nvidia‐systems - bozkurtmithat/glaptop GitHub Wiki

Nvidia Sistem ve Çözümleri

NVIDIA, yapay zeka (YZ) geliştiricileri için hem masaüstü hem de veri merkezi seviyesinde geniş bir çözüm yelpazesi sunmaktadır. Bu çözümler, YZ iş yüklerinin farklı aşamalarında (geliştirme, eğitim, çıkarım) yüksek performans ve verimlilik sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Masaüstü Çözümleri:

NVIDIA RTX GPU'lar: GeForce RTX ve NVIDIA RTX serisi ekran kartları, YZ geliştirme ve araştırma için güçlü bir temel sunar. Yüksek CUDA çekirdek sayıları, Tensor Çekirdekleri ve geniş bellek bant genişlikleri sayesinde derin öğrenme modellerini eğitmek, veri bilimsel analizler yapmak ve YZ uygulamalarını geliştirmek için idealdir.
NVIDIA AI Workbench: Geliştiricilerin YZ projelerini tek bir yerden yönetmelerini, farklı araçları entegre etmelerini ve iş akışlarını kolaylaştırmalarını sağlayan bir platformdur.
NVIDIA Omniverse: 3B tasarım ve işbirliği platformu olan Omniverse, sentetik veri üretimi ve robotik simülasyonları gibi YZ uygulamaları için güçlü araçlar sunar.
NVIDIA Isaac: Robotik uygulamaları geliştirmek, simüle etmek ve dağıtmak için bir platformdur. YZ destekli robot kontrolü ve algılama gibi görevler için araçlar içerir.
NVIDIA CUDA Toolkit: GPU'lar üzerinde paralel hesaplama yapmak için gerekli araçları ve kütüphaneleri içerir. Derin öğrenme çerçeveleri (TensorFlow, PyTorch) ve diğer YZ kütüphaneleri CUDA üzerinde yüksek performansla çalışır.

Veri Merkezi Çözümleri:

NVIDIA Veri Merkezi GPU'ları: NVIDIA A100, H100, H200 ve GB200 gibi veri merkezi sınıfı GPU'lar, büyük ölçekli YZ eğitim ve çıkarım iş yükleri için üstün performans sunar. Yüksek bellek kapasiteleri, bant genişlikleri ve özel hızlandırma teknolojileri ile donatılmıştır.
NVIDIA DGX Sistemleri: NVIDIA'nın optimize edilmiş YZ sunucuları olan DGX sistemleri, birden fazla yüksek performanslı GPU'yu bir araya getirerek derin öğrenme eğitimini ve çıkarımını hızlandırır. Farklı ölçeklerdeki YZ ihtiyaçlarına uygun çeşitli DGX modelleri bulunmaktadır.
NVIDIA HGX Platformu: Sunucu üreticilerinin yüksek performanslı YZ sunucuları oluşturmasına olanak tanıyan bir referans mimarisidir. Farklı GPU konfigürasyonlarını destekler.
NVIDIA AI Enterprise: Kurumsal düzeyde destek ve güvenlik sunan, YZ uygulamalarının geliştirilmesi ve dağıtılması için kapsamlı bir yazılım paketidir.
NVIDIA Triton Inference Server: YZ modellerinin farklı platformlarda ve ortamlarda (bulut, uç nokta) yüksek performansla çıkarım yapmasını sağlayan bir yazılımdır.
NVIDIA RAPIDS: Veri bilimi ve analitiği iş yüklerini GPU'lar üzerinde hızlandırmak için açık kaynaklı bir kütüphane setidir.
NVIDIA NeMo: Büyük dil modelleri (LLM'ler) geliştirmek ve optimize etmek için uçtan uca bir çerçevedir.
NVIDIA Base Command: YZ iş yüklerinin yönetimi ve ölçeklendirilmesi için bulut tabanlı bir platformdur.

Özetle NVIDIA, yapay zeka geliştiricilerinin ihtiyaç duyduğu her seviyede (masaüstünden veri merkezine) güçlü donanım, kapsamlı yazılım ve platform çözümleri sunmaktadır. Bu çözümler, YZ araştırmalarını hızlandırmak, yenilikçi uygulamalar geliştirmek ve YZ'nin potansiyelini tam olarak ortaya çıkarmak için tasarlanmıştır.

DGX AILESİ

Nvidia DGX ailesi, yapay zeka (AI) ve derin öğrenme (deep learning) gibi yüksek performanslı hesaplama (HPC) iş yükleri için özel olarak tasarlanmış bir süper bilgisayar serisidir. Bu ürünler, hem donanım hem de yazılım açısından tam entegre bir çözüm sunarak,企業 (kurumsal) AI geliştirme süreçlerini hızlandırmayı amaçlar. DGX ailesi, Nvidia’nın GPU teknolojisi ve AI uzmanlığını bir araya getirir ve farklı kullanım senaryolarına (veri merkezi, masaüstü, bulut) hitap eden çeşitli modeller içerir. İşte DGX ailesindeki başlıca ürünleri ve özelliklerine genel bir bakış:

1. DGX-1

Tanım: DGX serisinin ilk modeli olan DGX-1, 2016 yılında tanıtıldı ve "dünyanın ilk AI süper bilgisayarı" olarak pazarlandı.
Mimari: Pascal veya Volta tabanlı 8 adet Tesla GPU içerir (toplam 128 GB HBM2 bellek).
Bağlantı: NVLink mesh ağı ile GPU’lar arasında yüksek bant genişliği sağlar.
Özellikler: Çift Intel Xeon E5 CPU’larla donatılmıştır ve derin öğrenme iş yükleri için optimize edilmiştir.
Kullanım Alanı: Daha çok erken AI araştırmaları ve orta ölçekli projeler için tasarlandı.
Fiyat: Volta tabanlı versiyonu lansmanda yaklaşık 149.000 USD idi.

2. DGX-2

Tanım: DGX-1’in halefi olarak 2018’de duyuruldu ve daha büyük veri setleri için tasarlandı.
Mimari: 16 adet Volta V100 GPU (32 GB HBM2, toplam 512 GB bellek).
Bağlantı: NVSwitch ile GPU’lar arasında 2 Petaflop performans ve yüksek bant genişliği sunar.
Özellikler: 1.5 TB DDR4 sistem belleği ve çift Intel Xeon CPU’larla güçlendirilmiştir.
Kullanım Alanı: Büyük ölçekli AI modelleri (örneğin, büyük dil modelleri) ve karmaşık simülasyonlar için idealdir.

3. DGX A100

Tanım: 2020’de tanıtılan DGX A100, Ampere mimarisine dayalı bir sistemdir ve tüm AI iş yüklerini birleştiren evrensel bir platform olarak öne çıkar.
Mimari: 8 adet A100 Tensor Core GPU (40 GB veya 80 GB HBM3 seçenekleri, toplamda 320 GB veya 640 GB bellek).
Bağlantı: NVLink 3.0 ve 9 adet Mellanox ConnectX-6 HDR InfiniBand/200 Gbps Ethernet ile ağ performansı artırılmıştır.
Özellikler: Çift AMD EPYC 7742 CPU, 1 TB sistem belleği ve 15 TB NVMe SSD depolama içerir.
Kullanım Alanı: Eğitim, çıkarım (inference) ve analiz iş yüklerini aynı anda çalıştırabilen esnek bir sistemdir. Büyük ölçekli kurumsal AI projeleri için uygundur.
Fiyat: Yaklaşık 199.000 USD’den başlar.

4. DGX H100

Tanım: 2023’te duyurulan DGX H100, Hopper mimarisine dayalı en güçlü modellerden biridir.
Mimari: 8 adet H100 Tensor Core GPU (141 GB HBM3, toplam 1.128 GB bellek).
Bağlantı: 4 adet NVSwitch ve 10 adet ConnectX-7 400 Gbps ağ arabirimi ile 1 TB/s ağ bant genişliği sunar.
Özellikler: Çift Intel Xeon Platinum 8480C CPU (112 çekirdek), 2 TB sistem belleği ve 30 TB NVMe SSD içerir. Ayrıca iki Nvidia BlueField-3 DPU ile veri işleme hızlandırılmıştır.
Kullanım Alanı: Generatif AI, doğal dil işleme ve büyük ölçekli öneri sistemleri gibi en zorlu iş yükleri için tasarlanmıştır.
Fiyat: Lansmanda yaklaşık 482.000 USD (~379.000 GBP) civarındaydı.

5. DGX B200

Tanım: Blackwell mimarisine dayalı yeni nesil bir sistemdir ve 2025’te piyasaya çıkması bekleniyor.
Mimari: 8 adet Blackwell B200 GPU (1440 GB toplam GPU belleği).
Bağlantı: NVLink ve yüksek hızlı ağ seçenekleriyle (örneğin, Spectrum-X Ethernet) ölçeklenebilirlik sunar.
Özellikler: 4 TB sistem belleği ve 14.3 kW’a kadar güç tüketimi ile büyük iş yükleri için optimize edilmiştir.
Kullanım Alanı: Trilyon parametreli generatif AI modelleri ve çok adımlı akıl yürütme (reasoning) uygulamaları için idealdir.

6. DGX Station

Tanım: Masaüstü ortamlar için tasarlanmış bir AI süper bilgisayarıdır. İlk olarak DGX Station 2017’de, ardından DGX Station A100 2020’de tanıtıldı.
Mimari: DGX Station A100, 4 adet A100 GPU (320 GB toplam bellek) içerir. Yeni nesil DGX Station ise Blackwell Ultra GB300 Superchip ile gelir (784 GB birleşik bellek).
Özellikler: Su soğutmalı, sessiz (<35 dB) ve veri merkezi altyapısına ihtiyaç duymadan çalışabilen bir sistemdir.
Kullanım Alanı: Ofis, laboratuvar veya evde çalışan veri bilimciler ve araştırmacılar için uygundur.
Fiyat: DGX Station A100 320G modeli yaklaşık 149.000 USD’den başlıyor.

7. DGX Spark

Tanım: 2025’te tanıtılan kompakt bir mini PC’dir (eski adı Project DIGITS). AI geliştiricileri ve araştırmacıları için masaüstü çözümüdür.
Mimari: GB10 Grace Blackwell Superchip ile gelir (128 GB LPDDR5X bellek, 20 Arm çekirdeği ve Blackwell GPU).
Bağlantı: 200 Gbps ConnectX-7 ağ desteği ile kümeleme (clustering) yapılabilir.
Özellikler: 170W güç tüketimiyle taşınabilir ve enerji verimlidir. 200 milyar parametreli AI modellerini yerel olarak çalıştırabilir.
Kullanım Alanı: Küçük ölçekli AI geliştirme, prototipleme ve kenar (edge) uygulamaları için idealdir.
Fiyat: 2.999 USD’den başlar (4 TB Founders Edition 3.999 USD).

8. DGX SuperPOD

Tanım: Birden fazla DGX sistemini birleştiren bir AI veri merkezi çözümüdür. Büyük ölçekli projeler için tasarlanmıştır.
Mimari: DGX A100, H100 veya B200 sistemlerinden oluşabilir. Örneğin, Blackwell Ultra DGX SuperPOD, binlerce GB300 Superchip’i birleştirir.
Bağlantı: NVLink, NVSwitch ve Quantum InfiniBand ile yüksek ölçeklenebilirlik sağlar.
Özellikler: Trilyon parametreli modelleri eğitmek ve çıkarım yapmak için optimize edilmiştir. Sıvı soğutma ile desteklenir.
Kullanım Alanı: Büyük kurumsal AI fabrikaları, fiziksel AI ve ajan tabanlı AI uygulamaları içindir.

9. DGX GH200

Tanım: 2023’te duyurulan DGX GH200, Hopper mimarisini Grace CPU’larla birleştiren bir süper bilgisayardır.
Mimari: 256 adet H100 GPU ve 32 Grace Neoverse V2 CPU içerir.
Bağlantı: 400 Gbps InfiniBand ve BlueField-3 DPU’larla 3.2 Tbit/s bant genişliği sunar.
Özellikler: Büyük ölçekli AI eğitimi ve çıkarımı için tasarlanmıştır.
Kullanım Alanı: İklim bilimi, sürdürülebilirlik ve mikroelektronik gibi büyük zorlukların üstesinden gelmek için kullanılır.

Genel Özellikler ve Yazılım Desteği

Yazılım Yığını: DGX sistemleri, Nvidia AI Enterprise, Base Command ve NGC (Nvidia GPU Cloud) ile birlikte gelir. Bu yazılımlar, AI geliştirme sürecini hızlandırır ve optimize edilmiş çerçeveler (TensorFlow, PyTorch vb.) sunar.
Destek: Nvidia DGXperts ekibi, kurulumdan optimizasyona kadar teknik destek sağlar.
Esneklik: Sistemler, yerinde (on-premises), bulutta veya hibrit部署 (dağıtım) seçenekleriyle kullanılabilir.

Kullanım Senaryoları

Kurumsal AI: BMW, Shell gibi şirketler üretim ve inovasyon için DGX kullanıyor.
Araştırma: Üniversiteler ve bilimsel kurumlar (örneğin, Oregon State University) büyük ölçekli simülasyonlar için tercih ediyor.
Kişisel Kullanım: DGX Station ve Spark, bireysel geliştiriciler veya küçük ekipler için tasarlandı.

DGX ailesi, Nvidia’nın AI odaklı vizyonunun bir yansımasıdır ve her ölçekte kullanıcıya hitap eden geniş bir yelpaze sunar.

HGX Sunucular

HGX Nedir?

HGX, Nvidia tarafından geliştirilen bir platformdur ve "Hyperscale Graphics eXtension" (Hiper Ölçekli Grafik Uzantısı) anlamına gelir. Bu platform, özellikle yapay zeka (AI), yüksek performanslı hesaplama (HPC) ve büyük veri analitiği gibi yoğun iş yükleri için tasarlanmıştır. HGX, Nvidia GPU’larının (örneğin, H100, B200 gibi) gücünü, NVLink ve NVSwitch gibi yüksek hızlı bağlantı teknolojileriyle birleştirerek, birden fazla GPU’nun hızlı ve verimli bir şekilde iletişim kurmasını sağlar. Bu, özellikle veri merkezlerinde ölçeklenebilir ve yüksek performanslı sistemler oluşturmak için kullanılır.

HGX’in temel özellikleri:

Modüler Tasarım: OEM’ler (Orijinal Ekipman Üreticileri) ve sistem entegratörleri, HGX taban kartlarını kullanarak özelleştirilmiş çözümler geliştirebilir.
NVLink ve NVSwitch: GPU’lar arasında düşük gecikmeli, yüksek bant genişlikli iletişim sağlar.
SXM Form Faktörü: Daha yoğun GPU yerleşimi ve termal yönetim için optimize edilmiştir.
Ölçeklenebilirlik: Birden fazla HGX sistemi birleştirilerek büyük kümeler (örneğin, SuperPOD’lar) oluşturulabilir.

HGX, Nvidia’nın DGX sistemlerinden farklı olarak, daha esnek bir yapı sunar. DGX, Nvidia tarafından tamamen entegre bir çözüm olarak sunulurken, HGX, üreticilere GPU tabanlı sistemlerini kendi ihtiyaçlarına göre tasarlama özgürlüğü tanır.

HGX Çözümleri Sunan Üreticiler ve Ürünleri

Nvidia, HGX platformunu doğrudan son kullanıcılara satmaz; bunun yerine, iş ortakları ve OEM’ler aracılığıyla bu teknolojiyi pazara sunar. Aşağıda, HGX çözümleri sunan bazı önde gelen üreticiler ve ürünleri yer alıyor:

1. Supermicro

Ürünler:
- HGX B200 8-GPU Sistemi: Blackwell mimarisine dayalı, 8 adet B200 GPU içerir. Sıvı soğutma ve hava soğutma seçenekleriyle sunulur. 4U veya 10U form faktöründe mevcuttur.
- HGX H100 8-GPU Sistemi: Hopper mimarisine dayalı, 8 adet H100 GPU ile donatılmıştır. 32 petaflop FP8 performansı ve 1.1 TB HBM3 bellek sunar.
- GB200 NVL72: 72 Blackwell GPU ve 36 Grace CPU’yu birleştiren sıvı soğutmalı bir rack çözümüdür. Exascale hesaplama kapasitesi sağlar.
Özellikler: Supermicro, HGX sistemlerini tam entegre rack çözümleriyle sunar ve yüksek ölçeklenebilirlik için 1:1 GPU-NIC oranıyla GPUDirect RDMA veya RoCE desteği içerir.

2. Ingrasys

Ürünler:
- HGX H200 Sistemi: 8 adet H200 GPU ile donatılmış, generatif AI ve HPC için optimize edilmiş bir platformdur.
- HGX H100 Sistemi: 8 adet H100 GPU, 20 PCIe Gen5 yuvası ve 32 U.2 NVMe sürücü yuvasıyla sıvı soğutma destekler.
Özellikler: Ingrasys, HGX tabanlı sistemlerini özellikle bulut altyapısı ve AI inovasyonları için tasarlar.

3. Gigabyte

Ürünler:
- G492-PD0: Ampere Altra Max CPU’lar ve HGX H100 GPU’larla donatılmış bir AI süper bilgi işlem platformudur.
- G593-SD0: HGX H100 tabanlı, yüksek yoğunluklu bir sistemdir ve özelleştirilebilir depolama seçenekleri sunar.
Özellikler: Gigabyte, HGX sistemlerini ARM tabanlı CPU’larla birleştirerek enerji verimliliği ve performans dengesi sağlar.

4. Inspur

Ürünler:
- NF5488A5: HGX A100 tabanlı, 8 adet A100 GPU içerir. Delta kod adlı taban kartı kullanır.
- NF5488M5: HGX H100 ile donatılmış, Volta ve Hopper mimarilerini destekler.
Özellikler: Inspur, HGX sistemlerini özelleştirilebilir CPU, RAM ve depolama konfigürasyonlarıyla sunar.

5. ASUS

Ürünler:
- ESC8000A-E11: HGX A100 tabanlı, 8 GPU’lu bir sistemdir ve sıvı soğutma ile yüksek performans sunar.
- ESC N8-E11: HGX H100 ile donatılmış, HPC ve AI iş yükleri için optimize edilmiştir.
Özellikler: ASUS, HGX platformlarını hem veri merkezi hem de kurumsal çözümler için uyarlar.

6. Lenovo

Ürünler:
- ThinkSystem SR675 V3: HGX H100 tabanlı, 8 GPU’lu bir sistemdir ve sıvı soğutma ile yüksek yoğunluklu iş yüklerini destekler.
Özellikler: Lenovo, HGX sistemlerini sürdürülebilirlik ve enerji verimliliği odaklı tasarımlarla sunar.

7. Dell Technologies

Ürünler:
- PowerEdge XE9680: HGX H100 tabanlı, 8 GPU’lu bir sistemdir ve Dell’in veri merkezi çözümleriyle entegre çalışır.
Özellikler: Dell, HGX platformlarını kendi yönetim yazılımlarıyla birleştirerek kurumsal müşterilere hitap eder.

8. HPE (Hewlett Packard Enterprise)

Ürünler:
- HPE Cray EX: HGX H100 veya B200 GPU’larla donatılmış, exascale hesaplama için tasarlanmış bir süper bilgisayardır.
Özellikler: HPE, HGX’i büyük ölçekli HPC projeleri ve AI araştırmaları için optimize eder.

Genel Değerlendirme

Farklılıklar: Her üretici, HGX platformunu kendi tasarım felsefesine göre özelleştirir. Örneğin, Supermicro sıvı soğutma ve rack ölçeğinde çözümlere odaklanırken, Gigabyte ARM tabanlı sistemlerle enerji verimliliğini öne çıkarır.
Ortak Nokta: Tüm HGX sistemleri, Nvidia’nın GPU’larını (A100, H100, B200 gibi) ve NVLink/NVSwitch teknolojilerini temel alır.
Kullanım Alanları: Generatif AI, büyük dil modelleri (LLM), bilimsel simülasyonlar, veri analitiği ve HPC.