tag yapay zeka altyapısı
Bu sayfada yapay zeka altyapısı etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
DPU (Data Processing Unit — Veri İşleme Birimi), CPU ve GPU'nun yanında modern bilişimin üçüncü işlemci sütunu olarak konumlanan, ağ, depolama ve güvenlik altyapısını donanım düzeyinde yönetmek için tasarlanmış özel bir işlemci birimidir. NVIDIA, 2020 yılında BlueField-2 ile bu kavramı veri merkezi sektörüne kazandırdı; teknolojinin temeli ise daha önce SmartNIC ve altyapı yük boşaltma (infrastructure offload) işlemcileri olarak bilinen çözümlere dayanır. Geleneksel veri merkezlerinde ağ trafiği yönetimi, şifreleme, depolama sanallaştırma ve güvenlik duvarı gibi altyapı görevleri CPU çekirdeklerinin önemli bir bölümünü tüketir. DPU, bu görevleri altyapı bant hızında (line rate) gerçekleştiren donanım hızlandırıcılar aracılığıyla üstlenir ve CPU'nun tüm kapasitesini uygulama mantığı ile yapay zeka hesaplamaya yönlendirir. Yapay zeka kümelerinde DPU'nun rolü özellikle kritiktir. Yüzlerce veya binlerce GPU'dan oluşan ölçekli eğitim kümelerinde GPU'lar sürekli olarak gradyan senkronizasyonu, model parametresi aktarımı ve kontrol noktası (checkpoint) G/Ç işlemleri için ağı kullanır. Bu trafik, geleneksel mimaride host CPU'nun omuzlarına yüklenir; küme büyüdükçe CPU darboğazı GPU kullanım verimliliğini düşürür. DPU, RDMA ve RoCE (RDMA over Converged Ethernet) işlemlerini doğrudan kendi üzerindeki donanım motorlarında çalıştırarak bu yükü host sistemden tamamen kaldırır. NVIDIA BlueField-3, günümüzün en yaygın DPU'su olarak öne çıkar. TSMC 5 nm sürecinde üretilen BlueField-3, 22 milyar transistör barındırır, 400 Gb/sn ağ çıkışı sunar ve Arm Cortex-A78 çekirdekleri üzerinde bağımsız bir Linux işletim sistemi çalıştırır. NVIDIA'nın açıkladığına göre tek bir BlueField-3, yaklaşık 300 CPU çekirdeğinin üstlenebileceği altyapı yükünü karşılayabilmektedir. Marvell OCTEON 10 ve Intel IPU (Infrastructure Processing Unit) bu alandaki başlıca rakip çözümler arasında yer alır. Güvenlik perspektifinden DPU, host işletim sisteminden bağımsız ayrı bir koruma alanı oluşturur. Kiracı iş yükleri, DPU üzerinde çalışan ağ izleme, şifreleme veya güvenlik duvarı kurallarına müdahale edemez; bu özellik çok kiracılı bulut altyapılarında sıfır güven (zero-trust) mimarisinin donanım temelini sağlar. Enerji verimliliği boyutunda genel amaçlı bir CPU'nun altyapı görevleri için harcadığı enerji ile amaca özel DPU donanımının harcadığı enerji arasındaki fark büyüktür. Veri merkezleri fiziksel güç yoğunluk sınırlarına yaklaştıkça DPU, toplam sistem verimliliğine orantısız biçimde olumlu katkı sağlar.
DPU (Veri İşleme Birimi)
DPU (Data Processing Unit — Veri İşleme Birimi), CPU ve GPU'nun yanında modern bilişimin üçüncü işlemci sütunu olarak konumlanan, ağ, depolama ve güvenlik altyapısını donanım düzeyinde yönetmek için tasarlanmış özel bir işlemci birimidir. NVIDIA, 2020 yılında BlueField-2 ile bu kavramı veri merkezi sektörüne kazandırdı; teknolojinin temeli ise daha önce SmartNIC ve altyapı yük boşaltma (infrastructure offload) işlemcileri olarak bilinen çözümlere dayanır. Geleneksel veri merkezlerinde ağ trafiği yönetimi, şifreleme, depolama sanallaştırma ve güvenlik duvarı gibi altyapı görevleri CPU çekirdeklerinin önemli bir bölümünü tüketir. DPU, bu görevleri altyapı bant hızında (line rate) gerçekleştiren donanım hızlandırıcılar aracılığıyla üstlenir ve CPU'nun tüm kapasitesini uygulama mantığı ile yapay zeka hesaplamaya yönlendirir. Yapay zeka kümelerinde DPU'nun rolü özellikle kritiktir. Yüzlerce veya binlerce GPU'dan oluşan ölçekli eğitim kümelerinde GPU'lar sürekli olarak gradyan senkronizasyonu, model parametresi aktarımı ve kontrol noktası (checkpoint) G/Ç işlemleri için ağı kullanır. Bu trafik, geleneksel mimaride host CPU'nun omuzlarına yüklenir; küme büyüdükçe CPU darboğazı GPU kullanım verimliliğini düşürür. DPU, RDMA ve RoCE (RDMA over Converged Ethernet) işlemlerini doğrudan kendi üzerindeki donanım motorlarında çalıştırarak bu yükü host sistemden tamamen kaldırır. NVIDIA BlueField-3, günümüzün en yaygın DPU'su olarak öne çıkar. TSMC 5 nm sürecinde üretilen BlueField-3, 22 milyar transistör barındırır, 400 Gb/sn ağ çıkışı sunar ve Arm Cortex-A78 çekirdekleri üzerinde bağımsız bir Linux işletim sistemi çalıştırır. NVIDIA'nın açıkladığına göre tek bir BlueField-3, yaklaşık 300 CPU çekirdeğinin üstlenebileceği altyapı yükünü karşılayabilmektedir. Marvell OCTEON 10 ve Intel IPU (Infrastructure Processing Unit) bu alandaki başlıca rakip çözümler arasında yer alır. Güvenlik perspektifinden DPU, host işletim sisteminden bağımsız ayrı bir koruma alanı oluşturur. Kiracı iş yükleri, DPU üzerinde çalışan ağ izleme, şifreleme veya güvenlik duvarı kurallarına müdahale edemez; bu özellik çok kiracılı bulut altyapılarında sıfır güven (zero-trust) mimarisinin donanım temelini sağlar. Enerji verimliliği boyutunda genel amaçlı bir CPU'nun altyapı görevleri için harcadığı enerji ile amaca özel DPU donanımının harcadığı enerji arasındaki fark büyüktür. Veri merkezleri fiziksel güç yoğunluk sınırlarına yaklaştıkça DPU, toplam sistem verimliliğine orantısız biçimde olumlu katkı sağlar.
H200 (NVIDIA H200 GPU)
H200, NVIDIA'nın veri merkezi GPU ailesinde Hopper mimarisinin en üst modeli olarak 2023 yılında duyurulmuş ve 2024 yılında kullanıma sunulmuş bir yapay zeka hızlandırıcısıdır. H100'ün doğrudan halefi olan H200'ün en çarpıcı özelliği, öncülünün 80 GB HBM3 belleğinin neredeyse iki katına ulaşan 141 GB HBM3e bellek kapasitesidir. Bu artış, bellek bant genişliğini 3,35 TB/s'den 4,8 TB/s'ye çıkararak büyük dil modellerinin (LLM) çıkarım (inference) süreçlerinde önemli bir hız avantajı sağlar. Yüksek bellek kapasitesi sayesinde LLaMA-3 70B, Falcon-180B veya benzeri büyük modeller tek bir GPU üzerinde tamamen barındırılabilir; bu durum model parçalama (tensor/pipeline parallelism) ihtiyacını azaltır ve istek başına gecikmeyi düşürür. H200, Amazon Web Services (p5e.48xlarge), Microsoft Azure (ND H200 v5 Series) ve Google Cloud gibi başlıca bulut sağlayıcıları aracılığıyla kiralık olarak sunulmaktadır. NVIDIA'nın GH200 Grace Hopper Süper Çip yapılandırmasında H200 GPU, NVIDIA Grace ARM işlemciyle 900 GB/s bant genişliğine sahip NVLink-C2C bağlantısıyla entegre edilmekte; bu da CPU-GPU veri aktarım darboğazını ortadan kaldırmaktadır. H200, eğitim görevlerinde H100 ile benzer hesaplama kapasitesini korurken, bellek yoğun LLM çıkarımında üç kata kadar daha yüksek verim sağlar. Yeni nesil Blackwell mimarisine (B100, B200) geçiş yapılana dek H200, yüksek performanslı yapay zeka altyapısının standardı olmayı sürdürmektedir.