Veri ile Hikaye Anlatıcılığı
Canva ile Yapay Zeka Destekli Dijital İçerik Üreti...
Zaman Yönetimi: Zamanı Yönetmek Değil, Hayatı Yöne...
Nvidia, yeni geliştirilen mimarisi sayesinde yapay zeka donanımlarında dengeleri değiştirmeye başladı. Bu süreçte Blackwell mimarisi ile yapay zeka ortamında adından sıkça söz ettirmeye devam ediyor. Şirket özellikle Moe(uzman karışımı) tabanlı modellerde elde edilen performansları 10 katına kadar arttırdığını bildirdi.
GB200 yalnızca bir gpu aracı olarak değil, bu yeni geliştirilmiş haliyle yapay zeka sunucu oluşumunu stratejik kırılma noktasına durumuna getirmekte. Blackwell NVL72 sistemleri büyük dil modelleri ölçeklemelerinde hem hız hem de verimlilik konularında yeni standart belirlemekte.
Mixture of Experts (MoE) Nedir ve Neden Kritik?
MoE yani uzman karışımı tanımı adından da anlaşılabileceği üzere, bir yapay zeka modelinde tüm parametreleri aynı anda çalıştırmak yerine her sorgu için yalnızca ilgili uzman alt ağların devreye girmesini sağlayan bir mimari yaklaşımıdır. Bu yapı neden önemli diyecek olursak, genel anlamda hesaplama maliyetini düşürürken bağlamsal tutarlılığı arttırır. Ancak diğer yandan bakacak olursak, bu modeller yüksek bant genişliği, düşük gecikme ve güçlü paralel işlem kapasitesi gerektiriyor. Dolayısı ile yapay zeka altyapılarında neredeyse geliştirmeler veya yeni modeller göz önüne çıkıyor. Tam bu noktada Nvidia GB200, önce kullanılan Hopper mimarisine kıyasla önemli bir sıçrama meydana getirmekte.
Blackwell NVL72 ile Ölçeklenebilir Performansın Anahtarı
Blackwell NVL72 mimarisi aslında MoE sisteminin altyapısını oluşturan en önemli etken. GB200, 72 adet yüksek hızlı NVLink altyapısıyla tek bir mantıkla çalışmasını sağlıyor. Bu sayede model ölçekleme senaryolarında işlem akışında herhangi bir kesintiye uğramadan çalıştığını söylemek mümkün. Ayrıca darboğaz yaratma gibi sorunları da ortadan kaldırmakta. Belirtilen performans verilerine göre NVL72 sistemleri, MoE işlerinde Hopper tabanlı sisteme göre yaklaşık 10 kat kadar yüksek çıkarım performansı sunuyor.
Bu performans artışını sadece ham güç olarak adlandırmak doğru olmaz. Detay olarak vermek gerekirse bu mimari gücünü çok çeşitli bileşenlerden alıyor. Blackwell mimarisinde, altyapısında barındırdığı mekanizmaların optimize edilmiş belleklere erişimi, yeni nesil Tensor Core'lar ile harmanlanmış bir kullanım ve performans alanı mevcut.
GB200 ve Hopper Karşılaştırması: Nerede Fark Yaratıyor?
Her iki mimariyi önümüze alıp karşılaştırdığımızda farklar daha net karşımıza çıkıyor. Hopper mimarisi, MoE çalışmalarında güçlü temellere dayansa da, yapılan büyük ölçekli işlemlerde iletişim maliyetleri, harcanan fazladan enerji maliyetlerine takıldığını söylemeden geçmeyelim. Kısaca Gb200'ün temel farklarından bahsedecek olursak;
- Daha yüksek NVLink bant genişliği
- Gelişmiş bellek hiyerarşisi
- MoE uzman yönlendirmesinde düşük gecikme
- Watt başına performansta ciddi artış
Gibi farklılıklar karşımıza çıkarıyor. Sonuçta Gb200 sayesinde büyük ölçekli LLM ler daha az donanımla daha fazla verim sağlamasının önü açıldığını söylemek mümkün.
Kimi K2 Thinking LLM ve MoE’nin Pratik Gücü
Sistemin MoE performansını baz alacak olursak, yalnızca testlerde değil gerçek modellerde de kendini gösterdiğini görebiliriz. Kimi K2 LLM bu kullanılan mimarinin en dikkat çekici özelliklerinden biri olarak karşımıza çıkıyor. Kimi K2 karmaşık yapıları çözümleme, yüksek muhakeme yeteneği ve çok adımlı düşünme özellikleri sayesinde MoE yaklaşımını etkin biçimde kullanmakta. Aşağıda tablo olarak eski ve yeni model farkını görüyoruz.
| Başlık | NVIDIA GB200 (Blackwell NVL72) | NVIDIA Hopper (H100 / H200) |
|---|---|---|
| Mimari Nesil | Blackwell (Yeni nesil) | Hopper (Önceki nesil) |
| Hedef İş Yükü | MoE tabanlı LLM’ler, akıl yürütme (Reasoning AI) | Yoğun tek-model LLM’ler |
| MoE Performansı | 10 kata kadar artış (seçici uzman yürütme) | Sınırlı MoE ölçeklenebilirliği |
| Mixture of Experts Verimliliği | Uzmanlar paralel ve dinamik çalışıyor | Uzmanlar arası geçiş maliyetli |
| NVLink / Sistem Yapısı | NVL72: 72 GPU tek sistem gibi çalışır | Daha küçük NVLink kümeleri |
| Bellek Bant Genişliği | Çok daha yüksek, MoE için optimize | Yüksek ancak MoE’de darboğaz oluşabiliyor |
| Enerji / Performans Oranı | Aynı güçte çok daha fazla token üretimi | Daha yüksek watt başına maliyet |
| Model Ölçekleme | Trilyon parametreli MoE modelleri kolay | Büyük modellerde verim düşüyor |
| Reasoning (Thinking LLM) | Kimi K2 gibi düşünme modelleri için ideal | Akıl yürütme modellerinde sınırlı |
| Token Başına Maliyet | Düşük (seçici hesaplama sayesinde) | Yüksek (tam model çalışıyor) |
| Veri Merkezi Uygunluğu | Yeni nesil AI süper kümeleri | Klasik AI sunucu mimarileri |
| Uzun Vadeli Yol Haritası | Gelecek MoE ve Agentic AI odaklı | Geçiş mimarisi olarak konumlanıyor |
NVIDIA GB200 ile MoE Çağı Başlıyor
Blackwell NVL72 performansı, yalnızca araştırma merkezleri için iş akışlarını kolaylaştırmayı değil, kurumsal merkezler için de yapay zeka yatırımlarını da etkiliyor. Özellikle içinde olduğumuz yıl itibariyle altyapı ve sunucu geliştirme aşamaları neredeyse her geçen ay yeni bir geliştirmeye sahne olmakta. Daha az sunucu kullanarak daha yüksek iş kapasitesi ve enerji verimliliği açılarından önemli kazanımları teknoloji dünyasında gündem olmaya devam edecek. Bu aşama geçişlerine göre Nvidia, yalnızca donanım üreticisi olarak konumlanmıyor. Şirketin piyasa verilerine de bakacak olursak şu an dünyanın en büyük teknoloji şirketi konumunda. Şirket MoE tabanlı yapay zeka strateji geliştirmelerinde ana mimar konumunda.
