekosistem Birleştirir
NVIDIA’nın kapsamlı iş ortağı ekosistemi, dünyanın önde gelen yarı iletken üreticisi ve NVIDIA dökümhane ortağı TSMC’nin yanı sıra yapay zeka fabrikaları oluşturmak için temel bileşenleri sağlayan küresel elektronik üreticilerini içerir. Bunlar arasında sunucu rafları, güç dağıtımı, soğutma çözümleri gibi üretim yenilikleri ve Amfenol, Asia Vital Components (AVC), Cooler Master, Colder Products Company (CPC), Danfoss, Delta Electronics ve LITEON gibi şirketlerin daha fazlası yer alıyor.

Sonuç olarak, yeni veri merkezi altyapısı dünya çapındaki işletmelerin ihtiyaçlarını karşılamak üzere hızlı bir şekilde geliştirilip dağıtılabilir ve Blackwell teknolojisi, NVIDIA Quantum-2 veya Quantum-X800 InfiniBand ağı , NVIDIA Spectrum-X Ethernet ağı ve NVIDIA tarafından daha da hızlandırılabilir. BlueField ^® -3 DPU’lar — önde gelen sistem üreticileri Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise ve Lenovo’nun sunucularında.

Kuruluşlar ayrıca üretim düzeyinde üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak ve çalıştırmak için NVIDIA NIM çıkarım mikro hizmetlerini içeren NVIDIA AI Enterprise yazılım platformuna da erişebilir .

Tayvan Blackwell’i Kucaklıyor
Huang ayrıca açılış konuşmasında Tayvan’ın önde gelen şirketlerinin yapay zekanın gücünü kendi işlerine taşımak için Blackwell’i hızla benimsediğini duyurdu.

Tayvan’ın önde gelen tıp merkezi Chang Gung Memorial Hastanesi, biyomedikal araştırmaları ilerletmek ve klinik iş akışlarını iyileştirmek ve sonuç olarak hasta bakımını iyileştirmek amacıyla görüntüleme ve dil uygulamalarını hızlandırmak için NVIDIA Blackwell bilgi işlem platformunu kullanmayı planlıyor.

Dünyanın en büyük elektronik üreticilerinden biri olan Foxconn, yapay zeka destekli elektrikli araç ve robot platformlarına yönelik akıllı çözüm platformlarının yanı sıra daha kişiselleştirilmiş hizmet sunmak amacıyla giderek artan sayıda dil tabanlı üretken yapay zeka hizmetleri geliştirmek için NVIDIA Grace Blackwell’i kullanmayı planlıyor deneyimlerini müşterilerine aktarıyor.

Ek Destekleyici Alıntılar

• Amfenol Başkanı ve CEO’su R. Adam Norwitt: “NVIDIA’nın çığır açan yapay zeka sistemleri, gelişmiş ara bağlantı çözümleri gerektiriyor ve Amfenol, kritik bileşenleri sağlamaktan gurur duyuyor. NVIDIA’nın zengin ekosisteminin önemli bir ortağı olarak, Blackwell hızlandırıcıları için son derece karmaşık ve verimli ara bağlantı ürünleri sunarak üstün performans sunabiliyoruz.”
• AVC Başkanı ve CEO’su Spencer Shen: “AVC, NVIDIA ürünlerinde önemli bir rol oynuyor ve en yeni Grace Blackwell Superchip de dahil olmak üzere AI donanımı için verimli soğutma sağlıyor. Yapay zeka modelleri ve iş yükleri büyümeye devam ettikçe, yoğun yapay zeka bilişiminin üstesinden gelmek için güvenilir termal yönetim önem taşıyor ve biz de yolun her adımında NVIDIA’nın yanındayız.”
• ASUS Başkanı Jonney Shih: “ASUS, COMPUTEX’te sergileyeceğimiz güçlü sunucu serimizle kurumsal yapay zekayı yeni boyutlara taşımak için NVIDIA ile birlikte çalışıyor. NVIDIA’nın MGX ve Blackwell platformlarını kullanarak, eğitim, çıkarım, veri analitiği ve HPC genelinde müşteri iş yüklerini yönetmek için oluşturulmuş özel veri merkezi çözümleri üretebiliyoruz.”
• Dover Corporation’ın CPC başkanı Janel Wittmayer : “CPC’nin yenilikçi, amaca yönelik tasarlanmış konnektör teknolojisi, sıvı soğutmalı NVIDIA GPU’ların yapay zeka sistemlerine kolay ve güvenilir şekilde bağlanmasını sağlıyor. Performans ve kalite konusunda ortak bir vizyona sahip olan CPC, NVIDIA’nın inanılmaz büyümesini ve ilerlemesini destekleyecek kritik teknolojik bileşenleri sağlama kapasitesine ve uzmanlığına sahiptir. Konektörlerimiz, sıcaklığa duyarlı ürünlerin bütünlüğünü korumanın merkezinde yer alır; bu, yapay zeka sistemleri yoğun bilgi işlem gerektiren görevleri çalıştırırken önemlidir. NVIDIA ekosisteminin bir parçası olmaktan ve teknolojimizi yeni uygulamalara taşımaktan heyecan duyuyoruz.”
• Cooler Master CEO’su Andy Lin : “Hızlandırılmış bilgi işlem talebi artmaya devam ettikçe, son teknoloji hızlandırıcılardan yararlanan kuruluşlar için enerji standartlarını etkili bir şekilde karşılayan çözümlere olan talep de artıyor. Termal yönetim çözümlerinde öncü olan Cooler Master, müşterilere inanılmaz performans sunacak olan NVIDIA Blackwell platformunun tüm potansiyelinin açığa çıkmasına yardımcı oluyor.”
• Danfoss CEO’su Kim Fausing: “Danfoss’un yenilikçi, yüksek performanslı hızlı bağlantı kesme ve akışkan güç tasarımlarına odaklanması, kaplinlerimizi veri merkezlerinde verimli, güvenilir ve emniyetli bir çalışma sağlamak açısından değerli kılıyor. NVIDIA’nın yapay zeka ekosisteminin hayati bir parçası olarak birlikte çalışmamız, veri merkezlerinin çevresel etkiyi en aza indirirken artan yapay zeka taleplerini karşılamasını sağlıyor.”
• Delta Electronics Yönetim Kurulu Başkanı ve CEO’su Ping Cheng şunları söyledi: “Bilgisayar gücüne yönelik her yerde bulunan talep, hızlandırılmış performans yeteneklerinde yeni bir çağ başlattı. Delta, gelişmiş soğutma ve güç sistemlerimiz aracılığıyla, enerji ve termal verimliliği korurken, NVIDIA’nın Blackwell platformunun en yüksek performans seviyelerinde çalışmasını sağlayan yenilikçi çözümler geliştirdi.”
• GIGABYTE başkan yardımcısı ve genel müdürü Etay Lee: “Yaklaşık otuz yıla yayılan işbirliğimizle GIGABYTE, GPU’lar, CPU’lar, DPU’lar ve yüksek hızlı ağ iletişimi genelinde NVIDIA teknolojilerini destekleme konusunda derin bir kararlılığa sahiptir. Kuruluşların bilgi işlem yoğunluklu iş yüklerinde daha da yüksek performans ve enerji verimliliği elde edebilmeleri için, pazara geniş bir Blackwell tabanlı sistem yelpazesi sunuyoruz.”
• Hon Hai Teknoloji Grubu Başkanı ve CEO’su Young Liu: “Üretken yapay zeka endüstrileri dönüştürürken, Foxconn da en çeşitli ve zorlu bilgi işlem ihtiyaçlarını karşılamak için en ileri çözümleri sunmaya hazır. Yalnızca kendi sunucularımızda en son Blackwell platformunu kullanmakla kalmıyoruz, aynı zamanda müşterilerimize pazara daha hızlı çıkış süresi sağlayarak NVIDIA’ya temel bileşenlerin sağlanmasına da yardımcı oluyoruz.”
• Inventec Başkanı Jack Tsai: “Inventec, neredeyse yarım yüzyıldır işimizin can damarı olan elektronik ürünler ve bileşenler tasarlıyor ve üretiyor. NVIDIA Grace Blackwell Superchip tarafından desteklenen NVIDIA MGX raf tabanlı çözümümüz aracılığıyla, müşterilerimizin yeni bir yapay zeka yeteneği ve performansı alanına girmelerine yardımcı oluyoruz.”
• LITEON Technology Başkanı Anson Chiu: “Daha yeşil ve daha sürdürülebilir veri merkezleri arayışında, güç yönetimi ve soğutma çözümleri merkezde yer alıyor. NVIDIA Blackwell platformunun piyasaya sürülmesiyle LITEON, NVIDIA ortaklarının yüksek verimli, çevre dostu veri merkezlerinin geleceğinin kilidini açmasına olanak tanıyan çok sayıda sıvı soğutma çözümünü piyasaya sürüyor.”
• Quanta Computer başkanı Barry Lam: “İnovasyonun daha önce hiç olmadığı kadar hızlandığı, yapay zeka odaklı bir dünyanın merkezinde duruyoruz. NVIDIA Blackwell yalnızca bir motor değildir; bu sanayi devrimini ateşleyen kıvılcımdır. Quanta, üretken yapay zekanın bir sonraki çağını tanımlarken bu muhteşem yolculukta gururla NVIDIA’ya katılıyor. Birlikte yapay zekanın yeni bir bölümünü şekillendirip tanımlayacağız.”
• Supermicro Başkanı ve CEO’su Charles Liang: “Yapı taşı mimarimiz ve raf ölçeğindeki sıvı soğutma çözümlerimiz, şirket içi mühendisliğimiz ve ayda 5.000 raflık küresel üretim kapasitemizle birleştiğinde, geniş bir ürün yelpazesini hızlı bir şekilde sunmamızı sağlıyor. Oyunun kurallarını değiştiren NVIDIA AI platformu tabanlı ürünlerin dünya çapındaki AI fabrikalarına sunulması. NVIDIA Blackwell mimarisini temel alan tüm ürünler için optimize edilmiş, raf ölçeğinde tasarıma sahip sıvı soğutmalı veya hava soğutmalı yüksek performanslı sistemlerimiz, müşterilere sonraki düzey bilgi işlem ihtiyaçlarını karşılamak için inanılmaz bir platform seçeneği sunmanın yanı sıra, Yapay zekanın geleceğine doğru büyük bir adım.”
• TSMC CEO’su CC Wei:  “TSMC, AI vizyonlarını gerçekleştirmelerine olanak tanıyan yarı iletken inovasyonunun sınırlarını zorlamak için NVIDIA ile yakın işbirliği içinde çalışıyor. Sektör lideri yarı iletken üretim teknolojilerimiz, Blackwell mimarisine dayananlar da dahil olmak üzere NVIDIA’nın çığır açan GPU’larının şekillenmesine yardımcı oldu.”
• Wistron CEO’su Jeff Lin: “Önemli bir üretim ortağı olarak Wistron, NVIDIA’nın yanı sıra GPU bilgi işlem teknolojileri ve yapay zeka bulut çözümlerini müşterilere sunarak inanılmaz bir yolculuğa çıkıyor. Şimdi, muazzam yeni AI bilgi işlem ürünlerini hızlı bir şekilde pazara sunmak için NVIDIA’nın en yeni GPU mimarileri ve Blackwell ve MGX gibi referans tasarımlarıyla çalışıyoruz.”
• Wiwynn Başkanı William Lin: “Wiwynn, müşterilerin üretken yapay zeka çağında devasa bilgi işlem gücüne ve gelişmiş soğutma çözümlerine yönelik artan talebi karşılamalarına yardımcı olmaya odaklanıyor. NVIDIA Grace Blackwell ve MGX platformlarını temel alan en yeni serimizle, özellikle hiper ölçekli bulut sağlayıcılarının ve işletmelerin zorlu iş yükleri için özel olarak tasarlanmış, optimize edilmiş, raf düzeyinde, sıvı soğutmalı yapay zeka sunucuları oluşturuyoruz.”

NVIDIA Blackwell ve MGX platformları hakkında daha fazla bilgi edinmek için Huang’ın COMPUTEX açılış konuşmasını izleyin .

Daha fazla bilgi edinmek için bizimle iletişime geçin!