EasyStack ekosisteminde yapay zeka iş yüklerini geleceğe taşıyan Hygon DCU mimarisi, bugün NVIDIA’nın pazar lideri olduğu GPU segmentine karşı sadece bir alternatif değil, tam performanslı bir rakip olarak konumlanıyor. Aşağıda Hygon BW150 ve BW1000-OAM modellerini teknik ve ticari açıdan NVIDIA A100 ve H100 serileriyle kıyasladığımızda karşımıza çıkan tablo oldukça heyecan vericidir.
Hygon DCU: BW150 High-Performance PCIe Card
Hygon DCU BW150
Hygon BW150 modelini ele aldığımızda 376T FP16/BF16 ve 752T INT8 hesaplama gücü sunduğunu görüyoruz. Bu değerler NVIDIA A100 (312 TFLOPS FP16) ile kıyaslandığında kağıt üzerinde %20’ye varan bir ham güç avantajı anlamına geliyor. 64GB HBM2E bellek ve 1.8TB/s bant genişliği ile yoğun model çıkarımı (inference) süreçlerinde sistem uzmanlarına muazzam bir esneklik sağlıyor.
Hygon DCU: BW1000-OAM Module
HYGON DCU BW1000-OAM
Asıl performans canavarı olan BW1000-OAM modülü ise 8 kartlı yapısıyla 3840T FP16 güce ulaşarak devasa eğitim (training) kümeleri için tasarlandı. EasyStack verileri bu çözümün büyük model eğitimlerinde NVIDIA A100’ün %95 ile %105’i arasında bir performans sergilediğini, yani A100 ile birebir aynı verimliliği sunduğunu kanıtlıyor.
Çıkarım (inference) tarafında ise yoğun (dense) modellerde A100’ün %65 ile %105’i, MoE modellerinde ise %75 ile %85’i arasında bir performans yakalanıyor. Bu veriler ticari açıdan bakıldığında maliyet/performans oranında Hygon DCU’ların özellikle özel bulut (private cloud) projelerinde neden ilk tercih haline geldiğini açıklıyor.
Sistem Salonu yaklaşımımızda teknolojik bağımsızlık ve sürdürülebilirlik en öncelikli konumuzdur. EasyStack’in sunduğu Bare Metal veya VM Passthrough seçenekleriyle Hygon DCU’ları doğrudan işletim sistemi seviyesinde veya sanallaştırma katmanında en az kayıpla (performans kaybı %5’in altında) kullanabiliyoruz.
Ne Zaman Tercih Edilmeli
Hygon BW150
Büyük model eğitimi ve ince ayar
Hesaplama yoğunluğu yüksek büyük model çıkarım
Maliyet etkin yüksek performanslı bilimsel hesaplama
Hygon BW1000-OAM
Yüksek performanslı büyük model eğitimi ve ince ayar
Hesaplama yoğunluğu yüksek büyük model çıkarım
Yüksek performanslı bilimsel hesaplama
HYGON DCU VE NVIDIA GPU TEKNİK KIYASLAMA TABLOSU
Hygon DCU mimarisi, yüksek performanslı hesaplama ve yapay zeka projelerinde NVIDIA ekosistemine karşı en güçlü alternatif olarak konumlanıyor. Sistem Salonu olarak bu teknolojileri incelediğimizde, özellikle büyük dil modelleri (LLM) ve karmaşık çıkarım süreçlerinde Hygon’un sunduğu değerin A100 seviyelerini zorladığını, hatta bazı metriklerde geçtiğini görüyoruz.
Aşağıda, EasyStack altyapısında kullanılan Hygon BW150 ve BW1000-OAM modellerinin NVIDIA’nın amiral gemileriyle teknik ve performans odaklı kıyaslamasını bulabilirsiniz.
ÖZELLİK
HYGON BW150
HYGON BW1000 (Kart Başı)
NVIDIA A100 (SXM)
NVIDIA H100 (SXM)
Mimari
DCU 2.0
DCU 3.0
Ampere
Hopper
FP16/BF16 Gücü
376 TFLOPS
480 TFLOPS
312 TFLOPS
1000 TFLOPS
INT8 Performansı
752 TOPS
960 TOPS
624 TOPS
2000 TOPS
Bellek Kapasitesi
64 GB HBM2E
64 GB HBM2E
80 GB HBM2e
80 GB HBM3
Bellek Bant Genişliği
1.8 TB/s
1.8 TB/s
2.0 TB/s
3.35 TB/s
TDP (Güç Tüketimi)
~350W
~400W
400W
700W
Tipik DCU Etkinleştirme Senaryoları
VM with DCU passthrough
Yüksek performans gerektirmeyen çıkarım iş yükleri ile çoklu kiracı geliştirme ve test için uygundur.
Avantajlar: Performans kaybı < %5, iyi işlevsel uyumluluk, basit teknik uygulama, düşük işletim ve bakım maliyetleri;
Dezavantajlar: DCU cihazlarını diğer VM’lerle paylaşamaz ve DCU takılı VM’ler canlı geçişi desteklemez;
Bare Metal with DCU
Yüksek performans gereksinimleri olan resmi üretim dağıtımı ve eğitim çıkarım iş yükleri için uygundur.
Avantajlar: DCU geçişli VM çözümlerle karşılaştırıldığında, sanallaştırma katmanı nedeniyle performans kaybı yaşanmaz.
Dezavantajlar: DCU başka bir kiracıyla paylaşılamaz.
PERFORMANS VE TİCARİ DEĞERLENDİRME
Eğitim Performansı (Training)
Hygon BW1000-OAM modülleri, EasyStack test verilerine göre NVIDIA A100’ün sunduğu eğitim kapasitesinin %95 ile %105’i arasında bir verimlilik sağlıyor. Bu durum, Hygon’un A100 ile tam olarak aynı sınıfta yarıştığını ve büyük modellerin eğitiminde sistem uzmanlarına tam güven verdiğini kanıtlıyor.
Çıkarım Performansı (Inference)
Yoğun (dense) modellerde Hygon DCU’lar A100 performansının %65’inden başlayarak model optimizasyonuna göre %105 seviyelerine kadar çıkabiliyor. Karışım modellerinde (MoE) ise %75-%85 bandında bir performans sergileyerek maliyet/performans dengesinde Sistem Salonu projelerimiz için muazzam bir verimlilik sunuyor.
Donanım ve Entegrasyon Avantajı
EasyStack platformu üzerinde Lenovo WA5480 G5 ve WA5680 G3 sunucularıyla tam uyumlu çalışan bu donanımlar, sanallaştırma katmanında (VM Passthrough) %5’ten daha az performans kaybıyla çalışıyor. Bu, Sistem Salonu içerisindeki kaynak yönetimini hem esnek hem de son derece hızlı kılıyor.
Ticari Strateji ve Bağımsızlık
Teknolojik bağımsızlık arayan kurumlar için Hygon DCU kullanımı, NVIDIA ekosistemine benzer hesaplama gücüne çok daha erişilebilir maliyetlerle ulaşma imkanı tanıyor. Sistem Salonu yaklaşımımızda her zaman en güncel ve en verimli teknolojiyi pozitif bir vizyonla sunmaya devam ediyoruz.
Bu kıyaslama verileri ışığında, mevcut iş yükleriniz için BW150 veya BW1000 modellerinden hangisinin daha uygun olduğunu belirlemek adına bir kapasite analizi yapmamı ister misiniz?
