NVIDIA Blackwell Ultra နှင့် AI GPU ထောက်ပံ့ရေးလှုပ်ရှားမှု

ရေးသားသူ - Boxu Li

NVIDIA ရဲ့ နောက်ဆုံးပေါ် Blackwell Ultra GPU ပလက်ဖောင်းဟာ AI လောကမှာ လှုပ်ရှားမှုတွေကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့ပြီး ထောက်ပံ့ရေး အခက်အခဲတွေကို ဖြစ်စေခဲ့ပါတယ်။ Wall Street အနုပညာရှင်တွေနဲ့ AI သုတေသနမှူးတွေက ပရိတ်သတ်အကြားမှာ စွမ်းဆောင်ရည် မှတ်တိုင်များ၊ စျေးနှုန်းမြင့်တက်မှုများနှင့် အလွန်အမင်း လိုအပ်မှုများကို လေ့လာနေကြပါတယ်။ ဒီအနက်ရှိုင်းလေ့လာမှုမှာ Blackwell Ultra ဘာကြောင့် ဗိုင်းရပ်စ်သတင်း ဖြစ်ရလဲဆိုတာကို လေ့လာပြီး၊ သူ့ရဲ့ စွမ်းအင်-စွမ်းဆောင်ရည်နဲ့ မှတ်ဉာဏ်အကျယ်အဝန်း အောင်မြင်မှုတွေကို ကြည့်ရှုမည်၊ ဤ GPU များကို အရေအတွက်အလိုက် တင်သွင်းခြင်း၏ အစုလိုက် စီးပွားရေးကို ဆွေးနွေးမည်၊ နှင့် သေးငယ်တဲ့ AI ဖရိမ်ဝက်ကို ပြန်လည်စဉ်းစားခြင်းကို ဘာကြောင့် ဖြစ်စေသနည်းဆိုတာကို ဆွေးနွေးမည်။ အစဉ်အမြဲ မှတ်တမ်းအရ သက်သေပြထားသော အချက်အလက်များကို ထောက်ခံပြီး အထူးသုံးစားအသုံးပြုသူများအတွက် နည်းပညာအသေးစိတ်များကို အာရုံစိုက်ပါမည်။

Blackwell Ultra ဘာကြောင့် သတင်းများထဲတွင် ရှိနေလဲ

မယှဉ်နိုင်သောစွမ်းဆောင်ရည်: NVIDIA ၏ Blackwell Ultra GPU များသည် AI ရှုမြင်မှုစွမ်းရည်တွင် အရေးပါသောခုန်လှမ်းမှုတစ်ခုကို ပေးစွမ်းသည်။ စောင့်ကြည့်မှုအချို့အရ ယခင် Hopper H100 GPU များထက် 7.5× ပိုမိုမြင့်မားသော နိမ့်မော်ဇိန်းထုတ်လွှင့်မှုကို ပြသခဲ့သည်[1]။ အမှန်တကယ်၊ Blackwell Ultra သည် နိမ့်မော်ဇိန်းအသုံးပြု math (NVFP4 ပုံစံ) ကို 15 PFLOPS တွင် ပြုလုပ်နိုင်သည်၊ H100 (FP8) တွင် 2 PFLOPS အနီးပါးဖြစ်သည် - အမှန်တကယ် 7.5× အမြင့်မားသော throughput[1]။ ဤခုန်လှမ်းမှုသည် AI မော်ဒယ်ရှုမြင်မှုကို အလွန်မြန်ဆန်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ NVIDIA သည် Blackwell Ultra အခြေခံစနစ်သည် Hopper အခြေခံပလက်ဖောင်းနှင့်နှိုင်းယှဉ်၍ 50× စုစုပေါင်း AI “factory” ထုတ်လွှင့်မှု (တုံ့ပြန်မှုထုတ်လွှင့်မှု) ကို ရရှိစေကြောင်း သတင်းပေးခဲ့သည်၊ ဒါဟာ 10× ပိုမြင့်တဲ့ per-user တုံ့ပြန်မှုနှင့် မော်လီဝပ်တစ်ခုလျှင် 5× ပိုမြင့်တဲ့ throughput[2] ဖြစ်ပါတယ်။ အခြားစကားပြောရရင် Blackwell Ultra သည် ကောင်းမွန်သောစွမ်းရည်ကိုသာမက ပိုထိရောက်စွာပေးစွမ်းသည်၊ အကြီးစား deployment များတွင် 5× ပိုမိုမြင့်မားသော watt တစ်ခုလျှင် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိစေခြင်းဖြင့်[2]။

အသစ်ထည့်သွင်းထားသော ခန့်မှန်းမှု စွမ်းရည်များ: Blackwell Ultra သည် NVFP4 ဟုခေါ်သည့် အသစ်သော 4-bit တိကျမှု ပုံစံကို မိတ်ဆက်လိုက်ပြီး တိကျမှုကို မဖြစ်မနေ လျှော့ချမနေဘဲ အရမ်းမြန်ဆန်သော ခန့်မှန်းမှု အမြန်နှုန်းများကို ရရှိစေသည်။ ဤပုံစံသည် တိကျမှုကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ရန် လှည့်ကွက်နှစ်ထပ်ကို အသုံးပြုပြီး FP8 အဆင့်ရဲ့ အရည်အသွေးနီးပါးကို အမှတ်မှတ်ရမှတ်နဲ့ တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ် အနည်းဆုံးဖြင့် ရရှိစေသည်[3]。အဖြစ်ကတော့ Blackwell Ultra ၏ Tensor Cores သည် ယခင်က မဖြစ်နိုင်သော အဆင့်များအထိ အနိမ့်တိကျမှု တွက်ချက်မှုများကို အဆင့်မြင့်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး၊ ပုံမှန် Blackwell GPU များထက် FP4 throughput 1.5× နှင့် ယခင် စက်ပုံစံထက် အများကြီး မြန်ဆန်စွာ ဆောင်ရွက်နိုင်သည်[1]。NVIDIA သည် အဓိက transformer attention လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အထူးလုပ်ဆောင်မှုယူနစ် throughput ကို နှစ်ဆတိုးထားသဖြင့် attention layers များသည် base Blackwell chips များထက် 2× မြန်ဆန်စွာ လည်ပတ်နိုင်သည်[4]。ဤတိုးတက်မှုများသည် အကြီးစား ဘာသာစကား မော်ဒယ်များနှင့် ထုတ်လုပ်မှု AI ခန့်မှန်းမှု၏ အဓိက အခက်အခဲများကို တိကျစွာ ပစ်မှတ်ထားပြီး အချိန်နှင့်တပြေးညီ ထုတ်လုပ်မှု ဗီဒီယိုမျိုးစုံကို ပေါင်းစပ်နိုင်စေသည်။ အမှန်တော့ ညွှန်ပြချက်တစ်ခုတွင် Blackwell Ultra သည် 5-စက္ကန့် နည်းပညာဗီဒီယိုကို Hopper GPU များထက် 30× မြန်ဆန်စွာ ထုတ်လုပ်နိုင်ပြီး 90-စက္ကန့် အလုပ်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ထုတ်လုပ်မှုအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သည်[5]။

ဝေါ်လ်စတိတ်နဲ့ Twitter ရဲ့ ရေပန်းစားမှု: အစွမ်းထက် တိုးတက်မှုတွေကို လက်လွတ်မခံနိုင်တဲ့အတွက် NVIDIA ရဲ့ စတော့ရှယ်ယာတွေဟာ Blackwell ၏ စံချိန်တင် ဝင်ငွေမျှော်မှန်းချက်တွေနဲ့အတူ မြင့်တက်လာပါတယ်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ်၊ သုံးလပတ်တစ်ကြိမ် ဝင်ငွေက ၅၁.၂ ဘီလီယံဒေါ်လာ (NVIDIA ရဲ့ အရောင်း ၉၀%) ရရှိခဲ့ပြီး Blackwell Ultra ရဲ့ တက်ကြွမှုကြောင့် ဖြစ်သည် - ကုမ္ပဏီက "အသုံးပြုသူအမျိုးအစားအားလုံးအတွက် ဦးဆောင်နည်းပညာ" ဟုဆိုထားသည် [6][7]။ အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် Jensen Huang က “Blackwell အရောင်းတွေက စံချိန်တင်ပြီး cloud GPUs ကတော့ အကုန်ရောင်းမပြတ်ဖြစ်နေပြီ” ဟုဆိုကြောင်း၊ တောင်းဆိုမှုဟာ ထောက်ပံ့မှုထက် အများကြီးသာလွန်နေသည်ဟု မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည် [8]။ AI စမ်းသပ်ခန်းတွေနဲ့ cloud ပံ့ပိုးသူတွေက ဒီ chips တွေကို ရယူဖို့ ပြိုင်ဆိုင်နေကြပြီး လူမှုမီဒီယာမှာလည်း အခြေအနေအလွန်အမင်း လိုအပ်မှုများပြားမှုနဲ့ ဒုတိယလက်ဝယ်ဈေးကွက်မှာ ဈေးနှုန်းမြင့်တက်မှုတွေအကြောင်း ဝင်ရောက်ဆွေးနွေးနေကြပါတယ်။ ဒီရှားပါးမှုကြောင့်ဖြစ်ပေါ်လာတဲ့ ရေပန်းစားမှုက ဈေးနှုန်းတွေကို မြှင့်တက်စေပြီး Blackwell Ultra ကို နည်းပညာနဲ့ ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍတွေမှာ လူသိများစေပါတယ်။

Blackwell Ultra Architecture: အတိုင်းအတာတွင် စွမ်းဆောင်ရည်

ပုံ: အနိမ့်ကြိမ်နှုန်း AI ထုတ်လွှင့်မှုသည် Blackwell Ultra နှင့်အတူ လွှမ်းမိုးမှုရှိလာသည်။ တစ်ခုချင်းစီသော Blackwell Ultra GPU သည် 15 PFLOPS သော ပျဉ်းမတင် 4-bit AI ကွန်ပျူတာကို ပေးစွမ်းပြီး၊ အင်အားကြီးသော Blackwell ချစ်ပ်ထက် 1.5× ပိုမိုပြီး NVIDIA ၏ ယခင် Hopper မျိုးဆက် (H100/H200) ထက် FP8 ထုတ်လွှင့်မှု 7.5× လောက်ရှိသည်[1]။ စွမ်းဆောင်ရည်တွင် ယခုမျိုးဆက်တိုင်းအတွက် ကြီးမားသော ခုန်လှမ်းမှုသည် လက်ရှိ AI အခြေခံအဆောက်အအုံ တိုးတက်မှု၏ အဓိကမောင်းနှင်သော အချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

Blackwell Ultra ၏နောက်ခံတွင် AI inference အတွက် အထူးပြုဒီဇိုင်းဖြစ်သည်။ GPU တစ်ခုစီတွင် package တစ်ခုတွင် dual GPU dies ပါရှိပြီး 10 TB/s အမြင့်အမြန်ချိတ်ဆက်မှုဖြင့်ချိတ်ဆက်ထားသည်[9]。 ဒီ multi-die နည်းလမ်းသည် NVIDIA ကို အပြုံးအလုံးကြီး processing စွမ်းရည်ကို “GPU” တစ်ခုထဲတွင်ထည့်နိုင်စေသည်။ Blackwell Ultra chip အပြည့်အစုံတွင် GPC clusters 8 ခုတွင် ခွဲထားသော 160 Streaming Multiprocessors (SMs) ရှိပြီး GPU တစ်ခုစီတွင် 640 fifth-gen Tensor Cores ပါရှိသည်[10][11]。 အဲဒီ Tensor Cores တွေက AI ရဲ့ အလုပ်ကြီးတွေဖြစ်ပြီး Blackwell Ultra မှာ FP8, FP6, နဲ့ အသစ် NVFP4 precision တွေအတွက် optimize လုပ်ထားသည်။ SM တစ်ခုစီတွင် 256 KB “Tensor Memory” (TMEM) on-chip ပါရှိပြီး matrix calculations အတွက် data အပြုံးကိုထပ်မံအသုံးပြုနိုင်စေသည်[12][13]。 ဒီ SM-level memory နဲ့ dual-block processing modes အသစ်တို့က off-chip memory traffic လျှော့ချပြီး Tensor Cores တွေကို data ရပြီဖြစ်အောင်လုပ်ကာ throughput နဲ့ power efficiency ကိုတိုးမြှင့်စေသည်[13]။

HBM3e မှတ်ဉာဏ် – ကြီးမားပြီး မြန်ဆန်သည်: ဤ ကွန်ပျူတာယူနစ်များကို အချက်အလက်များထည့်သွင်းရန်အတွက် ကြီးမားသော မှတ်ဉာဏ်ရေကူးကန် ဖြစ်သည်။ Blackwell Ultra GPUsများတွင် 288 GB အမြင့်အကျယ်ချဲ့သော HBM3e မှတ်ဉာဏ်နှင့်အတူ လာပါသည်[14]။ ဒါဟာ စံ Blackwell ဒေတာစင်တာ GPU (၎င်းတွင် ~192 GB ရှိသည်)[15] ထက် 1.5× ပိုများသည်၊ Hopper H100 (80 GB) ထက် 3.5× ကျော်သော မှတ်ဉာဏ်ဖြစ်သည်။ ယနေ့တွင် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များနှင့် အခြား AI ဝန်ဆောင်မှုများသည် အကြီးမားဆုံး ဒေတာအရှည်နှင့် မော်ဒယ်အရွယ်အစားများကို မကြာခဏ လိုအပ်ကြသည်။ အကြီးမားသော မှတ်ဉာဏ်သည် ပိုကြီးသော အစုအဖွဲ့အရွယ်အစားများနှင့် ပိုရှည်လျားသော အစဉ်များကို တစ်ခါတည်း အ処理 လုပ်ရန် ခွင့်ပြုသည်၊ ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များအတွက် တစ်ပြေးညီမြင့်မားသော ထုတ်လွှင့်မှုကို တိုးတက်စေသည်[16]။ မှတ်ဉာဏ်အကျယ်ချဲ့သည်လည်း အထူးသဖြင့် ပျော်ရွှင်စရာ – GPU တစ်ခုလျှင် 8 TB/s (HBM3e 12 အလွှာများကြောင့်)[14]။ နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ H100 SXM module သည် 3 TB/s ခန့်ပေးခဲ့ပြီး[17]၊ HBM3e ဖြင့် H200 အဆင့်မြှင့်တင်မှုသည် ~4.8 TB/s မှာတင်ရပ်ရှိခဲ့သည်[18][19]။ Blackwell Ultra ဖြင့်၊ မှတ်ဉာဏ်ဖွဲ့စည်းမှုစနစ်သည် ဝန်ဆောင်မှုများအတွက် နောက်ထပ် အတားအဆီးမဟုတ်တော့ပါ။ မော်ဒယ်များကို ပိုကြီးမားစေခြင်း၊ သို့မဟုတ် ပိုထိရောက်စွာ ချိတ်ဆက်မှုများကို ပြုလုပ်ခြင်းအားဖြင့် အပြင်မှတ်ဉာဏ်ကို အမြဲတမ်း လှန်ထိုးခြင်းမရှိဘဲ ပြုလုပ်နိုင်သည်။

Grace Hopper မှ Grace Blackwell သို့: NVIDIA ၏ ဒီဇိုင်းသည် CPU နှင့် ကွန်ယက်များကို GPU များနှင့် ပေါင်းစပ်ထားပြီး cluster-scale စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ Blackwell Ultra “node” တစ်ခုစီသည် NVIDIA ၏ Grace CPU များ နှင့် GPUs များကို အလွန်မြန်သော NVLink-C2C လင့်များ (900 GB/s CPU–GPU bandwidth) ဖြင့် ပူးတွဲထားသည်။ Grace CPU သည် 2,592 Arm cores နှင့် LPDDR5X အမြန်မေးမွန်းလမ်းကြောင်း bandwidth ကိုပေးပြီး GPUs များကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။ အခါအားလျော်စွာ Grace Blackwell ဟုခေါ်သောပေါင်းစပ်မှုသည် GPU ရှုထောင့်ကို CPU သို့မဟုတ် I/O ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် အစားမပျက်စေပါ။ အမှန်တကယ်, NVIDIA GB300 စနစ်တစ်ခု (အောက်တွင်အသေးစိတ်ဖော်ပြထားသော) သည် တစ်ရာကီတစ်ခုစီတွင် 72 GPUs နှင့်အတူ 36 Grace CPUs တွဲဖက်လုပ်ဆောင်သည်။ 5th-gen NVLink ဖြင့် 130 TB/s အထူးမြန်သော all-to-all bandwidth ဖြင့် ဆက်သွယ်ထားသည်။ ဤ ဖက်ဘရစ်နှင့် NVIDIA ၏ Quantum X InfiniBand သို့မဟုတ် Spectrum-X Ethernet သည် node များအကြားရှိသောကြောင့် multi-rack “AI factories” များသည် မြန်ဆန်သော inter-GPU ဆက်သွယ်မှုဖြင့် လည်ပတ်နိုင်သည်။ နောက်ဆုံးရည်ရွယ်ချက်မှာ AI အနက်ဖျော်မှုကို cloud service အဖြစ် တိုးချဲ့ရန်ဖြစ်ပြီး NVIDIA သည် AI Factory အယူအဆဟု ခေါ်သော နည်းပညာသည် ကွန်ယက်ဖြင့်ချိတ်ဆက်ထားသော accelerator များ၏ ကလပ်စတာတစ်ခုတွင် ငှက်ပျံ့စွာ မော်ဒယ်များနှင့် တောင်းဆိုမှုများကို လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။

Watt တစ်ခုလျှင် စွမ်းဆောင်ရည်: ထိရောက်မှုမြှင့်တင်မှုများ

Blackwell Ultra ၏ အလွန်အမင်း ထင်ရှားသော အချက်များထဲမှာ AI အလုပ်လုပ်စဉ်အတွက် စွမ်းအင်ထိရောက်မှုကို ဘယ်လောက်တိုးတက်စေသလဲဆိုတာပါ။ ဟုတ်ပါတယ်၊ တစ်ခုချင်းစီ GPU က များစွာသော ပါဝါကို ဆွဲယူပါတယ် (TDP မြင့်မားမှုကို တစ်ခဏလောက် ပြောဆိုပါမည်)၊ သို့သော် ယခင်မျိုးဆက်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက performance-per-watt သည် အလွန်များစွာ တိုးတက်ခဲ့သည်။ NVIDIA ၏ ကိုယ်ပိုင် စံနှုန်းများအရ အရွယ်အစားကြီးမားသော အဆင့်တွင် Blackwell Ultra စနစ်များသည် Hopper အခြေခံစနစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စွမ်းအင်တစ်မီဂါဝပ်လျှင် throughput 5× ပေးစွမ်းသည်။ ၎င်းသည် အချို့သော အချက်အလက်များ၏ ပူးပေါင်းမှုကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။

• Precision အနည်းငယ် = စွမ်းအင်အနည်းငယ်: နည်းနည်းသော တိကျမှုဆုံးရှုံးမှုဖြင့် 4-bit တိကျမှုကို အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် Blackwell Ultra သည် တူညီသော အနှိပ်လုပ်ငန်းကို အနည်းငယ်သော joules ဖြင့်ပြုလုပ်နိုင်သည်။ NVFP4 format သည် ထောက်ပံ့မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် memory ကို လှုပ်ရှားမှုကို လျှော့ချခြင်းနှင့် multiplier ပိုငယ်သောများကို အသုံးပြုရန် အထူးရည်ရွယ်ထားသည်။ ထို့ကြောင့် FP8 မှ FP4 သို့ တိကျမှုကို လျှော့ချခြင်းသည် watt တစ်ခုစီအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးတက်စေသည်။ အခြေအားဖြင့် GPU တစ်ခုစီသည် တူညီသော power budget ဖြင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ သို့ဖြစ်ရာတွင် inference serving အတွက် အရေးကြီးမြန်ဆန်မှုဖြစ်သည်။
• ယန္တရား ဗဟိုပြုပြင်ခြင်းများ: tensor memory နှင့် SMs အတွင်းရှိ dual-block ပေါင်းစပ်မှုသည် watt တစ်ခုစီ၏ အသုံးပြုမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။ ဒေတာကို on-chip တွင်ထားရှိပြီး DRAM သို့ ဝင်ရောက်မှုများကို လျှော့ချသည်၊ Tensor Cores များကို လျှော့နည်းသော အချိန်ပျက်ကွက်မှုများဖြင့်အလုပ်လုပ်စေသည်။ ထို့အပြင် attention units (SFUs) တွင် လမ်းကြောင်းအရေးကြီးများကို နှစ်ဆဖွင့်ခြင်းသည် ယူနစ်များကို လျင်မြန်စွာ အလုပ်ပြီးစီးစေပြီး နေရာမရှိသော အလုပ်များကိုလည်း လျှော့ချစေသည်။ အလုံးစုံအားဖြင့် memory စောင့်ဆိုင်းမှုများ သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ချက်များ၏ ရှည်လျားသော အစီအစဉ်များတွင် စွမ်းအင်ကုန်ကျမှုကို လျှော့ချသည်။
• Process Node နှင့် Clock စီမံခန့်ခွဲမှု: Blackwell မျိုးဆက် GPU များကို အဆင့်မြင့် TSMC 4N/4NP processes တွင် ထုတ်လုပ်ထားပြီး Ultra အမျိုးအစားများသည် အလွန်အမင်းကို ဖြည့်ဆည်းထားသည်။ တူညီသော power envelope ဖြင့် clock မြင့်မားခြင်း သို့မဟုတ် core ပိုများခြင်းကို လုပ်နိုင်သည်။ အချို့သော လေ့လာမှုများအရ အခြေခံ Blackwell (တစ်ခါတစ်ရံတွင် B200 ဟုရည်ညွှန်းသည်) သည် Hopper ထက် perf/W တွင် အထင်ကြီးသော တိုးတက်မှုကို 4N silicon သို့ရွှေ့ပြောင်းခြင်းနှင့် ယန္တရားဗဟိုပြုပြင်မှုများမှ ရရှိခဲ့သည်။ Blackwell Ultra သည် ထို့အပေါ်တွင် 50% ပိုမိုတွက်ချက် အင်အားကို ထပ်မံထည့်သွင်းပြီး power တိုးပွားမှုလာခဲ့သော်လည်း ratio ပိုမိုကောင်းမွန်သည်။

performance-per-watt တိုးတက်မှုများသည် သင်္ချာပညာဆိုင်ရာသာမက ပိုမိုကျွေးလှောင်ရသော စွမ်းအင်အသုံးစရိတ် ကိုတိုက်ရိုက်သက်ရောက်စေသည်။ အင်ပွတ်အတူတူဖြင့် throughput ကို 5 ဆရနိုင်ရင်၊ တစ်ခေါက်စစ်ဆေးမှု အတွက်ကုန်ကျစရိတ်ကို များစွာလျှော့ချပေးသည်။ အများအပြား AI မော်ဒယ်များကို ဝက်ဘ်အရွယ်အစားတွင် (နေ့စဉ်မီလီယံချီသောစစ်ဆေးမှုများကိုစဉ်းစားပါ) ထုတ်လွှင့်နေသောကြောင့်၊ ဤထိရောက်မှုတိုးတက်မှုများသည် လျှပ်စစ်နှင့် အေးမြစရိတ်များကိုထိန်းချုပ်ရန်အတွက် အရေးကြီးသည်။ NVIDIA သည်သူတို့၏ GPU များအတွက် စွမ်းအင်ထိရောက်မှုတွက်ချက်ရေးကိရိယာ ကို [25] ဖြင့် ပေးထားပြီး၊ ဤစံချိန်သည်ဖောက်သည်များအတွက် ဘယ်လောက်အရေးကြီးလာနေပြီဆိုတာ လှုံ့ဆော်ပြထားသည်။

တစ်ဖက်မှလှည့်ကြည့်ပါက AMD နှင့် အခြားပြိုင်ဘက်များသည် AI အတွက် perf-per-watt ကို ကြွေးကြော်နေသော်လည်း ၂၀၂၅ နောက်ပိုင်းတွင် NVIDIA သည် Blackwell Ultra ဖြင့် အဆင့်မြှင့်တင်မှုကို ရရှိထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့် AI inference အတွက် ပြိုင်ဘက် GPU ဖြစ်သော AMD MI300X သည် 5nm-class နည်းပညာနှင့် 8-bit နှင့် 16-bit လည်ပတ်မှုများတွင် အာရုံစိုက်ကာ နိုင်ငံရေးအရတွင် နောက်ကျနေသေးသည်။ NVIDIA ၏ 4-bit inference အတွက် အထူးပြု hardware ဖြင့် ချဉ်းကပ်မှုမှ ထူးခြားသည့် ထိရောက်မှုကို ရရှိစေသည်။ ဤအကြောင်းကြောင့်ပင် cloud ပံ့ပိုးသူများသည် Blackwell Ultra အတွက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန် စိတ်အားထက်သန်နေသည် - စုစုပေါင်းပိုင်ဆိုင်မှုကုန်ကျစရိတ်သည် အချိန်နှင့်အမျှ လျှပ်စစ်စွမ်းအင်သက်သာမှုအပေါ် အခြေခံ၍ တိုးတက်သည်။

မှတ်ဉာဏ် အကျယ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည် အားသာချက်များ

ကြီးမားသော AI မော်ဒယ်များသည် မေ့မှုနှင့် အကျယ်အဝန်းအတွက် နာမည်ကြီးသော ဆာလောင်ခြင်းကို Blackwell Ultra သည် ၎င်း၏ HBM3e memory architecture ဖြင့် တိကျစွာ ဖြေရှင်းပေးသည်။ ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း၊ တစ်ခုချင်းစီ GPU တွင် 288 GB of HBM3e memory ပါရှိသည်[14]။ ၎င်းသည် အလွန်မြန်ဆန်သော အမှတ်ရည်များဖြစ်ပြီး မကြာသေးမီက GPU များဖြစ်သော H100 80GB သို့မဟုတ် HBM3e ကိုမိတ်ဆက်ခဲ့သော အလယ်အလတ် H200 141GB နှင့် နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါက ကြီးမားသော အချက်အလက်ဖြစ်သည်[18][19]။

GPU တစ်လုံးလျှင် 288 GB ရရှိနိုင်ခြင်း၏ ချက်ချင်းအကျိုးကျေးဇူးမှာ မော်ဒယ်ကို GPU များအကြား မခွဲခြားဘဲ အလွန်ကြီးမားသော မော်ဒယ်များကို မှတ်ဉာဏ်တွင် ထိန်းချုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ကြိမ်ပေါင်းများစွာ ပြောင်းလဲခြင်း (ပရမီတာ ဘီလီယံရာချီ မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာကြီးမားသော LLM များကဲ့သို့) အတွက် အခွင့်အလမ်းဖြစ်သည်။ အစုလိုက် ထုတ်လုပ်မှု ကြီးမားခြင်းလည်း ဖြစ်နိုင်ပြီး အသုံးပြုမှုကို မြှင့်တင်သည်။ NVIDIA သည် Blackwell Ultra (ယခင်မော်ဒယ်နှင့် နှိုင်းယှဉ်သော) တွင် မှတ်ဉာဏ် 1.5× ကြီးမားခြင်း သည် "AI အကြောင်းအရာအရှည်ကြီးများအတွက် အကြောင်းပြချက်ထုတ်လုပ်မှုကို မြှင့်တင်သည်" ဟု အထူးသဖြင့် မှတ်ချက်ပြုသည်။[16] ရှည်လျားသော စာရွက်စာတမ်း မေးဖြေမှု သို့မဟုတ် AI အကူအညီဖြင့် ရှည်လျားသော စကားဝိုင်းများကဲ့သို့ AI အက်ပ်များအတွက် GPU သည် တိုကင်များကို တစ်ကြိမ်ထဲတွင် ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး မြန်နှုန်းနှင့် ရလဒ်အရည်အသွေးကို တိုးတက်စေသည်။

Bandwidth သည် အခြားဘက်ဖြစ်သည်။ 12 HBM stacks ကို တပြိုင်တည်း ပြေးဆွဲခြင်းဖြင့် Blackwell Ultra ၏ မှတ်ဉာဏ်အဖွဲ့အစည်းသည် အလွန်ကျယ်ပြန့်သည်။ ထိပ်ဆုံးတွင် ~8 TB/s အမီ အချက်အလက်များကို တွန်းပို့နိုင်သည်[14]။ ဤသည်မှာ ထူးခြားသော နံပါတ်တစ်ခုဖြစ်သည် - နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ပါက၊ GDDR6 ပါဝင်သော အဆင့်မြင့် PC GPU မှာ 0.5 TB/s ရှိနိုင်ပြီး၊ ယခင်မျိုးဆက်၏ ဒေတာစင်တာ GPU များက 2–3 TB/s အကွာအဝေးတွင် ရှိခဲ့သည်[17]။ လက်တွေ့တွင် ဤသည်က ဘာကိုဆိုလိုသနည်း? ၎င်းသည် GPU cores များကို မှတ်ဉာဏ် လုပ်ငန်းခွင်များတွင် အချက်အလက်ဖြင့် ဖြည့်စွက်နိုင်ကြောင်း ဆိုလိုသည်။ နယူးရယ်ကွန်ရက်များတွင် အကြီးစား matrix များကို မြှောက်ပေးခြင်း (၎င်းကို Tensor Cores များက စီမံကြသည်) နှင့် memory-bound လုပ်ဆောင်ချက်များ (ဥပမာ - အာရုံစူးစိုက်မှုအလေးချိန်များ၊ embedding lookups စသည်) များဖြင့် တွဲဖက်ထားသည်။ Bandwidth ပိုများလျှင်၊ ဤ memory-bound လုပ်ဆောင်ချက်များ အရှိန်မြှင့်ပြီး၊ စုစုပေါင်းလုပ်ငန်းခွင်သည် နည်းနည်းရပ်နေသည်ကို မြင်ရသည်။ Blackwell Ultra ၏ ဒီဇိုင်းသည် ၎င်း၏ အံ့သြဖွယ် ရှုခင်းကို တစ်ပြိုင်တည်း မှတ်ဉာဏ် ဖြတ်သန်းမှုနှင့် ညီမျှစေရန် အခြေအနေကို လွှမ်းမိုးခြင်းဖြင့် ရှောင်ရှားသည်။

တိကျစွာပြောရမယ်ဆိုရင် transformer model တစ်ခုက ရှည်လျားတဲ့ အစဉ်အတိုင်းအတာကို ထုတ်လုပ်ရာမှာ အာရုံစူးစိုက်မှု ကိရိယာက မှတ်ဉာဏ်ထဲက ကြီးမားတဲ့ key/value matrix တွေကို ဖတ်ရမယ်။ Hopper H100 မှာဆိုရင် ရှည်လျားတဲ့ အစဉ်အတိုင်းအတာတွေအတွက် အကန့်အသတ် ဖြစ်ခဲ့နိုင်ပေမယ့် Blackwell Ultra နဲ့ HBM3e မှာ GPU က အဲဒီ matrix တွေကို နှစ်ဆမို့မို့ ပိုပြီးမြန်တဲ့နှုန်းနဲ့ ထည့်နိုင်တယ်။ 2× ပိုမြန်တဲ့ အာရုံစူးစိုက်မှုတွက်ချက်မှု ယူနစ်တွေနဲ့ ပေါင်းစပ်ပြီးရင် GPT-styled စာသားထုတ်လုပ်မှုလို ရှည်လျားတဲ့ အကြောင်းအရာနဲ့အလုပ်တွေမှာ ပိုမိုမြင့်မားတဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိနိုင်တယ်။ NVIDIA ရဲ့ “AI Factory” အယူအဆကလည်း မှတ်ဉာဏ်ကို ကလပ်စတာအဆင့်မှာ စုစည်းပေးတယ် – 72-GPU ရက်မှာဆိုရင် 20 TB ထက်မနည်းတဲ့ GPU မှတ်ဉာဏ် ရှိပြီး၊ စုစုပေါင်း မှတ်ဉာဏ်ကျယ်ပြန့်နှုန်းက နာရီနှင့်ချီ TB/s အထိ ရှိပါတယ် NVLink ချိတ်ဆက်မှု နယ်ပယ်[22][20]။ ဒါက အကြီးစားမော်ဒယ်တွေကို တစ်ပြိုင်တည်း အများကြီး တိုးမြှင့်အသုံးပြုဖို့ အထူးသင့်လျော်တဲ့ အခြေအနေဖြစ်စေပါတယ်။

ကလပ်စတာစီးပွားရေးအရေအတွက်: အကြီးချဲ့ပြီး ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ပါဝါ

စွမ်းဆောင်ရည်နဲ့ ထိရောက်မှုကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီးနောက် Blackwell Ultra ကို ဖြန့်ဝေရာမှာ လိုအပ်တဲ့ အထောက်အထားတွေဖြစ်တဲ့ ကုန်ကျစရိတ်နဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံတွေကို ဦးစားပေးရမယ်။ ဒီ GPUs တွေကို ပုံမှန်အားဖြင့် NVIDIA ရဲ့ GB300 NVL72 rack သို့မဟုတ် HGX B300 server blades တို့လို စနစ်ကြီးတွေနဲ့အတူ ရောင်းချကြပါတယ်။ GB300 NVL72 တစ်ခုမှာ Blackwell Ultra GPUs 72 လုံးနဲ့ Grace CPUs 36 လုံးပါဝင်ပြီး မြန်နှုန်းမြင့် switches နဲ့ အအေးကိရိယာတွေနဲ့ အပြည့်အစုံပါဝင်ပါတယ်။ ဒါဟာ AI supercomputer တစ်ခုဖြစ်ပြီး စျေးကြီးပါတယ်။ စက်မှုလက်မှုအစီရင်ခံစာများအရ NVIDIA က GB300 NVL72 rack တစ်ခုကို ၃ သန်းလောက်အဖြစ် သတ်မှတ်ထားပါတယ်။ ဒါက GPU တစ်ခုကို အလယ်အလတ် $40,000 လောက်ကျပြီး NVIDIA က အစီရင်ခံစာတွင် ဖော်ပြထားတဲ့ $30k–$40k စျေးနှုန်းနဲ့ ကိုက်ညီပါတယ်။ (အထူးသဖြင့် Jensen Huang က သီးသန့် chips သို့မဟုတ် cards ကို အစီရင်ခံစာတွင် ရောင်းမည်မဟုတ်ကြောင်း ဖော်ပြထားသည် – သူတို့က စနစ်အပြည့်အစုံကိုသာ ရောင်းချလိုပါတယ်။ ဒီအစီအစဉ်က အစပျိုးစျေးနှုန်းကို မြှင့်တင်ပေမယ့် ဝယ်သူတွေ အပြည့်အစုံနဲ့ အထောက်အထားရရှိစေပါတယ်။)

AI ကလပ်စတာကို စီစဉ်နေသူတိုင်းအတွက် မြို့တော်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု (CapEx) က အလွန်ကြီးမားပါတယ်။ ရက်ခ်တစ်ခုက အမေရိကန်ဒေါ်လာ သန်း ၃ သာက်ကိန်းရှိပြီး နေရာအများစုမှာ ရက်ခ်အများကြီးပါဝင်ပါတယ်။ CoreWeave, OpenAI, Meta, Microsoft – အကြီးစားတွေက အမြင့်ဆုံးပမာဏကို ဝယ်ယူနေကြပါတယ်။ အစိုးရမဟုတ်သော စတပ်ပ်၊ သုတေသနဌာနတွေက အပိုင်းပိုက်မှတ်ဈေးကွက်မှာ အမေရိကန်ဒေါ်လာ MSRP ထက် တစ်သောင်းထက်ပိုသော H100s ရောင်းချမှုအတွက် ဈေးနှုန်းမြင့်တက်ခဲ့ပါတယ်၊ ဒါကြောင့် Blackwell မှာလည်း အတူတူသောလမ်းကြောင်းတွေကိုတွေ့ရပါတယ်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်ကုန်ပိုင်းမှာ H100 80GB ကတ်တွေကို အမေရိကန်ဒေါ်လာ ၃၀,၀၀၀–၄၀,၀၀၀ ဖြင့် ရောင်းချခဲ့ကြောင်းတွေ့ရပါတယ်၊ စျေးကွက်ပမာဏအလိုက်ပေးတဲ့အခါမှာပါ[29]။ Blackwell Ultra ကလည်း အတူတူသောအခြေအနေကို ထပ်ခါထပ်ခါလုပ်နေပါတယ်၊ အဓိကအားဖြင့် “AI ရွှေတူး” ဈေးနှုန်းကို နှစ်ထပ်တိုးထားပါတယ်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ လက်ရှိတွင် ဒီအဆင့်ရှိ ဟာ့ဒ်ဝဲကို ကစားနိုင်ဖို့ အထိုင်အကျေနပ်မှုရှိသော အဖွဲ့အစည်းများ သို့မဟုတ် ကလောင်ဒ်ခရက်ဒစ်များရှိသောအဖွဲ့အစည်းများသာ တတ်နိုင်ပါတယ်။

ဓာတ်အားနှင့်အအေးခံကုန်ကျစရိတ်များ: ဝယ်ယူဈေးနှုန်းနှင့်အတူ သည့်ကလပ်စတာများကို လည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်များ (OpEx) သည် အဓိကဖြစ်သည်။ Blackwell Ultra GPU တစ်ခုသည် အသုံးပြုမှုအပြည့်အဝတွင် ~1400 W အထိ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားကို ဆွဲယူနိုင်သည် [15] – H100 SXM ၏ ပုံမှန် 700W TDP ထက် နှစ်ဆအထိ သို့မဟုတ် ပိုများသည်။ 72-GPU ရက်ကတ်တွင်ဆိုပါက ယင်း GPU များကသာလျှင် 100 kW ခန့်ကို အသုံးပြုနိုင်သည် (CPU များ၊ ကွန်ရက်များ စသည်တို့၏ ထပ်တိုးများ မပါ)။ တကယ်တော့ NVL72 ကက်ဘိနက်ပြည့်ဖြည့်ထားသည်မှာ 18 GPU ထရေးများဖြင့် >100 kW ခန့်ကို ဆွဲယူရသည်နှင့် အဆင့်မြင့်အအေးခံလိုအပ်သည်။ NVIDIA သည် ယင်း စနစ်များတွင် ရေ-အေးဂျာကာ ကို ရွေးချယ်ခဲ့သည်၊ သို့သော် ယင်းမှာလည်း ကုန်ကျစရိတ်ရှိသည်: Morgan Stanley ၏ နောက်ဆုံးခန့်မှန်းချက်အရ ရေ-အေးဂျာကာစနစ်၏ပစ္စည်းစာရင်းသည် ရက်ကတ်တစ်ခုလျှင် ~$50,000 [30] ဖြစ်သည်။ ဤတွင် လိပ်ပြာအေးဂျာကာများ၊ မော်တာများ၊ အပူလဲလှယ်ကိရိယာများစသည်တို့ ပါဝင်သည်။ ထို့ပြင် နောက်မျိုးဆက်စနစ်များသည် လျှပ်စစ်စွမ်းအားမြင့်မားလာခြင်းကြောင့် (အကြောင်းအရင်း: နောက်ထွက်မည့် “Vera Rubin” မျိုးဆက်သည် GPU တစ်ခုလျှင် 1.8kW အထိ ရှိနိုင်သည်ဟု သတင်းအရ) ရက်ကတ်တစ်ခုလျှင် အအေးခံကုန်ကျစရိတ်သည် ~$56k [31][32] ရှိနိုင်သည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။

အခြားစကားဖြင့် $3Mတန်ဖိုးရှိစီလီကွန်အပေါ်တွင် သင်သည် ရေပိုက်နှင့် အပူစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် သောင်းချီအသုံးစရိတ်ကျနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် လျှပ်စစ်မီတာစရိတ် - 100 kW ကို 24/7 အချိန်ပြည့်လည်ပတ်ခြင်းသည် တစ်နေ့ကို 2.4 MWh ခန့်ဖြစ်သည်။ ကုန်သည်အချက်အလက်ဗဟိုစျေးနှုန်းများတွင် သင်တန်းတစ်ခုလျှင် တစ်နေ့ကို $200–$400 ခန့် (တစ်နှစ်လျှင် $100k ကျော်) ဖြစ်နိုင်ပြီး အအေးပြုခြင်းနှင့် အခြေခံဖွံ့ဖြိုးမှုအဆင့်များ ပါဝင်ခြင်းမရှိပါ။ သဘောတရားအားဖြင့် AI စူပါကလပ်တာကို လည်ပတ်ခြင်းသည် နှလုံးပျက်သူများ သို့မဟုတ် ဘဏ္ဍာရေးအတွက် မဟုတ်ပါ။

သို့သော်၊ ကလပ်စတာ စီးပွားရေးသည် ထုတ်လွှင့်မှုနှင့် TCO အတွက် ကိုယ်တိုင်ကို ချိန်ညှိပေးသည်။ Blackwell Ultra စင်တန်းတစ်ခုသည် ယခင်မျိုးဆက်စင်တန်းတစ်ခုထက် ၅၀ ဆ ထုတ်လွှင့်မှုကို ပေးနိုင်လျှင် (NVIDIA သည် အချို့သော အလုပ်လုပ်ငန်းများအတွက် အဆိုပြုသည်)[2]၊ ဒေတာစင်တာသည် ရှိရမည့် စင်တန်းစုစုပေါင်းကို လျော့နည်းစေပြီး (ထို့အပြင် စုစုပေါင်း စွမ်းအင်/အေးမြစေမှုကို လျော့နည်းစေသည်) ရည်မှန်းထားသော အလုပ်လုပ်ငန်းကို ပြည့်မီစေရန် လိုအပ်သည်။ ထိုတိုးတက်မှုသည် တစ်ခုချင်းစီ အခြေအနေတွင် စွမ်းအင်ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့နည်းစေပြီး၊ အပြည့်အဝ စွမ်းအင် ဆွဲယူမှုမြင့်မားသော်လည်း၊ တစ်ခုချင်းစီ GPU သည် မေးခွန်းများကို အပြိုင်အဆိုင် ပေးစေသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ GPU အချိန်ကို ငှားရမ်းသော ကလောင်ပေးသူများအတွက်ဆိုရင်၊ ထိုသို့ အလားအလာရှိသည်မှာ ဖောက်သည်များအတွက် တူညီသော စရိတ်ဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည် ပိုမိုပေးနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် အမြတ်ပိုကောင်းစေရန် လုပ်နိုင်သည်။ Medium သုံးသပ်ချက်အရ Blackwell GPU များသည် H100 များနှင့် ဆင်တူသော ငှားရမ်းစရိတ်ဖြင့် ပိုမိုစွမ်းဆောင်ရည်ပေးနိုင်လျှင်၊ ကလောင် AI တွက်ချက်မှု (တစ်ခုချင်း TFLOP-နာရီ) အတွက် ကုန်ကျစရိတ်သည် လျော့နည်းနိုင်သည်၊ အနည်းဆုံး ပစ္စည်းများရရှိနိုင်ချိန်တွင်သာဖြစ်သည်[33]။ ဈေးနှုန်းများ စနစ်တကျဖြစ်ပါက ကြီးမားသော မော်ဒယ်များကို မည်သူမဆို အသုံးပြုနိုင်စေရန် ဖြစ်နိုင်သည်။ အခုပင်၊ ပစ္စည်းပေးဝေရန် ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် ငှားရမ်းစရိတ်များ မြင့်မားနေဆဲ ဖြစ်ပြီး၊ များစွာသော ကလောင် GPU အခြေအနေများသည် ဈေးကြီးခြင်း သို့မဟုတ် စောင့်ဆိုင်းထားရခြင်း ဖြစ်နေသည်၊ အားလုံးက ဒီအသစ်သော ပစ္စည်းကိုလိုချင်ကြလို့ပါ။

အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် Blackwell Ultra ၏ စီမံကိန်းအရွယ်အစားတွင် စီးပွားရေး အနေဖြင့် အစပိုင်းတွင် လုံးဝကြီးမားသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ ပါဝင်သော်လည်း ရှည်လျားသော အချိန်အတွင်း လုပ်ဆောင်မှုနှင့် စွမ်းရည် တိုးတက်မှုများ အတွက် ကောင်းကျိုးများ ရရှိနိုင်သည်။ ဤစနစ်များကို စောစီးစွာ ရရှိနိုင်သော ကုမ္ပဏီများသည် AI မော်ဒယ် ဖွံ့ဖြိုးရေးနှင့် တင်သွင်းရေးတွင် ယှဉ်ပြိုင်မှု အသာရရှိသည် - ဤကြောင့် GPU များဝယ်ယူရန် အလျင်စလိုက်ကြသည်ကို “လက်နက်ပြိုင်ပွဲ” ဟု ယူဆရသည်။ ထိုQuarter တွင် NVIDIA ၏ ဒေတာစင်တာဝင်ငွေ 66% YoY အထိ တက်လာခဲ့သောကြောင့်လည်းဖြစ်သည် [34]။ မည်သည့် အကြီးစားနည်းပညာကုမ္ပဏီနှင့် AI စတတ်အပ်မှ မဆို GPU အခြေခံအဆောက်အအုံသို့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံနေကြပြီး၊ ဈေးနှုန်းမြင့်ခြင်းနှင့် ပို့ဆောင်ချိန်နောက်ကျခြင်းကို မတည့်ရင်တောင် လက်ခံကြသည်။

ကမ်းလှမ်းမှု အခက်အခဲ: ရှားပါးခြင်းနှင့် “H300” အကြောင်းအရာများ

ဤအရာအားလုံးသည် ဟန့်ချက်ဖြစ်လေ့ရှိသော လိုအပ်ချက်ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ရိုးရိုးပြောရမယ်ဆိုရင်၊ NVIDIA ၏ AI အမြန်နှုန်းမြှင့်စက်များအတွက် လိုအပ်ချက်သည် တင်သွင်းမှုထက်အလွန်များနေသည်။ NVIDIA ၏ ငွေရေးကြေးရေးအရာရှိချုပ် Colette Kress သည် မကြာသေးမီ ၀င်ငွေရေးပြောဆိုချက်တွင် "မိုးအုံ့နေသော" - သည်အဓိပ္ပါယ်သည် အဓိက cloud ပံ့ပိုးသူများသည် သူတို့၏ GPU စွမ်းရည်ကို အပြည့်အဝရောင်းချပြီးဖြစ်သည် - နှင့် သို့တည်းမဟုတ် ယခင်မျိုးစဉ် GPUs များဖြစ်သည့် H100 နှင့် Ampere A100 များသည် တပ်ဆင်ထားသောအခြေပြုစနစ်တွင် "အပြည့်အဝအသုံးပြုထားသည်" ဟု ဆိုသည်[35]။ NVIDIA သည် ပစ္စည်းဖိအားဖြစ်မှုကို အသိအမှတ်ပြုပြီး ၎င်း၏ ထုတ်လုပ်မှုကို အမြန်ဆုံးမြှင့်တင်နေသည်ဟု ဆိုသည် (2024 ၏ 2H မှာ အရေးကြီးသော တိုးတက်မှုကို မျှော်မှန်းထားသည်)[36]။ Jensen Huang သည် ထိုင်ဝမ်ရှိ TSMC သို့ ခရီးသွားစဉ်တွင် Blackwell chips အတွက် "အလွန်ပြင်းထန်သော လိုအပ်ချက်" ကို ဖြည့်ဆည်းရန် wafers အများအပြားကို သူတို့၏စက်ရုံကို မေးမြန်းခဲ့သည်ဟု ဆိုသည်[37][38]။ TSMC ၏ အမှုဆောင်အရာရှိချုပ်သည် Jensen ကို "ငွေဖိုးငါးထရီလီယံနှင့်တန်ဖိုးရှိသော လူ" ဟု နှစ်သက်စွာခေါ်ဆိုကြသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် NVIDIA ၏ စျေးကွက်တန်ဖိုးသည် AI အပေါ်အလွန်ကောင်းမွန်သော လျှာထားမှုများကြောင့် $5 ထရီလီယံကို ရောက်ရှိခဲ့သည်[39]။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ NVIDIA သည် သူတို့ ထုတ်လုပ်နိုင်သမျှ chip များကို ရောင်းချနေပြီး၊ မိတ်ဖက်များကို ထုတ်လုပ်မှုကို လျင်မြန်စေဖို့ ဖိအားပေးနေသော်လည်း - နီးပါးကာလအတွင်း လိုအပ်ချက်ကို ဖြည့်ဆည်းရန် မလုံလောက်သေးပါ။

အကြောင်းအရင်းအမျိုးမျိုးက အတားအဆီး ဖြစ်ပေါ်လာစေပါတယ်။

• ပြောင်းလဲခက်ခဲသောထုတ်လုပ်မှုကွင်းဆက်များ: ယင်းတို့သည် GPU များသာမကပါ။ NVIDIA သည် ယခု CPU များ၊ ကွန်ယက်ပစ္စည်းများ၊ အအေးပေးစနစ်များ စသည်ဖြင့် အပြည့်အစုံစနစ်များကိုရောင်းချလျက်ရှိသည်။ တရုတ်နိုင်ငံထံမှ အစီရင်ခံစာအရ GB200 (Blackwell) စက်ပစ္စည်းများတွင် အသစ်ထည့်သွင်းထားသော ရေအေးပေးစနစ်များအတွက် အချို့သောပစ္စည်းများတွင် အကျပ်အတည်းရှိနေသည်[40]။ တရုတ်ထုတ်လုပ်သည့် Foxconn နှင့် Wistron ကဲ့သို့သော ပေးသွင်းသူများသည် ပန့်များ သို့မဟုတ် အေးပေးပုံပြားပစ္စည်းများတွင် အခက်အခဲများကိုကြုံတွေ့ရသည်ဟုသတင်းရသည်[41]။ ရေခဲအေးပေးပုံစနစ်ပေါ်တွင် အခြေခံ၍ ဒီဇိုင်းများကို အစွမ်းကုန်ကျင့်သုံးရန် NVIDIA ၏ဆုံးဖြတ်ချက်သည် ထုတ်လုပ်မှုကွင်းဆက် အသီးသီးတွင် အခက်အခဲများကိုဖြစ်စေခဲ့သည်[42]။ အဆိုပါအစီရင်ခံစာတွင် Bank of America ၏ စစ်တမ်းအရ Blackwell စနစ်များနှင့်ဆိုရင် သတင်းပေးခြင်းကို အနည်းငယ်အသက်ကြီးသော Hopper-based စနစ်များ (ဥပမာ လေခဲအေးပေးသော H200 HGX) သို့ NVIDIA မှ အမိန့်များကိုရွှေ့ပြောင်းနိုင်သည်ဟုဆိုသည်[43]။ ယခုအချိန်ထိ NVIDIA သည် Blackwell Ultra ကို 2025 တွင်အချိန်မှီဖြန့်ချိနိုင်ခဲ့သော်လည်း ပထမဆုံးထုတ်ကုန်များကို အဓိကဖောက်သည်များ (Meta, Microsoft စသည်ဖြင့်) မှသာ ရယူခဲ့သည်[44]။ အသေးစားအဝယ်များသည် အစီအမံတွင်ရပ်နေကြသည်။
• TSMC ၏ ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်: Blackwell GPU များကို TSMC ၏ 3nm-class စက်မှုစနစ် (4N သည် ယခင်လူကြီးများအတွက် 5nm အထူးပြုဖြစ်သည်။ အသစ်များသည် 3nm ဖြစ်နိုင်သည်) အပေါ်တွင် ထုတ်လုပ်သည်။ TSMC ၏ နည်းပညာခေတ်သစ်စွမ်းရည်သည် ကန့်သတ်ထားပြီး NVIDIA နှင့် Apple ကဲ့သို့သော အခြားဂျိုင်များမှ အများအားဖြင့် ကြိုတင်မှာယူထားသည်။ NVIDIA သည် 2024–2025 အတွက် wafer မှာယူမှုကို 50% တိုးမြှင့်ထားသည်[45]။ ထို့အပြင် ချစ်ပ်များအတွက်ကြိုတင်မှာယူချိန်သည် လများကြာနိုင်သည်။ အမှန်တကယ်ပြောရလျှင် NVIDIA သည် 2026 အထိ TSMC ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်ကို ကြိုတင်မှာယူထားခြင်းကြောင့် AMD က AI အရှိန်မြှင့်ပေးသူများတွင် အခက်အခဲဖြစ်နိုင်သည်ဟု အချို့သောသုံးသပ်သူများကဆိုသည်[46][47]။ ယခုအချိန်တွင်ထုတ်လုပ်မှုသည် အပြည့်အဝဖြစ်နေသောကြောင့် NVIDIA သည် ထုတ်ကုန်ပမာဏကို အချိန်အတိုင်းအတာတွင် တိုးမြှင့်နိုင်သည်။ သို့သော်တိုက်ရိုက်အကျိုးပြုမှုမရှိသေးပါ – ထုတ်လုပ်မှုစက်ရုံများသည် အပြည့်အဝလုပ်ဆောင်နေသော်လည်း အားလုံး AI ကုမ္ပဏီများသည် GPU များကို “မနေမနားလိုအပ်နေသည်”။
• တင်ပို့မှုကန့်သတ်ချက်များ: ပြင်ပအကြောင်းအရာတစ်ခုမှာ တရုတ်နိုင်ငံသို့ ထိပ်တန်း AI ချစ်ပ်များကို ရောင်းချခြင်းအပေါ် အမေရိကန်ကန့်သတ်ချက်များဖြစ်သည်။ NVIDIA သည် H100 သို့မဟုတ် Blackwell ထိပ်တန်းချစ်ပ်များကို တရုတ်နိုင်ငံသို့ရောင်းချ၍မရပါ[48]။ ယင်းသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းအတွက် ပစ္စည်းပေးသွင်းမှုကို တိုးမြှင့်စေမည်ဟု ထင်ရနိုင်သော်လည်း NVIDIA သည် တရုတ်နိုင်ငံအတွက် အနည်းငယ်လျော့နည်းသော မော်ဒယ်များ (H100 “CN” မော်ဒယ်များ) ထုတ်လုပ်ထားသည်။ ထို့ကြောင့် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းရည်အချို့ကိုသုံးစွဲနေပါသည်။ ထို့အပြင် တရုတ်နိုင်ငံ၏ AI ကွန်ပျူတာများအတွက် လိုအပ်ချက်မှာ ကြီးမားနေသဖြင့် ယင်းတို့သည် နောက်ဆုံးထွက် NVIDIA ချစ်ပ်များကို မရနိုင်ပါက အဟောင်းများကိုဝယ်ယူနိုင်ပြီး ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာပစ္စည်းပေးသွင်းမှုကို ဖိအားပေးနိုင်ပါသည်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ အနောက်တိုင်း၏လိုအပ်ချက်တင်လျှင်လည်း လက်ရှိထုတ်ကုန်အားလုံးကိုစားသုံးနိုင်သည်၊ ထိုကွောငျ့ တရုတ်ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် NVIDIA ၏ပစ္စည်းအရောင်းပေးသွင်းမှုကိုဘယ်လိုဖြန့်ဝေရာတွင် ရှုပ်ထွေးမှုကိုဖြစ်စေသည်။

“H300”ဆိုသည်မှာ ဆွေးနွေးမှုတွင် ပြောဆိုခြင်းသည် နောက်ထပ်ကြီးမားသော GPU အဆင့်မြှင့်တင်မှုကို ညွှန်းဆိုခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။ NVIDIA ၏ Blackwell အပြီးနောက် လမ်းပြမြေပုံကို Vera Rubin (လေ့လာရေးသိပ္ပံပညာရှင်အမည်ဖြင့်) ဟု အမည်ပေးထားသည်ဟု သတင်းများပြောကြသည်။ အချို့သော ဝါသနာရှင်များက ယခုခန့်မှန်းထားသော အနာဂတ်စီးရီးကို Hopper အမည်ပေးပုံစံအတိုင်း “H300” ဟု အမည်ပေးခဲ့ကြသည်။ Blackwell Ultra သည် ယခုတွင် ရှိနေသော်လည်း ကုမ္ပဏီများသည် နောက်ထပ်အရာကို မည်သို့ဖြစ်မည်ကို အခုပင် ခန့်မှန်းနေကြသည်။ ဥပမာ 2027 အခြားအဆင့်မြှင့်တင်မှုတစ်ခုကို NVIDIA က ထုတ်လုပ်နိုင်သည်ဟု စိတ်ကူးကြပါစို့၊ ဥပမာ “H300” GPU ကို 3nm သို့မဟုတ် 2nm ဖြစ်စေ၊ Blackwell Ultra ထက် ၁၀-၁၅% ပိုမိုထိရောက်လာနိုင်ပါသည် (Reddit မှ မှတ်ချက်ရေးသူတစ်ဦးက ထင်မှတ်သည်)။ ဒါဟာ ချက်ချင်း ပြဿနာကို ဖြေရှင်းနိုင်မလား။ မဖြစ်နိုင်ပါ။ အကြီးစားကစားသမားများအများစုသည် ၎င်းတို့၏ Blackwell ဖြန့်ဖြူးမှုများကို အခုပင် စုပ်ယူနေကြသေးမည်ဖြစ်ပြီး အနည်းငယ်သာ အကျိုးရှိသည့်အတွက် ဒေါ်လာ ဘီလျံပေါင်းများစွာ တန်ဖိုးရှိသော ဟာ့ဒ်ဝဲကို တစ်ညအတွင်း ဖျက်သိမ်းမည်မဟုတ်ပါ။ ထို့ကြောင့် “H300” သို့မဟုတ် Rubin GPU တစ်ခု ပေါ်လာလျှင်တောင် ကြိုတင်မြှောက်ထားသောကဲ့သို့ ဖျော်ဖြေရန် အများအပြားရှိနေသေးသည်။ AI ကို စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် အဓိကဖြစ်နေသောကြောင့် ကမ်းလှမ်းမှုသည် အချိန်အနည်းငယ်အတွင်း ပိုမိုတိုးတက်လာမည်ဖြစ်သည်။ အနက်တစ်ဦးက NVIDIA သည် “AI ၏ အကျိုးသာလမ်းကြောင်း” သို့ ရောက်ရှိခဲ့သည်ဟု ဆိုသည် – အသုံးပြုမှုများပြားလာခြင်းသည် တွက်ချက်မှုအတွက် ပိုမိုအာရုံစိုက်မှုကို တွန်းလှန်ပေးပြီး အကျိုးရှိသည့် အပလီကေးရှင်းများကို ပေးစွမ်းနိုင်သည်။

အတွေ့အကြုံအရ၊ Jensen Huang ၏ လမ်းညွန်မှုမှာ လာမည့်နှစ်အထိ ပစ္စည်းကြပ်တည်းမှုရှိနေပါဦးမည်ဟု ဆိုပါသည်။ SK Hynix ကဲ့သို့သော မှတ်ဉာဏ်ထုတ်လုပ်သူများသည် AI အထွန်းအထိပ်ကြောင့် လာမည့်နှစ်အထိ ၎င်းတို့၏ HBM ထုတ်လုပ်မှုကို ရောင်းချပြီးသားဖြစ်သည်[51][52]။ NVIDIA ၏ Q4 ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်မှာ အခြားတစ်ခုခု ပျော်ရွှင်မှုဖြစ်သော $65 ဘီလီယံ အမြတ်ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းတို့ ပြုလုပ်နိုင်သမျှ Blackwell များကို သယ်ယူပို့ဆောင်နိုင်ကြောင်း ခန့်မှန်းထားသည်[53]။ ထို့ကြောင့် "supply crunch" သည် ချက်ချင်းပြီးဆုံးမည်မဟုတ်ပါ။ တကယ်တော့ စျေးနှုန်းများမြင့်မားနေပြီး 2025 အထိ GPU များကို သတ်မှတ်အရေအတွက်အတိုင်းသာရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဘယ်တော့မှမဖြစ်နိုင်၊ ဒုတိယအဆင့် cloud ပေးသွင်းသူများ သို့မဟုတ် သေးငယ်သော ကုမ္ပဏီများသည် စျေးနှုန်းများ များပြားလွန်းသည်ဟု ဆုံးဖြတ်၍ အော်ဒါများကို ရပ်ဆိုင်းသည့်အခါသာ ဖြေရှင်းမှုကို တွေ့နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ယခုအခါတွင်လည်းလူတိုင်း AI စွမ်းရည်အတွက် မြေထိုးယူမှုအခြေအနေတွင်ရှိနေကြသည်။ NVIDIA ၏ စနစ်အပြည့်ဖြစ်သော အရောင်းရမည့် မဟာဗျူဟာသည် ၎င်းတို့ GPU များကိုရယူလိုပါက အလွန်စျေးကြီးသော server များ သို့မဟုတ် pod များကိုပါ ဝယ်ရမည်ဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းတို့ကိုရယူနိုင်သူများကို ပို၍ စုပုံစေသည်။

ထိရောက်မှုအတွက် အရေးကြီးမှု: ပိုမိုပေါ့ပါးသော AI ဖရိမ်ဝါ့များ (Macaron ၏ အမြင်)

အဆင့်မြင့် AI ဟာ့ဒ်ဝဲအတွက် အလွန်ကြီးမားသောကုန်ကျစရိတ်များနှင့် ဖြန့်ဝေမှုကန့်သတ်ချက်များရှိနေချိန်တွင် ဆော့ဖ်ဝဲနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံဘက်က ဘယ်လိုလျော်ညီမှုများရှိနိုင်မလဲဆိုတာကိုစဉ်းစားကြည့်သင့်သည်။ စိတ်ဝင်စားဖွယ်အမြင်တစ်ခုမှာ ပေါ့ပါးသော အေးဂျင့် ဖရိမ်ဝါ့များ အတွက် အကြောင်းပြချက်ဖြစ်ပြီး - အဓိကအားဖြင့် အထူးပြုသေးငယ်သော မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် “အေးဂျင့်များ” အများအပြားအကူအညီဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့် AI စနစ်များကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်း ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စူပါ-GPU တစ်ခုကို လိုအပ်သော ဧရာမကြီးမားသော မော်ဒယ်တစ်ခုထက် ပိုမိုထိရောက်ပြီး မှတ်ဉာဏ်သိပ်သည်းသော AI အေးဂျင့်များကို အထောက်ပြုသော Macaron ကဲ့သို့သော လမ်းစဉ်များဖြစ်သည်။

ဘာကြောင့် ဒီအချိန်မှာ လိုက်ဖက်လိမ့်မည်ဟု စဉ်းစားရသလဲ။ ကွန်ပျူတာက စက်သုံးဆီအသစ် ဖြစ်လာပါက၊ သင့်တွင် ရှိသည့် ကွန်ပျူတာပမာဏဖြင့် ဘာများလုပ်နိုင်သလဲဆိုတာ အထူးအလေးထားပါ။ Blackwell Ultra သည် အလွန်အမင်း အားဖြည့်ပေးနိုင်သော်လည်း၊ အားလုံး GPU များကို ရရှိနိုင်မှာမဟုတ်ပါ။ ရရှိနိုင်သူများသည်လည်း အထိရောက်ဆုံးအသုံးပြုချင်ကြပါလိမ့်မည်။ ပေါ့ပါးသည့် AI အေးဂျင့်များ သည် ကွန်ပျူတာကို ထိုးထွင်းသိမြင်စေခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်- - ၎င်းတို့ကို ကိစ္စများကို ကဏ္ဍလိုက်ဖြင့် စီမံခန့်ခွဲရန်ဒီဇိုင်းဆွဲနိုင်ပြီး၊ မည်သည့်မေးခွန်းကိုမဆို အဆုံးအထိ အကြီးမားသောမော်ဒယ်ကို မစီမံခန့်ခွဲဘဲ၊ အခန်းကဏ္ဍလေးတစ်ခုအတွက်လိုအပ်သောမော်ဒယ်ကိုသာ အသုံးပြုသည်။ - ၎င်းတို့သည် ဖျော်ဖြေရန်နည်းပညာများကို (လိုအပ်သောအခါတွင်သာ သင့်လျော်သောအကြောင်းအရာကို ဆွဲယူခြင်း) သို့မဟုတ် ရလဒ်များကို သိုလှောင်ခြင်းတို့ကို မကြာခဏအသုံးပြုကြပြီး၊ အလျော်အစား ပြန်လုပ်ရသော ကွန်ပျူတာကို တွန်းလှန်ပစ်သွားစေသည်။ - သေးငယ်သောမော်ဒယ်များကို မကြီးမားသော GPU များ ရှားပါးသော်လည်း၊ အရမ်းစျေးကြီးသည့်အခါ၊ ပိုပြီးစျေးချိုသာသော သို့မဟုတ် ရှိပြီးသားဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်တွင် (အိုလံ့ GPU သို့မဟုတ် CPU များပင်ဖြစ်နိုင်သည်) မကြာခဏ အလွယ်တကူအလုပ်လုပ်နိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ 175B ပါရာမီတာတစ်ခုသာရှိသော မော်ဒယ်တစ်ခုက အရာအားလုံးကို လုပ်ဆောင်ရန်မှလွဲ၍၊ သင်သည် 5B မှ 20B အထိ ပမာဏရှိသော အသေးစားမော်ဒယ် 10 ခု (ဥပမာ၊ ကုဒ်ရေးခြင်း၊ သင်္ချာ၊ စကားပြောခြင်း အတွက် တစ်ခုစီ) ကို အထူးပြုထားသော နယ္ပယ်များအတွက် တစ်ခုစီအား လိုက်ဖက်စွာ ချိန်ညှိထားပြီး၊ အေးဂျင့် ဖရိမ်းဝေါ့ဒ်ဖြင့် စနစ်တကျ ပြုလုပ်ထားသော စုစည်းမှုကို ရှိနိုင်သည်။ ဤအရာများသည် မည်သည့်မေးခွန်းကိုမဆို ဖြေကြားရာတွင် အမှန်တကယ်လိုအပ်သော အထူးပြုအသုံးပြုမှုသို့ သွားရာလမ်းညွှန်သည့် အေးဂျင့်ကြောင့် မှတ်ဉာဏ်နှင့် ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို သာလွန်သက်သာစေရန် ကြိုးပမ်းနိုင်သည်။ ဤမျိုးစနစ်သည် သင့်ဟာ့ဒ်ဝဲရင်းမြစ်များ ကန့်သတ်ချက်ရှိလျှင် အထူးသဖြင့် ထိရောက်စွာ ကုန်ကျစရိတ်ချွေတာစေနိုင်သည်။ ဤသည်သည် ကလောင်ကွန်ပျူတာတွင် မိုက်ခရိုဆာဗစ်များနှင့် အလားတူဖြစ်သည်။ အလုပ်ကိုင်ရာတွင် သင့်လျော်သော အသေးစား ဝန်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်ပြီး၊ အရာအားလုံးကို ထိရောက်စွာ မလုပ်နိုင်သော အရွယ်ကြီးမားသော လူကြီးမင်းတစ်ခုကို သုံးခြင်းမဟုတ်ပါ။

မက်ခရွန် AI ကဲ့သို့သော ပရောဂျက်များသည် AI စနစ်တစ်ခုသည် အမြင်အာရုံနှင့် သတိပေးမှုဆိုင်ရာ ဗိသုကာများကို အနက်ရောက်စွာ လေ့လာနေပြီး၊ လူသားများက သီးခြားအထူးပြုသူကို မေးမြန်းသလို ပြုလုပ်နိုင်သော အတတ်ပညာများ သို့မဟုတ် အသိပညာအခြေခံများကို ခေါ်ယူခြင်းဖြင့် ဖြေရှင်းချက်များကို ဖန်တီးနေကြသည်။ လူတိုင်းမှာ Blackwell Ultra cluster မရှိသော ကမ္ဘာကြီးတွင်၊ ဒီဇိုင်းများသည် အဆင့်မြင့် AI အလုပ်များကို အလယ်အလတ် စက်ကိရိယာများဖြင့် လူများကို ပိုမိုလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် ခွင့်ပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် လက်ရှိ စက်ကိရိယာ ကန့်သတ်ချက်များကို အကျပ်သက်သည့် တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ထို့အပြင်၊ အထက်တန်းမှာတောင် ထိရောက်မှုက စီးပွားရေးအတွက် ကောင်းမွန်ပါတယ်။ Blackwell Ultra ကို အလျားလိုက် ဝယ်ယူနေတဲ့ hyperscalers တွေဟာ လည်းကောင်း၊ software အတွက် တိုးတက်အောင်လုပ်နေပါတယ် - ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့ compiler တွေကနေ ဖြန့်ဝေပုံစံ framework တွေအထိ - တစ်ချိန်တည်းမှာ GPU နာရီတစ်ခုကို အများဆုံး throughput ကို ရရှိအောင် စုပ်ယူဖို့။ (တစ်ခုကို $40k ကျသင့်တဲ့အခါ ဘာမှ မလျော့ချရဘူးဆိုတော့) ကြိုးပမ်းချက်တွေမှာ lightweight agent framework တစ်ခုကို, တစ်ခါကတော့, ကြီးမားတဲ့ မော်ဒယ်ကို pre-processing query တွေဖြင့် context length ကို လျှော့ချပြီး (ထို့ကြောင့် စာရင်းကိုင်စရိတ်ကို အလျော့သုံး), သို့မဟုတ် logic အချို့ကို ပိုသက်သာတဲ့စက်တွေကို လွှဲပြောင်းနိုင်နိုင်ပါတယ်။ emerging systems တွေမှာ ကြီးမားတဲ့ မော်ဒယ်ကို သေးငယ်တဲ့ tools တွေ သို့မဟုတ် database တစ်ခုဖြင့် ကြိုးပမ်းမှုတွေကို မြင်ရပါတယ်။ ကြီးမားတဲ့ မော်ဒယ်ကို လိုအပ်တဲ့အခါမှာပဲ ခေါ်ယူပါတယ်။ အဲ့ဒီဖီလိုဆော်ဖီက Macaron ရဲ့ အဆိုနှင့် လိုက်ဖက်ပါတယ် - AI တစ်ခုကို တစ်ခုခြင်းစီအတွက် အသုံးမပြုဘဲ၊ အထောက်အကူပြုနည်းပညာတွေနဲ့ တစ်စုတစ်စည်းအဖြစ် အသုံးပြုပါ။

အနှစ်ချုပ်အနေနဲ့ Macaron fit လို့ခေါ်တဲ့အရာက NVIDIA ရဲ့နောက်ဆုံးပေါ်နဲ့အကောင်းဆုံးတွေဟာ အံ့သြဖွယ်လုပ်ဆောင်ချက်တွေကို ဖန်တီးနိုင်ပေမယ့် စက်မှုလုပ်ငန်းက AI ကို အထောက်အပံ့ပေးပြီး သာသာယာယာဖြစ်အောင်လုပ်ဖို့လည်းလိုအပ်တာကို အသိအမှတ်ပြုရမယ်ဆိုတာပါ။ ပိုကြီးမားတဲ့မော်ဒယ်ကြီးတွေကို ပိုစျေးကြီးတဲ့ဟာ့ဒ်ဝဲပေါ်မှာသာ အားကိုးခြင်းက အထူးပြုလုပ်ချက်တွေမှာ ရလဒ်အနည်းငယ်သာရရှိစေပါတယ်။ AI ဖြေရှင်းနည်းတွေကို ပိုမိုပေါ့ပါးပြီး မော်ဂျူးလာများသောနည်းလမ်းများဖြင့် ဖန်တီးဖို့ (နဲ့လိုအပ်ခြင်းကို) နောက်ထပ်ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအခွင့်အရေးရှိပါတယ်။ ဒါက အင်အားကြီး GPU တွေသို့မဟုတ် မော်ဒယ်ကြီးတွေကို ရှာဖွေရန် ရပ်တန့်တာမဟုတ်ပါဘူး။ အစား အဲဒီတွေကို ပိုမှန်ကန်စွာသုံးစွဲပေးဖို့ပါ။ ယခုဖြစ်ပေါ်နေသော ကမ်းလွန်ပြတ်ကျခြင်းနဲ့ စျေးနှုန်းတက်ခြင်းက အဲဒီဆွေးနွေးမှုကို အားဖြည့်ပေးနေတာပါ။ ကန့်သတ်ထားသော GPU ကြေးနဲ့ ပိုမိုထိရောက်သောအောင်မြင်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်ဖို့ နည်းလမ်းကြီးမားတဲ့နည်းလမ်းတွေကိုသာ အသုံးမပြုမီ နည်းလမ်းအသေးများဖြင့် စိစစ်မှု၊ ဆက်စပ်ဒေတာရယူခြင်းနဲ့ မော်ဒယ်ကြီးကို တကယ်ပြုလုပ်ဖို့လိုအပ်ချက်တွေကို ဆုံးဖြတ်ပြီးမှ Blackwell Ultra GPU တွေကို အသုံးပြုမယ့် AI ဝန်ဆောင်မှုတွေကို ပြောင်းလဲသုံးစွဲလာနိုင်ပါတယ်။

နိဂုံးချုပ်

NVIDIA ၏ Blackwell Ultra GPU များ၏ ပေါ်ထွန်းမှုသည် AI အခြေခံအဆောက်အအုံတွင် အရေးကြီးသောမျိုးမြော်မှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး AI သဘောသဘာဝနှင့် အနက်အဓိပ္ပာယ်မှန်းခြင်းတွင် အံ့ဖွယ်ကောင်းသော စွမ်းဆောင်ရည်တိုးတက်မှုများကို ယူဆောင်လာသော်လည်း အောင်မြင်မှု၏ စိန်ခေါ်မှုအသစ်များကိုလည်း ဦးစားပေးပြသထားသည်။ တိုးတက်လာသော စွမ်းရည်များ၊ အလေးချိန်များ နှင့် အမြင့်ဆုံး စွမ်းရည်များအတွက် လိုအပ်ချက်များကြောင့် များပြားသော ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် သိုလှောင်ခြင်းကို ကြုံတွေ့ရသည်။ Blackwell Ultra သည် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အထူးသဖြင့် အနိမ့်တိကျမှုတွင် တိုးတက်စေပြီး စွမ်းအင်အသုံးပြုမှုကို တိုးတက်စေသည်။ ဤသည်သည် တစ်နှစ်အကြာတွင်ရောက်ရှိနိုင်ရန် ခန့်မှန်းထားသော 50× အထိ AI ထုတ်လုပ်မှုမြင့်တက်ခြင်းနှင့် အချိန်နာရီတိတိ မီဒီယာထုတ်လုပ်ခြင်းကို ခွင့်ပြုသည်။ ၎င်း၏ HBM3e မှတ်ဉာဏ်နှင့် အဆင့်မြင့်ဗိသုကာသည် ကန့်သတ်ချက်များကို ဖယ်ရှားပေးသော်လည်း ၎င်းတို့၏အကျယ်အဝန်းနှင့် စွမ်းအင်အသုံးပြုမှုကြောင့် $3M မှစ၍ အထူးအအေးခံရသော 100kW အထိ သီးသန့်လှိုင်းလှည့်ခြင်းလိုအပ်သော စွမ်းရည်များ၊ စီးပွားရေးဆိုင်ရာစိန်ခေါ်မှုများကို မျဉ်းပြထားပါသည်။

AI GPU အထောက်အပံ့ပြဿနာသည် အမှန်တကယ်ရှိပြီး လက်ရှိဖြစ်ပျက်နေသောပြဿနာတစ်ခု ဖြစ်သည်။ NVIDIA ၏ ထုတ်လုပ်မှုအားလုံးသည် အားလုံးဝယ်ယူပြီးပြီဖြစ်ကြောင်း အပြိုင်အပြောပြောနေကြပြီး "အရောင်းဆုံး" ဟုဆိုခြင်းသည် ရိုးရာဖြစ်နေပြီ။ ဤရှားပါးမှုကြောင့် GPU များသည် $30k+ တန်ဖိုးဖြင့် ရောင်းချနေပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများနှင့် လုပ်ငန်းကျွမ်းကျင်သူများသည် ရှိသည်များကို အထူးသဖြင့် စိစစ်သုံးစွဲရန် အာရုံစိုက်ထားကြသည်။ ဤအရာသည် အရေးကြီးသောအချက်တစ်ခုကို ထင်ရှားစေသည် - ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော စက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် ရိုးရိုးရှင်းရှင်းအတိုင်း အရွယ်အစားကြီးမားမှုအပေါ်သာ အခြေခံ၍ မရနိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော Blackwell Ultra ကဲ့သို့သော ဟာ့ဒ်ဝဲသို့မဟုတ် အလေးချိန်အနည်းဆုံး အေးဂျင့်မှူဘောင်များကဲ့သို့သော ပိုမိုထိရောက်သော ဆော့ဖ်ဝဲတို့ဖြင့် ထိရောက်မှုသည် ဆက်လက်ရှေ့ဆက်ရန် အရေးကြီးသောအချက်ဖြစ်သည်။

မကြာခင်အချိန်အတွင်း NVIDIA ရဲ့ Blackwell Ultra ဟာ သတင်းခေါင်းစီးတွေကို ဆက်လက် အထင်ကရဖြစ်စေပြီး ဒီ GPU တွေကို တပ်ဆင်ဖို့ အစီအစဉ်တွေမှာလည်း အရေးကြီးနေပါလိမ့်မယ်။ ဒီ GPU တွေအတွက် အာဟာရရယူရန် အကြွင်းမဲ့ဆန္ဒဟာ များပြားနေပြီး ထောက်ပံ့ရေးက အပြည့်အဝဖြစ်လာတဲ့အထိ (နောက်ထပ် architecture မထွက်ခင်နဲ့ ဖက်ဘ်တွေ တိုးချဲ့တဲ့အထိ) ဒီအခြေအနေဟာ ဆက်လက်ရှိနေမယ်လို့မျှော်လင့်ရပါတယ်။ AI စွမ်းရည် တည်ဆောက်နေတဲ့ အဖွဲ့အစည်းတွေအတွက် ရယူရန်ဆိုတာ နှစ်မျိုးရှိပါတယ်- cutting-edge hardware ရနိုင်ရင် တိုးတက်မှုရနိုင်မယ်၊ ဒါပေမယ့် AI stack ကို ထိထိရောက်ရောက် မျှဝေနိုင်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ ဒါဟာ အသေးစားမော်ဒယ်တွေကို ရောနှောသုံးစွဲတာ၊ အသစ်ထွက်တဲ့ precision အတွက် ကုဒ်ကို အထူးပြုလုပ်တာ၊ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲရေးကို ရင်းနှီးမြှုပ်နှံတာ စတာတွေလုပ်ဖို့ အဓိကပါ။ အလဟသိပ်ဖြုန်းတဲ့ အကိန်းဂဏန်းတွေကို လုံးဝရှောင်ရှားဖို့ လိုအပ်ပါတယ်၊ ဒါဟာ ပိုက်ဆံဖြုန်းမှုပါ။

ကြိုတင်လေ့လာကြည့်လျှင် AI ဟာ့ဒ်ဝဲ၏ လမ်းကြောင်းသည် ပိုမိုမြင့်မားသော လုပ်ဆောင်နိုင်မှုများကို ဖော်ပြနေသည် (ထင်မှတ်ထားသော “H300” နှင့် လာမည့် Rubin သစ်ဆန်းမျိုးဆက်)၊ ထိုကဲ့သို့ အမြင့်မားဆုံး လိုအပ်ချက် များကို ဆက်လက်ရရှိနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် စက်မှုလုပ်ငန်း၏ စိန်ခေါ်မှုမှာ ဤအံ့သြဖွယ် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို လက်လှမ်းမီမှုနှင့် တွဲဖက်ရန်ဖြစ်ပါသည်။ အကျိုးရှိစွာ အသုံးပြုနိုင်မှု၊ အတိုင်းအတာကြီးမားမှု၊ နည်းပညာတီထွင်မှုတို့သည် Blackwell Ultra ကဲ့သို့သော GPU များက အားပေးသော AI တိုးတက်မှုသည် အကြီးစား ဒေတာစင်တာများ သို့မဟုတ် အမြင့်ဆုံး ငွေကြေးပမာဏရှိသူများသာ မဟုတ်ဘဲ အမျိုးမျိုးသော ကစားသမားများ ပါဝင်နိုင်ရန် အဓိကဖြစ်ပါသည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် NVIDIA ၏ နောက်ဆုံးထွက် အံ့ဖွယ်အရာသည် နယူးနယ်မြေများကို ဖွင့်လှစ်ပေးခဲ့သော်လည်း AI တွင် (ကွန်ပျူတာစွမ်းဆောင်ရည်တွင်) စွမ်းရည် ရှိသော အရင်းအမြစ် အသုံးချမှု သည် အနက်ရှိသော စွမ်းအားနှင့် တူညီသည်ဟု သတိပေးခဲ့ပါသည်။

အရင်းအမြစ်များ: NVIDIA ကုန်ပစ္စည်းနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာစာရွက်စာတမ်းများ[54][1][16], စက်မှုသတင်းအစီရင်ခံစာများ[8][43], နှင့်ကျွမ်းကျင်သူများ၏ လေ့လာမှုများ[28][27] Blackwell Ultra ၏ စွမ်းဆောင်ရည်၊ ထောက်ပံ့မှုကြိုးပမ်းမှုများနှင့် AI စီးပွားရေးအပေါ်ရိုက်ခတ်မှုကို ဖော်ပြသည်။

[1] [3] [4] [9] [10] [11] [12] [13] [14] NVIDIA Blackwell Ultra အတွင်းပိုင်း: AI စက်ရုံခေတ်ကို အားပေးနေသော ချစ်ပ် | NVIDIA နည်းပညာ ဘလော့ခ်

https://developer.nvidia.com/blog/inside-nvidia-blackwell-ultra-the-chip-powering-the-ai-factory-era/

[2] [5] [16] [20] [21] [22] [25] [26] [54] AI Reasoning Performance & Efficiency အတွက်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည် | NVIDIA GB300 NVL72

https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb300-nvl72/

[6] [7] [34] [35] Nvidia: Blackwell Ultra သည် ၆၂ ရာခိုင်နှုန်းတိုးတက်မှုကို ဦးဆောင်ပြီး အမြင့်ဆုံးဝင်ငွေအောင်မြင်မှုရရှိစေသည်

https://www.crn.com/news/components-peripherals/2025/nvidia-blackwell-ultra-takes-lead-in-helping-drive-62-percent-growth-to-record-revenue

[8] [53] Nvidia ၏ဝင်ငွေသည် တစ်လချင်းစီ $57 ဘီလီယံ အထိ တက်လာပြီး—တိုက်ရိုက်လွှင့်ပေးသော GPU အားလုံးရောင်းချပြီးစီး | Tom's Hardware

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidias-revenue-skyrockets-to-record-usd57-billion-per-quarter-all-gpus-are-sold-out

15 Super Micro Computer, Inc. - Supermicro မှ NVIDIA Blackwell Ultra Systems နှင့် Rack Plug-and-Play Data Center-Scale Solutions အတွက် ပမာဏအရောင်းစတင်

https://ir.supermicro.com/news/news-details/2025/Supermicro-Begins-Volume-Shipments-of-NVIDIA-Blackwell-Ultra-Systems-and-Rack-Plug-and-Play-Data-Center-Scale-Solutions/default.aspx

[17] NVIDIA Hopper Architecture In-Depth | NVIDIA Technical Blog

https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-hopper-architecture-in-depth/

[18] [19] NVIDIA H200

http://www.hyperscalers.com/NVIDIA-H200-DGX-HGX-141GB

[23] NVFP4 ကို သုံးပြီး အလွန်ဖျော့ဖျောင်းသောတိကျမှုနိမ့် အနိမ့်ဆုံးထုတ်လွှင့်မှုအတွက် ထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှု

https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvfp4-for-efficient-and-accurate-low-precision-inference/

[24] NVIDIA Blackwell နဲ့ Blackwell Ultra B300: ဝယ်သင့်လား၊ စောင့်သင့်လား?

https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-blackwell-vs-blackwell-ultra-b300-comparison/

[27] [46] [47] NVIDIA ၂၀၂၅ ခုနှစ်တွင် Blackwell GPU ၅.၂ သန်း၊ ၂၀၂၆ ခုနှစ်တွင် ၁.၈ သန်းနှင့် Rubin GPU ၅.၇ သန်း ထုတ်လုပ်မည်ဟုမျှော်မှန်း : r/AMD_Stock

https://www.reddit.com/r/AMD_Stock/comments/1lovdwf/nvidia_expected_to_ship_52m_blackwell_gpus_in/

[28] [29] [33] Blackwell GPUs နှင့် Cloud AI စျေးနှုန်းသစ်များ | elongated_musk မှရေးသားသည် | Medium

https://medium.com/@Elongated_musk/blackwell-gpus-and-the-new-economics-of-cloud-ai-pricing-5e35ae42a78f

[30] [31] [32] တစ်ခုချင်းစီ Nvidia Blackwell Ultra NVL72 ရက်ကတ်အတွက် အအေးခံစနစ်တစ်ခုသည် အမေရိကန်ဒေါ်လာ ၅၀,၀၀၀ ကုန်ကျသည် — နောက်မြောက်မျိုးဆက် NVL144 ရက်ကတ်များတွင် အမေရိကန်ဒေါ်လာ ၅၆,၀၀၀ သို့ တက်မည် | Tom's Hardware

https://www.tomshardware.com/pc-components/cooling/cooling-system-for-a-single-nvidia-blackwell-ultra-nvl72-rack-costs-a-staggering-usd50-000-set-to-increase-to-usd56-000-with-next-generation-nvl144-racks

[36] [40] [41] [42] [43] [44] NVIDIA Blackwell AI Servers "ပစ္စည်းဖောက်ပြန်မှု" ကန့်သတ်ထားသောအပိုင်း၊ Q4 2024 တွင် ကန့်သတ်မှုမျှော်မှန်းရပါသည်

https://wccftech.com/nvidia-blackwell-ai-servers-component-shortage-limited-supply-expected-q4-2024/

[37] [38] [39] [48] [51] [52] Nvidia CEO Huang က Blackwell chips အတွက် တောင်းဆိုမှုပြင်းထန်နေသည်ဟု မြင်ရသည် | Reuters

https://www.reuters.com/world/china/nvidia-ceo-huang-sees-strong-demand-blackwell-chips-2025-11-08/

[45] Nvidia ဟာ Blackwell ချစ်ပ်များအတွက် TSMC wafer အမှာစာကို ၅၀% တိုးမြှင့်သည် - LinkedIn

https://www.linkedin.com/posts/jeffcooper_nvidia-orders-50-more-wafers-from-tsmc-amid-activity-7393655145571516416-D79S

[49] [50] Sam Altman: "GPU တွေမရှိတော့ဘူး။ ChatGPT ကနေ့တိုင်းအသုံးပြုသူတွေအများကြီးရောက်လာနေပြီ။ အခုချိန်မှာ ဒီဆိုးရွားတဲ့ အပြောင်းအလဲတွေကို လုပ်ရမယ်။ ပိုကောင်းတဲ့ မော်ဒယ်တွေရှိပေမဲ့ ကျွန်တော်တို့မှာ စွမ်းရည်မရှိလို့ ပေးမရနိုင်ဘူး။ အခြားမျိုးစုံသော ထုတ်ကုန်အသစ်တွေနဲ့ ဝန်ဆောင်မှုတွေကို ပေးချင်ပါတယ်။" : r/accelerate

https://www.reddit.com/r/accelerate/comments/1ms9rrl/sam_altman_were_out_of_gpus_chatgpt_has_been/