🔥 چرا هنوز کسی نمی‌تواند به پای انویدیا برسد؟
این روزها زیاد اسم شرکت‌هایی مثل Groq ،Cerebras و Etched شنیده میشود که تراشه‌های اختصاصی برای اجرای مدل‌های زبانی می‌سازند. اما همان‌طور که دیلان پاتل (SemiAnalysis) گفته، رقابت جدی با انویدیا هنوز دور از واقعیت است. دلیلش روشن است:
🔹 انعطاف قیمتی – انویدیا به خاطر حاشیه سود بالا می‌تواند قیمت را کم کند و همچنان رقابتی باقی بماند.
🔹 زنجیره تأمین و مقیاس – حجم تولید بالا و شبکه‌ی تأمین جهانی باعث میشود هزینه ساخت هر GPU پایین‌تر باشد.
🔹 برگ برنده اصلی: نرم‌افزار – اکوسیستم CUDA و کتابخانه‌هایی مثل CuDNN ،CuBLAS و NCCL باعث می‌شوند سخت‌افزار انویدیا به بالاترین راندمان برسد.
📊 داده‌های SemiAnalysis نشان می‌دهد:
روی H100 (128 GPU)، آموزش یک مدل در مقیاس GPT-3 فقط با آپدیت نرم‌افزار در سال ۲۰۲۴، بهره‌وری MFU از ۳۴٪ به ۵۴٪ رسید (+۵۷٪ افزایش بدون تغییر سخت‌افزار!).
در BF16: از ۳۴٪ → ۵۴٪
در FP8: از ۲۹.۵٪ → ۳۹.۵٪
یعنی بهینه‌سازی نرم‌افزار می‌تواند ده‌ها درصد سود ایجاد کند؛ در حالی‌که نوآوری‌های معماری مدل معمولاً تنها ۳–۵٪ بهبود می‌دهند. برای شرکت‌هایی مثل OpenAI، Anthropic یا Google این یعنی صرفه‌جویی صدها میلیون دلاری.
⚡ نتیجه: مهندسانی که می‌توانند با بهینه‌سازی نرم‌افزار، حداکثر کارایی GPU را آزاد کنند، ارزشمندترین نیروهای صنعت هستند.
و اما درباره‌ی GB200 NVL72:
✳️فعلاً بیشتر برای استنتاج و دیباگ استفاده می‌شوند و آموزش مدل‌های بزرگ هنوز شروع نشده.
✳️هر رک ۷۲ GPU دارد اما تنها ۶۴ عدد فعالند و ۸ کارت به‌عنوان رزرو برای خرابی احتمالی کنار گذاشته می‌شوند.
✳️بهار امسال نسبت به H100 به‌صرفه نبودند، اما طبق پیش‌بینی انویدیا، تا پایان سال ۲.۷ برابر کارایی بیشتر به ازای هر دلار خواهند داشت.
💡 در یک جمله: رقابت شروع شده، اما ترکیب سخت‌افزار + نرم‌افزار + اکوسیستم فعلاً انویدیا را چند قدم جلوتر نگه داشته است.
#Nvidia #GPU #هوش_مصنوعی #H100 #GB200 #AI_Chip #SemiAnalysis
این روزها زیاد اسم شرکت‌هایی مثل Groq ،Cerebras و Etched شنیده میشود که تراشه‌های اختصاصی برای اجرای مدل‌های زبانی می‌سازند. اما همان‌طور که دیلان پاتل (SemiAnalysis) گفته، رقابت جدی با انویدیا هنوز دور از واقعیت است. دلیلش روشن است:
🔹 انعطاف قیمتی – انویدیا به خاطر حاشیه سود بالا می‌تواند قیمت را کم کند و همچنان رقابتی باقی بماند.
🔹 زنجیره تأمین و مقیاس – حجم تولید بالا و شبکه‌ی تأمین جهانی باعث میشود هزینه ساخت هر GPU پایین‌تر باشد.
🔹 برگ برنده اصلی: نرم‌افزار – اکوسیستم CUDA و کتابخانه‌هایی مثل CuDNN ،CuBLAS و NCCL باعث می‌شوند سخت‌افزار انویدیا به بالاترین راندمان برسد.
📊 داده‌های SemiAnalysis نشان می‌دهد:
روی H100 (128 GPU)، آموزش یک مدل در مقیاس GPT-3 فقط با آپدیت نرم‌افزار در سال ۲۰۲۴، بهره‌وری MFU از ۳۴٪ به ۵۴٪ رسید (+۵۷٪ افزایش بدون تغییر سخت‌افزار!).
در BF16: از ۳۴٪ → ۵۴٪
در FP8: از ۲۹.۵٪ → ۳۹.۵٪
یعنی بهینه‌سازی نرم‌افزار می‌تواند ده‌ها درصد سود ایجاد کند؛ در حالی‌که نوآوری‌های معماری مدل معمولاً تنها ۳–۵٪ بهبود می‌دهند. برای شرکت‌هایی مثل OpenAI، Anthropic یا Google این یعنی صرفه‌جویی صدها میلیون دلاری.
⚡ نتیجه: مهندسانی که می‌توانند با بهینه‌سازی نرم‌افزار، حداکثر کارایی GPU را آزاد کنند، ارزشمندترین نیروهای صنعت هستند.
و اما درباره‌ی GB200 NVL72:
✳️فعلاً بیشتر برای استنتاج و دیباگ استفاده می‌شوند و آموزش مدل‌های بزرگ هنوز شروع نشده.
✳️هر رک ۷۲ GPU دارد اما تنها ۶۴ عدد فعالند و ۸ کارت به‌عنوان رزرو برای خرابی احتمالی کنار گذاشته می‌شوند.
✳️بهار امسال نسبت به H100 به‌صرفه نبودند، اما طبق پیش‌بینی انویدیا، تا پایان سال ۲.۷ برابر کارایی بیشتر به ازای هر دلار خواهند داشت.
💡 در یک جمله: رقابت شروع شده، اما ترکیب سخت‌افزار + نرم‌افزار + اکوسیستم فعلاً انویدیا را چند قدم جلوتر نگه داشته است.
#Nvidia #GPU #هوش_مصنوعی #H100 #GB200 #AI_Chip #SemiAnalysis
🎉10🔥5😁4❤3👍2