İş İstasyonu ve Toplama Bilgisayar Arasındaki Temel Farklar

İlk olarak, iş istasyonu ve toplama bilgisayar kavramlarını netleştirelim:

• İş İstasyonu (Workstation): Genellikle mühendislik, bilimsel araştırmalar, yapay zeka, 3D modelleme, büyük veri analizleri ve profesyonel içerik üretimi için tasarlanmış yüksek performanslı sistemlerdir. Dell Precision, HP Z Series, Lenovo ThinkStation gibi markalar tarafından üretilir.
• Toplama Bilgisayar: Bireysel kullanıcıların ihtiyaçlarına göre farklı bileşenleri bir araya getirerek oluşturduğu sistemlerdir. Genellikle oyun oynama, günlük işler ve hafif profesyonel kullanımlar için tercih edilir.

Şimdi iş istasyonlarının avantajlarına ve toplama bilgisayarların dezavantajlarına daha yakından bakalım.

İş İstasyonlarının Avantajları

1. Sertifikalı ve Kararlı Donanım

İş istasyonları, ECC RAM (Hata Düzeltme Kodlu Bellek) gibi stabiliteyi artıran donanımlarla donatılmıştır. Ayrıca, kullanılan bileşenler üretici tarafından titizlikle test edilir ve ISV (Bağımsız Yazılım Satıcısı) sertifikaları ile onaylanır. Bu sayede AutoCAD, SolidWorks, Adobe After Effects gibi yazılımlarda maksimum uyumluluk ve stabilite sağlanır.

2. Üst Düzey Güvenilirlik

İş istasyonları, yüksek çalışma saatleri ve ağır iş yüklerine dayanacak şekilde üretilir. Sürekli kullanım için optimize edildiklerinden dolayı soğutma sistemleri de daha verimlidir. Ayrıca, güç kaynağı bileşenleri de daha uzun ömürlü ve stabil olacak şekilde tasarlanır.

3. Profesyonel GPU Kullanımı (Quadro ve Radeon Pro)

İş istasyonlarında genellikle NVIDIA RTX A6000, Quadro veya AMD Radeon Pro serisi ekran kartları kullanılır. Bu GPU’lar, oyun kartlarından farklı olarak profesyonel yazılımlara yönelik optimizasyonlar içerir. Daha doğru render işlemleri, FP64 hassasiyeti ve ECC destekli bellekler gibi avantajlar sağlar.

4. Daha Güçlü Soğutma ve Sessizlik

İş istasyonları, özel soğutma çözümleri ile donatıldığından ısınma problemleri minimuma iner. Aynı zamanda, fan ve bileşen optimizasyonu sayesinde toplama bilgisayarlara kıyasla çok daha sessiz çalışırlar.

5. Uzun Vadeli Destek ve Garanti

İş istasyonları, üretici tarafından uzun vadeli destek alır ve kurumsal garanti seçenekleri sunar. Dell, HP ve Lenovo gibi markalar, iş istasyonlarına 5 yıl ve üzeri parça değişimi, yerinde servis ve yazılım destekleri sağlayabilir. Toplama bilgisayarlarda bu tip bir garanti desteği bulunmaz.

6. Kurumsal Kullanıma Uygunluk ve İşletmeler İçin İdeal Çözümler

İş istasyonları, IT departmanları tarafından yönetilebilen, uzaktan erişim ve güvenlik çözümleri sunan sistemlerdir. İşletmeler için daha güvenli ve yönetilebilir olmaları büyük bir avantajdır.

Toplama Bilgisayarların Dezavantajları

1. Uyumluluk ve Stabilite Sorunları

Toplama bilgisayarlarda farklı markalardan gelen bileşenlerin uyumluluk sorunları yaşanabilir. Örneğin, anakart ile RAM veya ekran kartı arasındaki uyumsuzluklar performans kaybına yol açabilir.

2. Güvenilirlik Eksikliği

Toplama bilgisayarlar, iş istasyonları kadar kapsamlı testlerden geçmez. Donanım arızaları, aşırı ısınma veya dengesiz güç tüketimi gibi sorunlarla daha sık karşılaşılabilir.

3. Garanti ve Teknik Destek Zorlukları

Bir iş istasyonu alındığında tüm sistem üretici garantisi altındadır. Ancak toplama bir bilgisayarda her bileşenin garantisi ayrı olur, bu da olası bir arıza durumunda kullanıcıyı zor durumda bırakabilir.

4. Oyun Odaklı GPU’ların Profesyonel Kullanım İçin Yetersizliği

Birçok toplama bilgisayar, GeForce veya Radeon oyun kartları ile gelir. Ancak bu kartlar, CAD, yapay zeka veya render işlemlerinde profesyonel GPU’lar kadar verimli çalışmaz ve sürücü optimizasyonları eksik olabilir.

5. Soğutma ve Gürültü Problemleri

Özel bir kasa ve fan seçilmediği sürece, toplama bilgisayarlarda soğutma sistemleri iş istasyonlarına göre daha gürültülü ve verimsiz olabilir. Yoğun işlem gerektiren görevlerde termal throttling (ısınmadan dolayı hız kesme) yaşanabilir.

6. Uzun Vadede Güncelleme Sorunları

Toplama bilgisayarlar genellikle belirli bir nesile ait bileşenlere bağımlıdır. İş istasyonları ise yükseltilebilir ve modüler yapıları sayesinde uzun yıllar boyunca güncellenebilir.

Sonuç: Hangi Seçenek Size Daha Uygun?

Eğer profesyonel işler yapıyorsanız, stabilite, uzun vadeli destek ve güvenilirlik istiyorsanız iş istasyonu tercih etmek çok daha mantıklı olacaktır. Özellikle mühendislik, veri bilimi, yapay zeka, 3D modelleme ve render işlemleri için iş istasyonu açık ara daha iyi bir seçimdir.

Ancak, oyun oynama, günlük kullanım veya düşük bütçeli çözümler için toplama bilgisayar tercih edilebilir. Unutmayın, toplama bir sistemde doğru bileşenleri seçmek ve uyumlu çalışmasını sağlamak tamamen sizin sorumluluğunuzda olacaktır.

Eğer iş istasyonu mu yoksa toplama bilgisayar mı seçmelisiniz? konusunda hâlâ kararsızsanız, ihtiyaçlarınıza en uygun çözümü belirlemek için bir uzmandan destek almanızı öneririz.

Bir süredir Supermicro’nun yeni AS-3015A-I modelini test ediyoruz ve bu sistemin gerçekten iş istasyonu ve sunucu olarak neler sunduğunu anlamak için çeşitli senaryolarda denedim. Performansı, genişleme seçenekleri ve sunduğu esneklik açısından beni gerçekten etkileyen noktalar var. Eğer güçlü ve ölçeklenebilir bir sistem arıyorsanız, bu inceleme tam size göre!

Kutu Açılışı ve İlk İzlenimler Kargo elime geçtiğinde kutunun oldukça kompakt ama sağlam bir yapıya sahip olduğunu gördüm. Kutuyu açtığımda Supermicro’nun mini-tower tasarımına sahip AS-3015A-I modelini görmek gerçekten etkileyiciydi. Sade ama profesyonel bir tasarım, iç yapıya rahat erişim sağlayan modüler bir dizayn ile sunulmuş. Bu tarz bir sistem toplarken, genişletme için kolaylık sağlaması büyük bir artı. Cihazın metal kasası oldukça sağlam. İç bileşenlere ulaşmak için birkaç vida sökmek yeterli oluyor. Soğutma sisteminin hava akışını optimize edecek şekilde konumlandırıldığını fark ettim ki bu da sistemin uzun süreli kullanımlarda bile serin çalışmasını sağlıyor.

Depolama ve Genişleme Olanakları

Depolama tarafında 4 adet 3.5” SATA yuvası ve 2 adet M.2 PCIe 5.0 x4 NVMe yuvası sunuluyor. SSD’leri RAID 0 konfigürasyonunda çalıştırdığımda okuma/yazma hızları inanılmazdı. NVMe sürücüler sayesinde yüksek hızda veri transferi mümkün hale geliyor.

PCIe 5.0 desteği sayesinde, yüksek hızlı ekran kartları, AI hızlandırıcılar veya ağ kartları ekleyerek sistemi ihtiyaca göre daha güçlü hale getirebiliyoruz.

Sonuç: Kimler İçin Uygun?

Supermicro AS-3015A-I, yüksek işlem gücüne ihtiyaç duyan profesyoneller ve küçük/orta ölçekli işletmeler için mükemmel bir seçim.

Güçlü İşlemci Performansı – AMD EPYC ve Ryzen 7000/9000 serisi desteği DDR5 RAM ile Üst Düzey Çoklu Görev Yeteneği PCIe 5.0 Genişleme Yuvaları ile Geleceğe Hazır Sessiz ve Etkili Soğutma Çözümü Düşük Güç Tüketimi ile Verimli Çalışma

Eğer iş istasyonu veya sunucu olarak kullanabileceğiniz, güçlü, enerji verimli ve ölçeklenebilir bir çözüm arıyorsanız, Supermicro AS-3015A-I kesinlikle listenizin başında olmalı!

Supermicro AS-3015A-I iş istasyonunu aşağıdaki linkten hemen yapılandırabilir, özel fiyat talebinde bulunabilirsiniz..

Supermicro 3015A-I Yapılandırma sayfası

Sunucu mimarisinde PCIe’ye erişim. Supermicro GPU Sunucuları için Yapılandırma Seçeneklerini Anlamak İş Yükleri için Maksimum Performans Sağlar.

Yönetici Özeti

Sunucu mimarisinde PCIe’ye erişim de GPU sunucular, yapay zeka ve HPC uygulamaları için yalnızca CPU kullanan geleneksel sunuculara kıyasla performans açısından muazzam bir fayda sağlamaktadır. Bu sistemlerde çok çeşitli uygulamalar çalıştırılabilir ve GPU’lardan yararlanan uygulamalar için performans artışı geniş çapta belgelenmiştir. GPU odaklı sunucular tek veya çift CPU ve 10 adede kadar PCIe GPU içerirken, sistemin nasıl tasarlandığı sunucunun uygulama hızını ve esnekliğini etkileyebilir. Bir GPU sunucusunu tasarlamanın üç yolu vardır, bu da çeşitli iş yükleri için daha optimize bir sistemle sonuçlanır. Bir GPU sunucusu seçerken CPU ve GPU’lar arasındaki veri akışı çok önemlidir.

PCIE GPU Erişim Seçenekleri

Sunucu mimarisinde PCIe’ye erişim de Supermicro GPU sunucuları, sunucu içinde birden fazla GPU gerektiren uygulamalar için tasarlanmıştır. Birçok sunucu, bir PCIe yuvası aracılığıyla CPU’ların GPU’lara 1: 1 oranını işleyebilse de, yüksek hızlandırma için tasarlanan sunucular, CPU’lardan önemli ölçüde daha fazla GPU içeren bir oran gerektirir. GPU sunucuları iki genel mimaride mevcuttur:

• PCIe yuvalarına 10 adede kadar GPU’nun takıldığı PCIe tabanlı GPU’lar
• GPU’ların kendi kartlarına monte edildiği ve CPU’lara yalnızca 1 PCIe bağlantısına sahip olduğu SXM/OAM tabanlı GPU sunucuları.

Çoğu GPU sunucusunda iki CPU soketi bulunur ve her sokete DRAM bellek takılıdır. CPU’lar yüksek hızlı iletişim yolları (Intel tabanlı sistemler için UPI ve AMD tabanlı sistemler için xGMI) aracılığıyla iletişim kurar.
PCIe tabanlı sunucuları daha ayrıntılı incelediğimizde, çeşitli iş yükleri için üç farklı sistem mimarisi tasarlandığını görüyoruz.

• Tek Kök
• Çift Kök
• Doğrudan Eklenti

Tek Kök Seçeneği Açıklandı

Tek kök mimarisi, tek bir CPU üzerinde bulunan ancak birden fazla GPU’ya erişim gerektiren uygulamalar için idealdir. Tek kök sistemi, CPU’lardan birini (iki taneden birini) GPU’larla tüm iletişimi yönetmeye ayırır. Şekil 1’de gösterildiği gibi, GPU’larla iletişim kuran CPU bunu bir PCI anahtarı (PLX) aracılığıyla yapar. Her PLX anahtarı CPU’ya 2 PCIe x16 şeridi üzerinden bağlanır ve daha sonra beş çift genişlikli GPU’ya kadar iletişim kurabilir. Bu da tek bir sunucuda maksimum 10 GPU kullanılmasını sağlar. Tek kök sistemi, hesaplamanın çoğunun GPU üzerinde gerçekleştiği derin öğrenme uygulamaları için özel olarak tasarlanmıştır.

Tek Kök yapılandırmasının avantajları:

• Tek bir CPU’nun 10 adede kadar GPU’ya erişimi vardır. Tüm GPU’lara doğrudan erişime ihtiyaç duyan uygulamalar bu yapılandırmadan faydalanacaktır.

Uygulamalar – Eşler arası iletişim (GPU’dan GPU’ya) performansı kritik olmadığında.
Tek Kök sisteminin genel yapılandırması Şekil 1’de gösterilmektedir.

Çift Kök Seçeneği Açıklandı

Çift kök kurulumu, her CPU’yu bir PLX anahtarı aracılığıyla birkaç GPU’ya bağlar. Şu anda, toplamda adreslenebilecek maksimum GPU sayısı 10’dur. PLX anahtarı aracılığıyla bağlanan GPU’ların dağılımı CPU başına eşit olmak zorunda değildir, çünkü bir sisteme atanan iş yükü (yükleri) CPU’lar arasında kolayca dağıtılamayabilir. Her CPU birbiriyle kolayca iletişim kurabilir ve her PLX anahtarına bağlı PCIe cihazlarının kombinasyonları çok esnek olabilir. Aşağıdaki şekilde, her CPU (ve PLX anahtarı) 4 GPU, 2 AOC kartı ve 4 NVMe depolama cihazına sahiptir. Bu tür bir sistem, Omniverse ortamları için en yaygın yapılandırmadır. Bu yapılandırma, CPU ve GPU arasında dengelenen uygulamalara fayda sağlayacaktır.
Çift Kök yapılandırmasının avantajları:

• İş yükleri, her biri toplam 10 adede kadar GPU’ya veya PLX anahtarı aracılığıyla erişilebilen diğer cihazlara sahip bir CPU’ya atanabilir.

Uygulamalar – Verilerin iki CPU arasında paylaşılması ve iletilmesi gereken yerlerde Bu dengeli sistem, CPU’ların GPU’lar, ağ kartları veya depolama cihazlarıyla verimli bir şekilde iletişim kurmasını sağlar. Örnekler arasında Yapay Zeka Hesaplama/Model Eğitimi/Derin Öğrenme ve Yüksek Performanslı Hesaplama (HPC) yer alır.

Doğrudan Bağlı Seçeneği Açıklandı

Doğrudan Bağlı kurulumda, CPU’ların her biri, sistem başına toplam sekiz adet olmak üzere dört tam boyutlu GPU’ya kadar doğrudan PCIe erişimine sahiptir. Bu yapılandırmanın avantajı, PLX anahtarlarına gerek olmaması ve her CPU’nun dört GPU’ya doğrudan bağlantıya sahip olmasıdır. Doğrudan bağlı bir kurulum en çok HPC uygulamaları için yaygındır. Bu durumda, PLX çipi daha fazla PCIe cihazına izin verirken, CPU’lar ve cihazlar arasındaki gecikme sürelerini artırabilir.
Avantajlar:

• Bir CPU üzerinde çalışan her uygulamanın dört GPU’ya erişimi vardır.
• Her CPU, GPU’lara ve I/O özelliklerine eşit erişime sahiptir.

Uygulamalar – Birden fazla uygulamanın aynı anda çalışabileceği veya tek bir uygulamanın bölünebileceği veya ayrılabileceği ve farklı CPU’lara atanabileceği bilgi işlem ortamları için mükemmeldir.

PCIE GPU Destek Seçenekleri
Supermicro X13 GPU Sunucuları, yukarıdaki yapılandırmalarda aşağıdaki GPU’ları destekler:

• NVIDIA® H100 Tensor Core GPU PCIe form faktörü

Supermicro H13 GPU Sunucuları, yukarıdaki yapılandırmalarda aşağıdaki GPU’ları destekler:

• NVIDIA® H100 Tensor Core GPU PCIe form faktörü
• AMD Instinct MI200 Serisi

Özet

Uygulama iş yüküne bağlı olarak, Supermicro’dan farklı GPU sunucu konfigürasyonları elde edilebilir. Doğrudan Bağlı, Tek Köklü veya Çift Köklü olsun, uygun CPU ve GPU kombinasyonları seçilirse uygulamalar iyi performans gösterecektir. Kullanıcılar farklılıkları anlamalı ve iş yüklerini sunucularla eşleştirmelidir.

DAHA FAZLA BİLGİ EDİNMEK İÇİN BİZİMLE İLETİŞİME GEÇİN!

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.

AMD EPYC Raphael 4004 İşlemcili MicroCloud A+ Server AS -3015MR-H10TNR, 3U şasede 10 adet tek soket sunucu barındırır. Alan verimliliği, enerji verimliliği barındırır.

Supermicro Microcloud

Bu AMD işlemciler, PCIe Gen5 depolamayı, düğüm başına 128 GB’a kadar DDR5-5200 MHz RAM’i ve CPU başına 16 adede kadar çekirdeği (32 iş parçacığı) desteklemelerine olanak tanıyan 5,7 GHz’e kadar maksimum artırma hızıyla olağanüstü performans sunar. Supermicro, AMD EPYC Raphael 4004 Serisi üretici yazılımını özellikle sunucu kullanımlarına göre optimize etmek için AMD ile yakın işbirliği yaptı ve bu gelişmiş, optimize edilmiş çözümleri çok yakında pazara sunabilecek.

Microcloud AS-3015MR-H8TNR, E-ticaret, bulut oyunları, kod geliştirme, içerik oluşturma ve sanal özel sunucular gibi çeşitli uygulamalar için tasarlanmıştır. Supermicro, BT yöneticilerine kompakt ve yüksek performanslı bir seçenek sunacaklarını ve hem iç hem de dış müşterilere azaltılmış gecikmelerle hizmet sunmalarına olanak tanıyacaklarını vurguladı.

Bu düğüm tabanlı sunucu, kasayı, güç kaynağını ve soğutma sistemini paylaşırken, bu, daha büyük bir sunucu altyapısı oluşturmak için birleştirilmiş ayrı düğümlerin kendi CPU, bellek ve depolama setlerini içerdiği modüler bir sunucu mimarisidir.

Bu, tonlarca ölçeklenebilirlik, esneklik ve verimli kaynak tahsisi sağlayarak bulut bilgi işlem, sanallaştırma ve yüksek performanslı bilgi işlem uygulamaları için idealdir. Bu sunucu türlerinin yönetimi ve bakımı daha kolaydır, gelişmiş kaynak kullanımına sahiptir ve kaynakları bağımsız olarak ölçeklendirme özelliğine sahiptir, bu da daha iyi performans ve maliyet verimliliği sağlar.

Ürün Genel Özellikleri

• Tek Soketli AM5 (LGA-1718) AMD EPYC Raphael 4004 serisi İşlemciler
  hava soğutmalı 170W’a kadar;
• 1 adede kadar tek genişlikli PCIe GPU hızlandırıcı kartı desteği;
• 2DPC’de 192 GB’a kadar DDR5-5200’ü destekleyen 4 adede kadar DIMM;
• 1 adede kadar PCIe 5.0 x16 LP + 1 PCIe 4.0 x8 MicroLP yuvası;
• 2 adede kadar dahili 2,5″ NVMe/SATA sürücü bölmesi;
• 2000W Yedekli (2+2 veya 3+1) 80+ Titanyum Seviyesinde yüksek verimli güç
  tedarik

Anahtar Uygulamalar

• Bulut bilişim
• Web/Sıralama Hizmetleri
• Web Önbelleği, CDN, Video Akışı
• Sosyal Ağ, İndirmeler
• Kurumsal – WINS, DNS, Yazdırma, Giriş

PCI-Express (PCIe) Yapılandırılması

• 1 PCIe 5.0 x16 LP yuvası(ları)
• 1 PCIe 4.0 x8 MicroLP yuvası(ları)

DAHA FAZLA BİLGİ EDİNMEK İÇİN BİZİMLE İLETİŞİME GEÇİN!

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!