Nvidia’nın son teknoloji grafik kartları, H100 işlemcileri, yapay zeka (AI) yazılımını geliştirmek ve uygulamak için gerekli olan çiplere olan iştah artmaya devam ederken, eBay’de fiyatları 40.000 doların üzerinde görüyor. 3D oyun alanında öncü ve Meta’nın eski danışmanlık teknolojisi şefi John Carmack, Twitter’da H100 işlemci fiyatlarına dikkat çekti. Cuma günü, eBay’de fiyatları 39.995 dolar ile 46.000 doların biraz altında olan en az sekiz H100 listelendi. Bazı perakendeciler geçmişte H100’ü yaklaşık 36.00 dolara sattılar.
Geçen yıl piyasaya sürülen H100, Nvidia’nın en yeni amiral gemisi yapay zeka yongasını temsil ediyor ve genellikle yapay zeka uygulamasının çalışma gücü olarak anılan kabaca 10.000 dolarlık bir yonga olan A100’ün yerini alıyor. Geliştiriciler, OpenAI’nin ChatGPT’si gibi yapay zeka uygulamalarını destekleyen büyük dil modelleri (LLM’ler) oluşturmak için H100’den yararlanır. Bu sistemleri çalıştırmak, terabaytlarca veriyi uzun süreler boyunca işleyebilen güçlü bilgisayarları gerektirir. Ek olarak, metin, resim veya tahminler oluşturmak için önemli bilgi işlem gücüne bağlıdırlar.
Yüzlerce üst düzey Nvidia GPU’nun işbirliği, özellikle GPT gibi oldukça büyük olanlar olmak üzere yapay zeka modellerini eğitmek için çok önemlidir. Microsoft, ChatGPT geliştirmesi için on binlerce Nvidia A100 yongasına yüz milyonlarca dolar yatırım yaptı. Nvidia şu anda AI çip pazarında önemli bir paya sahip. Nvidia’nın teklifleri, birlikte çalışan sekiz GPU’yu barındıran DGX süper bilgisayarını da içeriyor. Şirket, bu yılın başlarında işletmelerin ayda 37.000 ABD Doları karşılığında DGX bilgisayarları kiralamasına olanak tanıyan yeni hizmetleri duyurdu.
İlginizi Çekebilir: Vivo X Fold 2 Snapdragon 8 Gen 2 İle Gelecek!
Ancak sistem bu fiyat noktasında Nvidia’nın eski A100 işlemcilerini kullanıyor. Nvidia’ya göre H100, transformatörler olarak bilinen çok sayıda yeni AI atılımından sorumlu olan belirli AI mimarisine göre uyarlanmış ilk çip konumunda. Sektördeki uzmanlar, şu anda mevcut olanlardan daha büyük ve daha yoğun veri kullanan modeller oluşturmak için daha da güçlü yongalara ihtiyaç duyulacağını tahmin ediyor.
tarafından verilmektedir.