nvidia‐gpu - bozkurtmithat/glaptop GitHub Wiki

NVIDIA GPUs

NVIDIA GPU'larındaki çekirdek türleri ve kullanım amaçları şunlardır:

1. CUDA Çekirdekleri:

  • Amaç:
    • Genel amaçlı paralel hesaplama işlemleri için kullanılır.
    • Görüntü işleme, video düzenleme, fizik simülasyonları ve bilimsel hesaplamalar gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.
    • Derin öğrenme ve yapay zeka eğitiminde de önemli bir rol oynarlar.
  • Önemi:
    • CUDA çekirdekleri, GPU'ların temel işlem birimleridir.
    • Yüksek sayıda CUDA çekirdeği, paralel hesaplama performansını artırır.
    • Yapay zeka işlemleri için genel olarak önemli bir faktördür.

2. Tensor Çekirdekleri:

  • Amaç:
    • Derin öğrenme ve yapay zeka iş yüklerini hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır.
    • Matris çarpımı gibi temel derin öğrenme işlemlerini optimize ederler.
    • DLSS (Derin Öğrenme Süper Örnekleme) gibi yapay zeka destekli görüntü işleme tekniklerinde kullanılırlar.
  • Önemi:
    • Tensor çekirdekleri, yapay zeka uygulamalarında performansı önemli ölçüde artırır.
    • Derin öğrenme eğitim ve çıkarım süreçlerini hızlandırırlar.
    • Yapay zeka için çok önemlidir.

3. RT (Ray Tracing) Çekirdekleri:

  • Amaç:
    • Gerçek zamanlı ışın izleme (ray tracing) işlemlerini hızlandırmak için kullanılır.
    • Oyunlarda ve 3D render uygulamalarında daha gerçekçi aydınlatma ve yansımalar sağlar.
  • Önemi:
    • RT çekirdekleri, görsel olarak zengin uygulamalarda gerçekçiliği artırır.
    • Oyun ve içerik oluşturma gibi grafik yoğun uygulamalarda önemlidir.
    • Yapay zeka ile görsel içerik oluşturma uygulamalarında önem kazanmaktadır.

Yapay Zeka İçin Hangisi Daha Önemli?

  • Yapay zeka işlemleri için en önemli çekirdek türü Tensor çekirdekleridir. Derin öğrenme ve yapay zeka algoritmaları, matris çarpımı gibi yoğun hesaplama işlemleri gerektirir ve Tensor çekirdekleri bu işlemleri büyük ölçüde hızlandırır.
  • CUDA çekirdekleride, Tensor çekirdekleri kadar önemli olmasada, yapay zeka işlemleri için önemlidir.
  • RT çekirdekleri, yapay zeka destekli görsel uygulamalar için önemlidir, ancak genel yapay zeka iş yükleri için Tensor çekirdekleri kadar kritik değildir.

NVIDIA GPU MIMARILERI

NVIDIA, grafik işlem birimleri (GPU) için yıllar içinde birçok mimari geliştirmiştir. Her mimari, belirli bir teknolojik sıçramayı temsil eder ve genellikle hem tüketici (GeForce) hem de profesyonel/veri merkezi (Quadro, Tesla, Data Center GPU’lar) pazarları için çeşitli GPU modelleri içerir.

Son kullanıcı grubu Geforce altında iki ürün ailesi olarka sunuluyor. Bunlar RTX ve GTX'tir. GTX eski tekonoljiler. Ray Tracing, DLSS özelliğine sahip değildir Ayrıca Tensor core'lara sahip olmaması YZ işleri için GTX'ler kullanılmamalıdır. Zaten 2024'te GTX üretimi durdu.

NVIDIA Quadro, öncelikli olarak profesyonel iş istasyonları (workstations) için tasarlanmış bir ekran kartı serisiydi. NVIDIA, birkaç yıl önce profesyonel ekran kartı serisini yeniden markalaştırdı. "Quadro" markası artık aktif olarak kullanılmıyor. Bunun yerine, profesyonel iş istasyonu ekran kartları artık "NVIDIA RTX" (örneğin, NVIDIA RTX A6000, NVIDIA RTX 4000 SFF Ada Generation) veya daha önceki modeller için "NVIDIA T" serisi (örneğin, NVIDIA T1000) gibi isimler altında sunuluyor. Yani, günümüzde yeni bir profesyonel NVIDIA ekran kartı arıyorsanız, "Quadro" yerine "NVIDIA RTX" (Ada Generation, Ampere vb. mimariye sahip) veya giriş seviyesi için "NVIDIA T" serisi kartlara bakmanız gerekecektir. Ancak "Quadro"nun temsil ettiği profesyonel odak, sertifikalı sürücüler ve güvenilirlik felsefesi bu yeni serilerde devam etmektedir.

NVidia Tesla, NVIDIA'nın sunucularda ve süper bilgisayarlarda yoğun bilimsel hesaplama, HPC ve yapay zeka görevleri için tasarladığı, grafiksel çıktıdan ziyade saf işlem gücüne odaklanmış, artık yerini mimari tabanlı isimlendirmeye (A100, H100 vb.) bırakmış bir GPU hızlandırıcı markasıdır.

Aşağıda, NVIDIA’nın önemli mimarilerini ve bu mimarilere dayalı başlıca GPU modellerini kronolojik sırayla

1. Pascal Mimari (2016)

  • Tanıtım: Mayıs 2016.
  • Üretim Süreci: 16 nm (TSMC).
  • Özellikler: Yüksek performans, enerji verimliliği, HBM2 bellek desteği (bazı modellerde), NVLink’in ilk sürümü.
  • Kullanım Alanları: Oyun, profesyonel görselleştirme, HPC.

Pascal Tabanlı GPU Modelleri:

  • Tüketici (GeForce):
    • GTX 1080 Ti (GP102)
    • GTX 1080 (GP104)
    • GTX 1070 Ti (GP104)
    • GTX 1070 (GP104)
    • GTX 1060 (GP106)
    • GTX 1050 Ti (GP107)
    • GTX 1050 (GP107)
    • Titan X (Pascal) (GP102)
  • Profesyonel/Veri Merkezi:
    • Tesla P100 (GP100) - HBM2 bellek, NVLink.
    • Quadro GP100 (GP100) - Profesyonel iş istasyonları için.
    • Tesla P40, P4 (GP104 tabanlı, daha düşük güç tüketimi).

2. Volta Mimari (2017)

  • Tanıtım: Mayıs 2017.
  • Üretim Süreci: 12 nm (TSMC).
  • Özellikler: Tensor çekirdeklerinin tanıtımı (AI ve derin öğrenme için), NVLink 2.0, HBM2 bellek.
  • Kullanım Alanları: AI, HPC, profesyonel görselleştirme.

Volta Tabanlı GPU Modelleri:

  • Tüketici (GeForce):
    • Titan V (GV100) - Tüketiciye yönelik tek Volta GPU’su, sınırlı üretim.
  • Profesyonel/Veri Merkezi:
    • Tesla V100 (GV100) - Veri merkezleri için, 32 GB HBM2, NVLink 2.0.
    • Quadro GV100 (GV100) - Profesyonel iş istasyonları için.

Not: Volta, daha çok profesyonel ve veri merkezi pazarına odaklandı; tüketici tarafında Pascal uzun süre dominant kaldı.

3. Turing Mimari (2018)

  • Tanıtım: Ağustos 2018.
  • Üretim Süreci: 12 nm (TSMC).
  • Özellikler: Ray Tracing (RT) çekirdekleri, DLSS (Deep Learning Super Sampling), Tensor çekirdeklerinin tüketiciye gelmesi.
  • Kullanım Alanları: Oyun, içerik oluşturma, profesyonel görselleştirme.

Turing Tabanlı GPU Modelleri:

  • Tüketici (GeForce):
    • RTX 2080 Ti (TU102)
    • RTX 2080 Super (TU104)
    • RTX 2080 (TU104)
    • RTX 2070 Super (TU104)
    • RTX 2070 (TU106)
    • RTX 2060 Super (TU106)
    • RTX 2060 (TU106)
    • GTX 1660 Ti (TU116) - Ray Tracing yok.
    • GTX 1660 Super (TU116)
    • GTX 1650 Super (TU117)
    • Titan RTX (TU102)
  • Profesyonel:
    • Quadro RTX 8000 (TU102)
    • Quadro RTX 6000 (TU102)
    • Quadro RTX 5000 (TU104)
    • Quadro RTX 4000 (TU106)

Nvidia Turing mimarisindeki profesyonel GPU'ların karşılaştırmalı tablosu:

GPU Modeli Bellek Miktarı CUDA Çekirdekleri Tensor Çekirdekleri RT Çekirdekleri NVLink Desteği Nesil TDP (Watt)
Quadro RTX 8000 48 GB GDDR6 4,608 576 72 Var (2 adet) Turing (TU102) 295W
Quadro RTX 6000 24 GB GDDR6 4,608 576 72 Var (2 adet) Turing (TU102) 295W
Quadro RTX 5000 16 GB GDDR6 3,072 384 48 Var (2 adet) Turing (TU104) 265W
Quadro RTX 4000 8 GB GDDR6 2,304 288 36 Yok Turing (TU106) 160W
Quadro RTX 3000 6 GB GDDR6 1,920 240 30 Yok Turing (TU106) 80W
Tesla T4 16 GB GDDR6 2,560 320 40 Yok Turing (TU104) 70W

Quadro RTX serisindeki üst modeller daha fazla bellek, CUDA çekirdeği ve daha yüksek performans sunarken, daha yüksek güç tüketimine sahiptir. Tesla T4 ise veri merkezi ve yapay zeka uygulamaları için optimize edilmiş, daha düşük güç tüketimi olan bir modeldir.

4. Ampere Mimari (2020)

  • Tanıtım: Mayıs 2020.
  • Üretim Süreci: 8 nm (Samsung) / 7 nm (TSMC, profesyonel modellerde).
  • Özellikler: Daha gelişmiş RT ve Tensor çekirdekleri, GDDR6X bellek, NVLink 3.0 (bazı modellerde).
  • Kullanım Alanları: Oyun, AI, veri merkezi.

Ampere Tabanlı GPU Modelleri:

  • Tüketici (GeForce):
    • RTX 3090 Ti (GA102)
    • RTX 3090 (GA102)
    • RTX 3080 Ti (GA102)
    • RTX 3080 (GA102)
    • RTX 3070 Ti (GA104)
    • RTX 3070 (GA104)
    • RTX 3060 Ti (GA104)
    • RTX 3060 (GA106)
    • RTX 3050 (GA107)
  • Profesyonel/Veri Merkezi:
    • A100 (GA100) - 7 nm, HBM3, NVLink 3.0, AI ve HPC için.
    • Quadro A6000 (GA102)
    • Quadro A5000 (GA102)
    • Quadro A4000 (GA104)

NVIDIA Ampere mimarisindeki profesyonel GPU'ların karşılaştırmalı tablosu:

GPU Modeli Bellek Miktarı CUDA Çekirdekleri Tensor Çekirdekleri RT Çekirdekleri NVLink Desteği Nesil TDP (Watt)
RTX A6000 48 GB GDDR6 10,752 336 (3. nesil) 84 (2. nesil) Var (3. nesil, 2 adet) Ampere (GA102) 300W
RTX A5000 24 GB GDDR6 8,192 256 (3. nesil) 64 (2. nesil) Var (3. nesil, 2 adet) Ampere (GA102) 230W
RTX A4500 20 GB GDDR6 7,168 224 (3. nesil) 56 (2. nesil) Var (3. nesil, 2 adet) Ampere (GA102) 200W
RTX A4000 16 GB GDDR6 6,144 192 (3. nesil) 48 (2. nesil) Yok Ampere (GA104) 140W
RTX A2000 12 GB GDDR6 3,328 104 (3. nesil) 26 (2. nesil) Yok Ampere (GA106) 70W
A100 40/80 GB HBM2e 6,912 432 (3. nesil) Yok Var (3. nesil, 4 adet) Ampere (GA100) 250-400W
A40 48 GB GDDR6 10,752 336 (3. nesil) 84 (2. nesil) Var (3. nesil, 2 adet) Ampere (GA102) 300W
A30 24 GB HBM2 3,584 224 (3. nesil) Yok Var (3. nesil, 2 adet) Ampere (GA100) 165W
A10 24 GB GDDR6 9,216 288 (3. nesil) 72 (2. nesil) Yok Ampere (GA102) 150W
A16 16 GB GDDR6 (4x4GB) 2,560 (4x640) 80 (3. nesil) 20 (2. nesil) Yok Ampere (GA107) 250W

Ampere mimarisi, önceki Turing'e göre önemli iyileştirmeler sunmaktadır. Bu tablodaki GPU'lar:

    1. nesil Tensor çekirdekleri ile gelişmiş AI performansı
    1. nesil RT çekirdekleri ile daha iyi ışın izleme
  • A serisi veri merkezi GPU'larında yüksek HBM2/HBM2e bellek seçenekleri
  • RTX A serisi iş istasyonu GPU'larında GDDR6 bellek

A100 ve A30 gibi veri merkezi modelleri özellikle yapay zeka ve yüksek performanslı hesaplama için optimize edilmiştir ve RT çekirdekleri içermez, bunun yerine daha fazla bilimsel hesaplama kapasitesine sahiptir.

5. Hopper Mimari (2022)

  • Tanıtım: Mart 2022.
  • Üretim Süreci: 4 nm (TSMC).
  • Özellikler: Transformer Engine (büyük dil modelleri için), HBM3 bellek, NVLink 4.0.
  • Kullanım Alanları: AI, veri merkezi, HPC.

Hopper Tabanlı GPU Modelleri:

  • Profesyonel/Veri Merkezi:
    • H100 (GH100) - 141 GB/sn NVLink 4.0, 141 GB HBM3, rekor AI performansı.
    • H200 (GH200) - H100’ün geliştirilmiş versiyonu, daha fazla bellek ve performans.
    • GH200 Grace Hooper Superchip - H100 veya H200 GU ile ARM tabanlı Grace CPU tek entegrede yüksek BW ile bağlar.

Not: Hopper, tamamen veri merkezi odaklıdır; tüketici GPU’su (GeForce) çıkarılmadı.

NVIDIA'nın Hopper mimarisindeki profesyonel GPU'ların karşılaştırmalı tablosu:

GPU Modeli Bellek Miktarı CUDA Çekirdekleri Tensor Çekirdekleri RT Çekirdekleri NVLink Desteği Nesil TDP (Watt)
H100 SXM5 80 GB HBM3 16,896 528 (4. nesil) Yok Var (4. nesil, 9 adet) Hopper (GH100) 700W
H100 PCIe 80 GB HBM3 14,592 456 (4. nesil) Yok Var (4. nesil, 1 adet) Hopper (GH100) 350W
H100 NVL 94 GB HBM3 16,896 528 (4. nesil) Yok Var (4. nesil, 18 adet) Hopper (GH100) 700W (modül başına)
H800 (Çin pazarı) 80 GB HBM3 14,592 456 (4. nesil) Yok Var (kısıtlı) Hopper (GH100) 350W
H200 SXM5 141 GB HBM3e 16,896 528 (4. nesil) Yok Var (4. nesil, 9 adet) Hopper (GH200) 700W
H200 PCIe 141 GB HBM3e 14,592 456 (4. nesil) Yok Var (4. nesil, 1 adet) Hopper (GH200) 350W
GH200 Grace Hopper 141 GB HBM3e 16,896 528 (4. nesil) Yok Var (4. nesil) Hopper (GH200) 1000W (sistem)

Hopper mimarisi hakkında notlar:

  • Hopper mimarisi, yapay zeka ve yüksek performanslı hesaplama için tasarlanmıştır
  • RT (Ray Tracing) çekirdekleri içermez çünkü grafik işlemleri yerine hesaplama odaklıdır
    1. nesil Tensor çekirdekleri ile önceki Ampere mimarisine göre önemli ölçüde geliştirilmiş AI hızlandırma
  • H100 modelleri NVIDIA'nın ilk Hopper GPU'ları, H200 ise daha yüksek bellek bant genişliği ve kapasitesi sunan yükseltilmiş versiyonudur
  • Grace Hopper Superchip, Arm tabanlı Grace CPU ve Hopper GPU'nun tek modülde birleştirilmiş halidir
  • PCIe versiyonları daha düşük güç tüketimi ve biraz daha az çekirdek sayısı sunar
  • H100 NVL (NVLink), çok GPU sistemleri için optimize edilmiş özel bir konfigürasyondur
  • HBM3 ve HBM3e bellek, yüksek bant genişliği ve düşük gecikme sunar

Bu GPU'lar ağırlıklı olarak veri merkezleri, bulut sağlayıcıları ve yapay zeka araştırmaları için tasarlanmıştır.

6. Ada Lovelace Mimari (2022)

  • Tanıtım: Eylül 2022.
  • Üretim Süreci: 4 nm (TSMC).
  • Özellikler: 3. nesil RT çekirdekleri, 4. nesil Tensor çekirdekleri, DLSS 3, GDDR6X bellek.
  • Kullanım Alanları: Oyun, içerik oluşturma.

Ada Lovelace Tabanlı GPU Modelleri:

  • Tüketici (GeForce):
    • RTX 4090 (AD102)
    • RTX 4080 Super (AD103)
    • RTX 4080 (AD103)
    • RTX 4070 Ti Super (AD104)
    • RTX 4070 Ti (AD104)
    • RTX 4070 (AD104)
    • RTX 4060 Ti (AD106)
    • RTX 4060 (AD107)
    • RTX 4050 (AD107, yalnızca dizüstü bilgisayarlarda)
  • Profesyonel/Veri Merkezi:
    • RTX 6000 Ada
    • RTX 5000 Ada
    • RTX 4500 Ada
    • RTX 4000 Ada
    • RTX 3500 Ada
    • RTX 3000 Ada

Not: Ada Lovelace, tüketici pazarına odaklanmıştır; NVLink desteği yoktur. Harici bir NVLink Switch'iniz olsa da RTX 4090'lardan NVLink ile kümeleme yapamazsınız.

GPU Modeli Bellek Miktarı CUDA Çekirdekleri Tensor Çekirdekleri RT Çekirdekleri NVLink Desteği TDP (Watt)
RTX 6000 Ada 48 GB GDDR6 18,176 568 (4. nesil) 142 (3. nesil) Var (3. nesil, 2 adet) 300W
RTX 5000 Ada 32 GB GDDR6 12,800 400 (4. nesil) 100 (3. nesil) Var (3. nesil, 2 adet) 250W
RTX 4500 Ada 24 GB GDDR6 7,168 224 (4. nesil) 56 (3. nesil) Var (3. nesil, 2 adet) 200W
RTX 4000 Ada 20 GB GDDR6 6,144 192 (4. nesil) 48 (3. nesil) Yok 150W
RTX 3500 Ada 16 GB GDDR6 4,608 144 (4. nesil) 36 (3. nesil) Yok 130W
RTX 3000 Ada 12 GB GDDR6 3,072 96 (4. nesil) 24 (3. nesil) Yok 90W

Ada Lovelace tabanlı kartlar HBM (High Bandwidth Memory) kullanmazlar. Bunun yerine GDDR6 veya GDDR6X bellek kullanırlar. HBM genellikle NVIDIA'nın H100/H200 gibi saf hesaplama odaklı (Hopper mimarisi) veri merkezi GPU'larında bulunur. Tabloda bellek türü ve kapasitesi belirtilmiştir. "Ada Generation" için en üst model olan RTX 6000 Ada temel alınmıştır.

Ada Lovelace Profesyonel ve Veri Merkezi GPU Karşılaştırması

Özellik NVIDIA RTX 6000 Ada Gen. NVIDIA L4 NVIDIA L40 NVIDIA L40S
Hedef Kullanım Profesyonel İş İstasyonu Veri Merkezi (AI Inference, Video, VDI) Veri Merkezi (Görselleştirme, vWS, AI) Veri Merkezi (AI Training, HPC, Grafik)
CUDA Çekirdekleri 18,176 7,424 18,176 18,176
Tensor Çekirdekleri 568 (4. Nesil) 232 (4. Nesil) 568 (4. Nesil) 568 (4. Nesil)
RT Çekirdekleri 142 (3. Nesil) 58 (3. Nesil) 142 (3. Nesil) 142 (3. Nesil)
Bellek Türü GDDR6 ECC GDDR6 GDDR6 GDDR6
Bellek Kapasitesi 48 GB 24 GB 48 GB 48 GB
Bellek Bant Genişliği 960 GB/s 300 GB/s 864 GB/s 864 GB/s
NVLink Desteği Evet (2 kart arası köprü ile, 100 GB/s) Hayır Hayır Hayır
Maks. Güç Tüketimi (TDP/TGP) 300 W 72 W 300 W 350 W
Form Faktörü Tam Boyutlu (Çift Slot) Düşük Profil (Tek Slot) Tam Boyutlu (Çift Slot) Tam Boyutlu (Çift Slot)

Özet ve Açıklamalar:

  • CUDA, Tensor, RT Çekirdekleri: L40, L40S ve RTX 6000 Ada, aynı temel AD102 yongasını kullandıkları için aynı sayıda çekirdeğe sahiptir. L4 ise daha küçük AD104 yongasını kullanır ve bu nedenle daha az çekirdeğe sahiptir.
  • Bellek: Hepsi GDDR6 bellek kullanır ancak kapasiteler ve bant genişlikleri farklıdır. L4, daha düşük güç tüketimi ve farklı hedef kitle nedeniyle daha az belleğe ve bant genişliğine sahiptir.
  • NVLink: Yalnızca iş istasyonu odaklı RTX 6000 Ada, iki kartı doğrudan bağlayarak bellek havuzunu ve performansı artırmak için NVLink köprüsünü destekler. Veri merkezi odaklı L-serisi kartlarda bu özellik yoktur (PCIe üzerinden iletişim kurarlar).
  • Güç Tüketimi (TDP): L4, düşük profili ve çıkarım odaklı yapısıyla son derece düşük bir TDP'ye sahiptir. L40 ve RTX 6000 Ada benzer TDP'ye sahipken, L40S daha yüksek performans (özellikle AI eğitimi ve HPC için daha yüksek saat hızları) sunmak üzere biraz daha yüksek (350W) bir TDP ile gelir.
  • Kullanım Alanları: RTX 6000 Ada en üst düzey iş istasyonları için tasarlanmıştır. L4, düşük güçte yüksek yoğunluklu çıkarım ve video işleme için idealdir. L40, veri merkezinde grafik ağırlıklı işler ve genel amaçlı AI için çok yönlü bir seçenekken, L40S, L40'ın yeteneklerini daha yüksek hesaplama performansı ve özellikle AI eğitimi/HPC odaklı olarak geliştirir.

7. Blackwell Mimari (2024)

  • Tanıtım: Mart 2024.
  • Üretim Süreci: 4 nm (TSMC).
  • Özellikler: HBM3e bellek, NVLink 5.0 (bekleniyor), çoklu çip modülü (MCM) tasarımı.
  • Kullanım Alanları: AI, HPC, veri merkezi.

Blackwell Tabanlı GPU Modelleri:

  • Tüketici(GeForce):
    • RTX 50 Serisi (5070, 5080, 5090)
  • Profesyonel/Veri Merkezi:
    • B100 (GB100) - H100’ün halefi, rekor bant genişliği ve AI performansı.
    • B200 (GB200) - Daha gelişmiş bir varyant, 2024’te duyuruldu.

Not: Blackwell da veri merkezi odaklıdır; tüketici modelleri henüz açıklanmadı.

GPU Modeli Bellek Miktarı CUDA Çekirdekleri Tensor Çekirdekleri RT Çekirdekleri NVLink Desteği Nesil TDP (Watt)
GB200 NVL72 192 GB HBM3E 20,480+ (tahmin) 5. nesil Bilinmiyor NVLink-C (8. nesil) Blackwell (GB200) 1000W (modül başına)
GB200 128 GB HBM3E 20,480+ (tahmin) 5. nesil Bilinmiyor NVLink-C (8. nesil) Blackwell (GB200) 700-800W (tahmin)
B200 96-128 GB HBM3E Tam açıklanmadı 5. nesil Bilinmiyor NVLink-C (8. nesil) Blackwell (GB200) 500-700W (tahmin)
B100 72-96 GB HBM3E Tam açıklanmadı 5. nesil Bilinmiyor NVLink-C (8. nesil) Blackwell 350-500W (tahmin)

Blackwell mimarisi hakkında notlar:

  • Blackwell, NVIDIA'nın 2024 yılında tanıttığı en yeni veri merkezi GPU mimarisidir
  • İlk olarak GB200 veri merkezi "Superchip" modülleri olarak duyurulmuştur

Genel Özet

  • Pascal ve Volta: Oyun ve HPC’nin dengeli olduğu dönemler. Volta, AI’ya geçişin başlangıcıydı.
  • Turing ve Ampere: Ray Tracing ve AI’nın tüketiciye ulaşması, profesyonel tarafta da güçlenme.
  • Hopper ve Blackwell: Tamamen AI ve veri merkezi odaklı, tüketiciye yönelik değil.
  • Ada Lovelace: Güncel tüketici mimarisi, oyun ve içerik oluşturma için.

Her mimari, NVIDIA’nın o dönemdeki teknolojik hedeflerini yansıtır. Örneğin, Pascal enerji verimliliğine odaklanırken, Volta Tensor çekirdekleriyle AI’yı başlattı, Hopper ve Blackwell ise büyük dil modelleri gibi devasa iş yüklerini hedefliyor.

MERAK EDILENLER

Birden fazla makinedeki 4090'ları bir GPU kümesi gibi göstermenin bir yolu var mı?

Evet, birden fazla makinedeki Nvidia RTX 4090 GPU’larını bir GPU kümesi gibi bir araya getirip kullanmanın yolları var, ancak bu süreç RTX 4090’ların NVLink desteğinin olmaması nedeniyle bazı sınırlamalar ve ek yazılımsal çözümler gerektiriyor. RTX 4090, NVLink gibi donanımsal bir bağlantı teknolojisini desteklemediği için, makineler arası hızlı ve düşük gecikmeli bir iletişim sağlamak için alternatif yöntemlere ihtiyacınız olacak. İşte bu konuda adım adım bir yaklaşım:

1. Ağ Bağlantısı ve Interconnect Seçimi

Birden fazla makinedeki RTX 4090’ları bir küme olarak kullanmak için makineleri yüksek hızlı bir ağ ile bağlamanız gerekir. Bunun için:

  • InfiniBand: Nvidia’nın profesyonel GPU’ları (örneğin H100) için sıkça kullanılan bu teknoloji, düşük gecikme ve yüksek bant genişliği sunar. RTX 4090’lar InfiniBand’i doğrudan desteklemez, ancak makinelerdeki ağ kartları üzerinden bu bağlantıyı sağlayabilirsiniz. 200 Gbps veya 400 Gbps InfiniBand adaptörleri idealdir.
  • RDMA over Converged Ethernet (RoCE): InfiniBand’e alternatif olarak, Ethernet tabanlı yüksek hızlı bir ağ (örneğin 100 Gbps veya 400 Gbps) kullanabilirsiniz. RDMA (Remote Direct Memory Access), GPU’lar arası veri transferini hızlandırır.
  • PCIe Köprüsü (Teorik): Bazı özel PCIe genişletme çözümleriyle makineler arası bağlantı kurulabilir, ancak bu RTX 4090 için pratik değil ve genellikle pahalıdır.

Not: RTX 4090’larda NVLink olmadığı için veri transferi tamamen ağ üzerinden gerçekleşir. Bu, NVLink’in sunduğu düşük gecikme ve yüksek bant genişliğinden mahrum kalacağınız anlamına gelir, bu yüzden ağ altyapınızın çok iyi optimize edilmesi gerekir.

2. Yazılım Çözümleri

Donanım bağlantısı sağlandıktan sonra, GPU’ları bir küme gibi çalıştırabilmek için yazılımsal bir çerçeve kullanmanız gerekiyor:

  • NVIDIA NCCL (Collective Communications Library): Nvidia’nın toplu iletişim kütüphanesi, çoklu GPU ve çoklu makine senaryolarında veri alışverişini koordine eder. NCCL, RTX 4090’ları destekler ve ağ üzerinden dağıtık işlemleri optimize eder.
  • MPI (Message Passing Interface): Dağıtık sistemlerde kullanılan standart bir protokoldür. NCCL ile birlikte kullanıldığında, makinelerdeki GPU’lar arasında iş bölümü yapılabilir. OpenMPI veya MPICH gibi bir MPI uygulaması kurmanız gerekir.
  • Deep Learning Framework’leri: PyTorch veya TensorFlow gibi çerçeveler, çoklu GPU ve çoklu makine desteğine sahiptir. Örneğin:
    • PyTorch DistributedDataParallel (DDP): Birden fazla makinedeki GPU’ları paralel hale getirir.
    • TensorFlow Horovod: Uber tarafından geliştirilen bu araç, dağıtık derin öğrenme için MPI tabanlı bir çözüm sunar ve RTX 4090’larla uyumludur.
  • Kubernetes veya Slurm: Daha büyük bir küme yönetimi için bu tür iş zamanlayıcılar kullanılabilir. Slurm, akademik ve HPC (High Performance Computing) ortamlarında yaygındır ve GPU işlerini koordine edebilir.

3. Paralel İşleme Stratejileri

RTX 4090’ları bir küme gibi kullanırken, iş yükünü nasıl böleceğinize karar vermelisiniz:

  • Veri Paralelliği (Data Parallelism): Modelin bir kopyası her GPU’da çalışır ve veri parçalara bölünerek işlenir. Her makine kendi verisini işler ve sonuçlar ağ üzerinden birleştirilir.
  • Model Paralelliği (Model Parallelism): Büyük bir model, GPU’lar arasında bölünür (örneğin, bir katman bir GPU’da, diğer katman başka bir GPU’da). Bu, ağ gecikmesi nedeniyle RTX 4090’lar için daha az verimli olabilir.
  • Pipeline Paralelliği: Modelin farklı aşamaları farklı GPU’lara atanır. Bu da ağ performansına bağlıdır.

Uyarı: RTX 4090’larda NVLink olmadığı için model paralelliği veya pipeline paralelliği gibi yöntemler, ağ gecikmesi yüzünden performans kaybına yol açabilir. Veri paralelliği genellikle daha iyi sonuç verir.

4. Pratik Adımlar

Bir küme oluşturmak için şu adımları izleyebilirsiniz:

  1. Donanım Kurulumu:

    • Her makineye bir veya daha fazla RTX 4090 takın.
    • Makineleri yüksek hızlı bir ağ switch’i ile bağlayın (örneğin, Mellanox veya Nvidia Quantum switch’leri).
    • Ağ kartlarını (örneğin, Nvidia ConnectX-6 veya ConnectX-7) her makineye kurun.

  2. Yazılım Kurulumu:

    • İşletim sistemi olarak Linux (Ubuntu önerilir) kullanın.
    • Nvidia sürücülerini ve CUDA Toolkit’i (örneğin, CUDA 12.x) kurun.
    • NCCL ve MPI kütüphanelerini yükleyin.
    • PyTorch veya TensorFlow’u dağıtık modda çalışacak şekilde yapılandırın.

  3. Test ve Optimizasyon:

    • Küçük bir test modeli ile makineler arası iletişimi ve performansı kontrol edin (örneğin, nvidia-smi ve NCCL test araçları).
    • Ağ bant genişliği ve gecikme sorunlarını optimize edin.

5. Sınırlamalar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

  • NVLink Eksikliği: RTX 4090’lar NVLink desteklemediğinden, GPU’lar arası iletişim PCIe veya ağ üzerinden olur. Bu, profesyonel GPU’lara (H100 gibi) kıyasla daha yavaş bir veri transferi anlamına gelir.
  • Maliyet: Yüksek hızlı ağ ekipmanları (InfiniBand veya RoCE switch’leri) pahalı olabilir.
  • Yazılım Karmaşıklığı: Dağıtık sistemlerin yönetimi ve hata ayıklama, tek bir makineden daha zordur.
  • Enerji ve Soğutma: Birden fazla RTX 4090, ciddi güç tüketimi (her biri 450W) ve ısı üretimi demektir. İyi bir soğutma sistemi şart.

6. Alternatif: Profesyonel GPU’lar

Eğer bu küme büyük ölçekli bir proje içinse (örneğin, 100 GPU gibi), RTX 4090 yerine Nvidia’nın H100 veya A100 gibi veri merkezi GPU’larını değerlendirebilirsiniz. Bunlar NVLink ve NVSwitch gibi teknolojilerle daha iyi ölçeklenir, ancak birim başına maliyetleri çok daha yüksektir (RTX 4090 ~$1600 iken, H100 ~$40,000).

Sonuç

Evet, RTX 4090’ları bir GPU kümesi gibi kullanmak mümkün, ama NVLink’in yokluğu nedeniyle ağ altyapısına ve yazılıma daha fazla yatırım yapmanız gerekiyor. Küçük ölçekli bir küme (örneğin, 2-8 makine) için InfiniBand veya RoCE ile veri paralelliği kullanarak iyi sonuçlar alabilirsiniz. Daha büyük ölçekli bir sistem planlıyorsanız, ağ optimizasyonu ve yazılım yapılandırması kritik hale gelir.

AI Geliştirme İçin Yüksek VRAM'li NVIDIA GPU Önerileri

ML, derin öğrenme, LLM fine-tuning ve RAG denemeleri için en az 32 GB VRAM ve NVLink desteği olan GPU seçenekleriniz:

Profesyonel İş İstasyonu GPU'ları

  1. NVIDIA RTX 6000 Ada Generation

    • 48 GB GDDR6 VRAM
    • NVLink Desteği: Var (3. nesil, 2 adet)
    • Ada Lovelace mimarisi (en yeni)
    • İdeal kullanım: Büyük LLM modelleri, çoklu GPU gerektiren projeler

  2. NVIDIA RTX A6000

    • 48 GB GDDR6 VRAM
    • NVLink Desteği: Var (3. nesil, 2 adet)
    • Ampere mimarisi
    • İdeal kullanım: Üretim ortamındaki AI modelleri, düşük maliyet/performans

  3. NVIDIA A40

    • 48 GB GDDR6 VRAM
    • NVLink Desteği: Var (3. nesil, 2 adet)
    • Ampere mimarisi
    • Not: Pasif soğutmalı, sunucu odaklı ancak iş istasyonlarında da kullanılabilir

  4. NVIDIA RTX 5000 Ada Generation

    • 32 GB GDDR6 VRAM
    • NVLink Desteği: Var (3. nesil, 2 adet)
    • Ada Lovelace mimarisi
    • İdeal kullanım: Orta-büyük model eğitimi, fine-tuning

Özel İpuçları:

  • NVLink'in Avantajı: NVLink ile iki GPU'yu bağlayarak bellek havuzunu birleştirebilirsiniz (örneğin 2x RTX A6000 = 96 GB kullanılabilir VRAM)
  • En Yeni Mimari: Ada Lovelace mimarisi en güncel ve en iyi performansı sunar
  • Maliyet-Performans: A40 veya RTX A6000, daha ekonomik ancak yeterli performans sağlar
  • Soğutma: İş istasyonu kullanımı için aktif soğutmalı RTX serisi modeller daha uygundur

Eğer minimum 32 GB VRAM gereksinimini karşılayacaksa ve daha uygun fiyatlı bir çözüm arıyorsanız, NVLink olmadan da NVIDIA RTX A5000 (24 GB) veya RTX A4500 (20 GB) modellerini çift GPU konfigürasyonunda "normal" multi-GPU modunda kullanabilirsiniz, ancak bellek havuzu birleşimi olmaz.

YZ Geliştirici Bilgisayarı için Ne seçmeliyim?

Karşılaştırma Tablosu

Aşağıdaki tablo, GPU'ların özelliklerini özetler:

Özellik RTX 6000 Ada Generation RTX A6000 NVIDIA A40 RTX 5090
HBM Desteği Hayır Hayır Hayır Hayır
Bellek 48GB GDDR6 ECC 48GB GDDR6 48GB GDDR6 32GB GDDR7
Tensor Çekirdekleri 568 (4. nesil) 336 (3. nesil) 336 (3. nesil) 680 (5. nesil)
CUDA Çekirdekleri 18,176 10,752 10,752 21,760
RT Çekirdekleri 142 (3. nesil) 84 (2. nesil) 84 (2. nesil) 170 (4. nesil)
NVLink Desteği Hayır Evet Evet Hayır
Nesil Ada Lovelace Ampere Ampere Blackwell
Güç Tüketimi 300W 300W 300W 575W
  • Hiçbir GPU HBM desteklemez; hepsi GDDR bellek kullanır.
  • RTX 6000, RTX A6000 ve NVIDIA A40 48GB GDDR6 belleğe sahipken, RTX 5090 32GB GDDR7 ile daha az belleğe sahiptir, ancak daha yüksek bant genişliği sunar.
  • RTX 5090, en yüksek CUDA (21,760), Tensor (680, 5. nesil) ve RT çekirdek (170, 4. nesil) sayısına sahiptir; diğerleri daha düşük sayılar sunar.
  • NVLink yalnızca RTX A6000 ve NVIDIA A40'da desteklenir; RTX 6000 ve RTX 5090 desteklemez.
  • RTX 5090 575W ile en yüksek güç tüketimine sahip; diğerleri 300W ile daha verimlidir.
  • RTX 5090 Blackwell mimarisine dayanırken, RTX 6000 Ada Lovelace, RTX A6000 ve A40 Ampere mimarisini kullanır.
  • Beklenmedik detay: RTX 5090'nun daha az belleğe rağmen GDDR7 sayesinde yüksek bant genişliği, oyun ve yapay zeka için avantaj sağlayabilir.

Kullanım Önerileri

  • Profesyonel iş akışları için RTX A6000 ve NVIDIA A40, NVLink ve yüksek bellek kapasitesiyle ideal.
  • Oyun ve yapay zeka uygulamaları için RTX 5090, yüksek çekirdek sayılarıyla öne çıkar, ancak yüksek güç tüketimi dikkate alınmalı.
  • Enerji verimliliği arayanlar için RTX 6000, A6000 ve A40 daha uygun.

Rapor

Bu rapor, NVIDIA RTX 6000 Ada Generation, RTX A6000, NVIDIA A40 ve RTX 5090 GPU'larının HBM, bellek, Tensor çekirdekleri, CUDA çekirdekleri, RT çekirdekleri, NVLink desteği, nesil ve güç tüketimi açısından detaylı bir karşılaştırmasını sunmaktadır. Araştırma, NVIDIA'nın resmi web siteleri, teknik spesifikasyon veritabanları (örneğin, TechPowerUp) ve bağımsız teknoloji inceleme sitelerinden (örneğin, PCGamesN, Tom's Hardware) elde edilen verilere dayanmaktadır. 2025 yılı itibarıyla, RTX 5090'nin Blackwell mimarisiyle en yeni nesil olduğu, diğerlerinin ise daha önceki mimarilere dayandığı görülmüştür.

Genel Bakış ve Araştırma Yöntemi

Araştırma, her bir GPU'nun teknik özelliklerini doğrulamak için NVIDIA'nın resmi sayfaları ve bağımsız kaynaklardan yararlanarak yapılmıştır. Bu karşılaştırma, profesyonel iş akışları (RTX 6000, A6000, A40) ve oyun/yaratıcı uygulamalar (RTX 5090) için farklı kullanım senaryolarını göz önünde bulundurarak hazırlanmıştır.

Detaylı Spesifikasyonlar ve Karşılaştırma

Aşağıdaki tabloda, her bir GPU'nun belirtilen özellikleri listelenmiştir:

Özellik RTX 6000 Ada Generation RTX A6000 NVIDIA A40 RTX 5090
HBM Desteği Hayır Hayır Hayır Hayır
Bellek 48GB GDDR6 ECC 48GB GDDR6 48GB GDDR6 32GB GDDR7
Tensor Çekirdekleri 568 (4. nesil) 336 (3. nesil) 336 (3. nesil) 680 (5. nesil)
CUDA Çekirdekleri 18,176 10,752 10,752 21,760
RT Çekirdekleri 142 (3. nesil) 84 (2. nesil) 84 (2. nesil) 170 (4. nesil)
NVLink Desteği Hayır Evet Evet Hayır
Nesil Ada Lovelace Ampere Ampere Blackwell
Güç Tüketimi 300W 300W 300W 575W
HBM ve Bellek Analizi

Hiçbir GPU HBM (Yüksek Bant Genişlikli Bellek) desteklemez; hepsi GDDR6 veya GDDR7 gibi standart grafik belleklerini kullanır. RTX 6000 Ada Generation, RTX A6000 ve NVIDIA A40, 48GB GDDR6 belleğe sahiptir ve ECC (Hata Düzeltme Kodu) desteğiyle profesyonel iş akışları için güvenilirlik sunar. RTX 5090 ise 32GB GDDR7 ile daha az belleğe sahiptir, ancak GDDR7'nin daha yüksek bant genişliği (örneğin, 1,792 GB/s) sayesinde oyun ve yapay zeka uygulamalarında performans avantajı sağlayabilir (NVIDIA RTX 5090 Specifications).

Çekirdek Sayıları
  • Tensor Çekirdekleri: Tensor çekirdekleri, yapay zeka ve derin öğrenme iş yükleri için kritik öneme sahiptir. RTX 5090, 680 beşinci nesil Tensor çekirdeğiyle liderdir, ardından RTX 6000 Ada Generation 568 dördüncü nesil çekirdekle gelir. RTX A6000 ve NVIDIA A40, her ikisi de 336 üçüncü nesil Tensor çekirdeğine sahiptir (TechPowerUp RTX A6000 Specs).
  • CUDA Çekirdekleri: CUDA çekirdekleri, genel grafik ve hesaplama performansı için temel oluşturur. RTX 5090, 21,760 CUDA çekirdeğiyle en yüksek sayıya sahiptir, ardından RTX 6000 Ada Generation 18,176 ile gelir. RTX A6000 ve NVIDIA A40, her ikisi de 10,752 CUDA çekirdeğine sahiptir (NVIDIA RTX 6000 Ada Generation).
  • RT Çekirdekleri: Ray tracing performansı için RT çekirdekleri önemlidir. RTX 5090, 170 dördüncü nesil RT çekirdeğiyle liderdir, ardından RTX 6000 Ada Generation 142 üçüncü nesil çekirdekle gelir. RTX A6000 ve NVIDIA A40, her ikisi de 84 ikinci nesil RT çekirdeğine sahiptir (Tom's Hardware RTX 5090 vs RTX 4090).
NVLink ve Bağlantı Desteği

NVLink, birden fazla GPU'nun birbirine bağlanmasını sağlayarak profesyonel iş akışlarında yüksek bant genişlikli veri aktarımı sunar. RTX A6000 ve NVIDIA A40, bu özelliği desteklerken, RTX 6000 Ada Generation ve RTX 5090 desteklemez. Bu, özellikle veri merkezi veya çoklu GPU kurulumları için önemli bir farktır (TechPowerUp NVIDIA A40 Specs).

Nesil ve Mimari

RTX 5090, en yeni Blackwell mimarisine dayanır ve 2025'te piyasaya sürülen en ileri teknolojiyi temsil eder. RTX 6000 Ada Generation, Ada Lovelace mimarisiyle daha yeni bir profesyonel seçenektir. RTX A6000 ve NVIDIA A40 ise daha eski Ampere mimarisine dayanır, bu da performans açısından sınırlamalar getirebilir (Wikipedia GeForce RTX 50 Series).

Güç Tüketimi ve Verimlilik

RTX 5090, 575W ile diğerlerinden (hepsi 300W) çok daha yüksek güç tüketimine sahiptir. Bu, özellikle enerji verimliliği ve soğutma sistemleri açısından dikkate alınmalıdır. RTX 5090'nın yüksek güç tüketimi, performans avantajlarını dengelemek için önemli bir ticaret-off sunar (PCGamesN RTX 5090 Guide).

Beklenmedik Detaylar

RTX 5090'nun 32GB ile daha az belleğe sahip olmasına rağmen, GDDR7 teknolojisi sayesinde yüksek bant genişliği sunması, özellikle oyun ve yapay zeka uygulamaları için beklenmedik bir avantaj sağlar. Bu, daha düşük bellek kapasitesinin performans üzerindeki etkisini azaltabilir ve 8K oyun gibi ileri düzey senaryolar için uygun hale getirebilir.

Kullanım Senaryoları ve Öneriler

  • Profesyonel İş Akışları: NVLink desteği ve yüksek bellek kapasitesi (48GB) nedeniyle, RTX A6000 ve NVIDIA A40, çoklu GPU kurulumları gerektiren veri merkezi veya profesyonel tasarım uygulamaları için uygundur. RTX 6000 Ada Generation, ECC desteğiyle güvenilirlik sunar ve profesyonel iş akışları için güçlü bir seçenektir.
  • Oyun ve Yaratıcı Uygulamalar: RTX 5090, en yüksek çekirdek sayıları ve yeni Blackwell mimarisiyle oyun ve yapay zeka odaklı uygulamalar için idealdir, ancak yüksek güç tüketimi (575W) dikkate alınmalıdır.
  • Enerji Verimliliği: RTX 6000, A6000 ve A40, 300W ile daha düşük güç tüketimi sunar ve enerji verimliliği açısından avantajlıdır.

Bu karşılaştırma, kullanıcıların ihtiyaçlarına göre (örneğin, NVLink gereksinimi, bellek kapasitesi, güç tüketimi) en uygun GPU'yu seçmelerine yardımcı olabilir.