CPU neden merkezde yer alıyor?

NvidiaGrafik işlem birimleri yıllardır en çok satan yongalar oldu, ancak ajansal yapay zekanın aniden ortaya çıkışı, daha mütevazı ana yonga olan merkezi işlem birimi için bir rönesans getirdi.

Şimdi Nvidia, Pazartesi günü başlayacak olan yıllık GTC konferansında, showroom katında muhtemelen yalnızca CPU rafının görünmesiyle birlikte, aracılık açısından optimize edilmiş CPU'ları hakkında yeni ayrıntıları açıklamaya hazırlanıyor.

Nvidia'nın yapay zeka altyapısı başkanı Dion Harris, bu hafta CNBC'ye yaptığı açıklamada, “CPU'lar, bu yapay zeka ve aracılı iş akışının genişletilmesi açısından darboğaz haline geliyor” dedi ve bunu “heyecan verici bir fırsat” olarak nitelendirdi.

Çip devi, 2021 yılında ilk veri merkezi CPU'su Grace'i duyurdu ve yeni nesil Vera'nın üretimine başlandı. CPU'lar genellikle tam raf ölçekli sistemlerde Nvidia'nın ünlü Hopper, Blackwell veya Rubin GPU'larıyla birlikte dağıtılır.

GPU'lara yönelik artan talep, Nvidia'yı 4,4 trilyon dolarlık piyasa değeriyle bilinen bir marka ve dünyanın en değerli halka açık şirketi haline getirdi. Daha geniş çip stratejisi, Nvidia'nın Şubat ayında çok yıllı bir anlaşma yapmasıyla büyük bir dönüşüm yaşadı. Meta Bu, Vera'nın 2027'de dağıtılması planlarıyla birlikte Grace CPU'ların ilk büyük ölçekli dağıtımını da içeriyordu.

Nvidia CNBC'ye verdiği demeçte, binlerce bağımsız Nvidia CPU'sunun aynı zamanda Texas Gelişmiş Bilgi İşlem Merkezi ve Los Alamos Ulusal Laboratuvarı'ndaki süper bilgisayarlara güç sağlamaya yardımcı olduğunu söyledi.

Amerika Bankası CPU pazarının 2025'teki 27 milyar dolardan 2030'a kadar 60 milyar dolara çıkarak iki katından fazla artacağını tahmin ediyor. Yalnızca son çeyrekte Nvidia, bir önceki yıla göre %75 artışla 62 milyar doların üzerinde veri merkezi geliri elde etti.

CPU'nun yeniden dirilişi, bilgi işlem ihtiyaçlarındaki temel bir değişiklikten kaynaklanıyor; kitlesel yapay zeka benimsenmesi, çağrı ve cevap veren sohbet robotlarından görev odaklı aracı uygulamalara doğru değişiyor.

GPU'lar, aynı anda birçok işlemi gerçekleştirmeye dar bir şekilde odaklanmış binlerce küçük çekirdeğe sahip oldukları için yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için ideal olsa da CPU'lar, sıralı genel amaçlı görevleri yürüten daha az sayıda güçlü çekirdeğe sahiptir.

Ajansal yapay zeka, büyük miktarlarda veriyi yapay zeka iş akışları için taşıyıp birden fazla aracı arasında düzenleme yaptığından çok fazla genel bilgi işlem gücü gerektirir.

CEO Jensen Huang, Nvidia'nın geçen ayki kazanç açıklamasında “Bu aracı sistemler, ekip olarak çalışan farklı aracılardan doğuyor” dedi. “Oluşturulan tokenlerin sayısı gerçekten katlanarak arttı ve bu nedenle çok daha yüksek bir hızda çıkarım yapmamız gerekiyor.”

Huang, görüşme sırasında ajan yapay zekadan bir düzine kez bahsetti ve donanımın değişmesi gerektiğinden “watt başına en iyi performans kelimenin tam anlamıyla her şeydir” dedi.

Şirket bir basın bülteninde, bağımsız CPU'larının Meta'nın veri merkezlerinde watt başına performansta önemli iyileştirmeler sağladığını söyledi.

Creative Strategies'ten çip analisti Ben Bajarin, “Bu yeni bir altyapı: Tek işi ajansal yapay zekayı çalıştırmak olan CPU raflarının yeşil alanda genişletilmesi” dedi. “Yazılımınız başka bir yerde duracak, hızlandırıcılarınız yalnızca belirteçleri çalıştıracak, ancak ortada bir şeyin oturup bunu düzenlemesi gerekiyor.”

'Sessiz arz krizi'

Bir zamanlar uykuda olan merkezi işlemci pazarı şimdi, Futurum Group'un “sessiz tedarik krizi” olarak adlandırdığı durumla karşı karşıya ve CPU pazarının büyüme oranının 2028 yılına kadar GPU büyümesini aşabileceğini öngörüyor.

Önde gelen CPU sağlayıcıları AMD Ve Intel Reuters'e göre Çin'deki müşterileri arz sıkıntısı konusunda uyardılar. Rapora göre CPU teslimat süreleri altı aya kadar çıktı ve fiyatlar %10'dan fazla arttı.

AMD'nin veri merkezi başkanı Forrest Norrod, CNBC'ye verdiği bir röportajda “Talepteki artışlar son altı ila dokuz ayda eşi benzeri görülmemiş bir durum” dedi.

Norrod, “bunun yakın zamanda yavaşlaması veya durması yönünde herhangi bir ihtimal” görmediğini ancak AMD'nin talepteki artışı öngördüğünü ve bunu karşılamak için “gayretle çalıştığını” söyledi.

Bir Intel sözcüsü CNBC'ye envanterin bu çeyrekte “en düşük seviyeye” düşmesini beklediğini söyledi, “Ancak bu konuyu agresif bir şekilde ele alıyoruz ve 2026'ya kadar ikinci çeyrekte arzda iyileşme bekliyoruz.”

Bajarin, “Gofret ağaçta yetişmiyor” dedi. “Bu, öylece %10 daha fazla silikon levha toplayabileceğimiz anlamına gelmiyor. Tüm sektörde bir kriz var. Bu nedenle ne yazık ki CPU levhaları kısıtlı.”

Harris, Nvidia'nın CPU teslimatında herhangi bir gecikme görüp görmediğine ilişkin olarak CNBC'ye şunları söyledi: “Şimdiye kadar çok iyi.”

Nvidia'nın “güçlü tedarik zincirinin” talebi yönetebildiğini, bunun büyük ölçüde CPU'ların çoğunun raf ölçekli sistemlerde GPU'larla birlikte satılacağını söyledi.

'GPU'larını beslemek' için optimize edildi

Harris, Nvidia'nın, sektör liderleri Intel ve AMD tarafından üretilen daha genel amaçlı CPU'larla karşılaştırıldığında, CPU'larını veri işleme ve aracılı yapay zeka iş akışları için “en uygun” hale getiren tasarımda temelde farklı bir yaklaşım benimsediğini söyledi.

Her CPU'daki çekirdek sayısında büyük bir fark vardır.

AMD'nin EPYC serisi ve Intel'in Xeon yüksek performanslı sunucu CPU'ları genellikle 128 çekirdeğe sahipken, Nvidia'nın Grace CPU'su 72 çekirdeğe sahiptir.

Harris, “Eğer bir hiper ölçekleyiciyseniz, CPU başına çekirdek sayısını en üst düzeye çıkarmak istersiniz ve bu da esas olarak çekirdek başına maliyeti yani maliyeti düşürür. Yani bu bir iş modelidir” diye açıkladı.

Bunun yerine Nvidia, CPU'sunu özellikle yıldız GPU'larının AI iş yüklerini çalıştırmasına yardımcı olacak şekilde tasarladı.

Harris, “Tek iş parçacığı performansınız, çekirdek başına ödeyeceğiniz dolardan çok daha önemli hale geliyor çünkü GPU gibi çok pahalı bir kaynağın orada beklemediğinden emin olmaya çalışıyorsunuz” dedi.

Nvidia ayrıca CPU'larını da temel alıyor Kol Intel ve AMD, CPU'larını geleneksel x86 mimarisini temel alırken, daha çok akıllı telefonlar gibi düşük güçlü cihazlardaki yongalar için kullanılan mimari. Yaklaşık 50 yıl önce Intel tarafından tanıtılan x86, başlangıcından bu yana bilgisayar ve sunucu işlemci tasarımlarına hakim olan lider komut setidir.

AMD'den Norrod, Nvidia'nın “GPU'larını beslemek için çiplerini çok iyi optimize ettiğini düşünüyorum. Genel amaçlı uygulamalar için iyi optimize edilmiş değiller” dedi.

Aslında Nvidia, bazı ürünleri için daha genel amaçlı CPU'lara güveniyor. Örneğin Nvidia, müşterilerin kendi AI rafları için yapı taşları olarak kullandıkları HGX Rubin NVL8 platformunda GPU'larını Intel veya AMD ana bilgisayar CPU'larıyla eşleştiriyor.

'Platformdan bağımsız'

Nvidia'nın bağımsız CPU'lara yönelmesi, daha fazla müşterinin veri merkezleri için kendi Arm tabanlı işlemcilerini üretmesiyle birlikte geliyor.

Amazon 2018'de Graviton'un piyasaya sürülmesiyle şirket içi CPU'yu piyasaya süren ilk büyük hiper ölçekleyici oldu. GoogleFuturum Group'a göre, 2024'te piyasaya sürülen Axion işlemcisi artık dahili uygulamaların yaklaşık %30'unu yönetiyor. Microsoft Kasım ayında ikinci nesil Cobalt işlemcisini piyasaya sürdü. Arm'ın bu yıl kendi şirket içi CPU'sunu piyasaya sürmesi ve Meta'nın ilk müşterisi olması bekleniyor.

Mercury Research, 2025'in son çeyreğinde sunucu CPU pazar payının %60 ile Intel, %24,3 ile AMD ve %6,2 ile Nvidia'nın hakimiyetinde olduğunu ve kalan payın Amazon, Microsoft ve Google gibi hiper ölçekleyicilerin şirket içi Arm tabanlı CPU'ları arasında bölündüğünü tahmin ediyor.

Doyumsuz bilgi işlem ihtiyacı karşısında Nvidia genellikle rekabete karşı olumlu bir tutum benimser. Bu geleneği sürdürerek Nvidia, Mayıs ayında NVLink ağ teknolojisini üçüncü taraf lisanslamasına açtı.

2025'in geri kalanında Intel ile bir dizi NVLink anlaşması yapıldı. Qualcomm, Fujitsuve Arm, üçüncü taraf CPU'ların AI sunucularındaki Nvidia GPU'larla entegre olma yolunu kolaylaştırıyor.

Bu anlaşmalar Arm veya x86 mimarisi üzerinde yapılan CPU'ları içerse de, Nvidia artık açık talimat seti mimarisi RISC-V'yi de destekliyor. Son yıllarda ilgi gören RISC-V, şirketlerin Arm gibi şirketlere lisans ücreti ödemeden özel işlemciler tasarlamasına olanak tanıyor.

Ocak ayında Nvidia, ABD çip şirketi SiFive'ın RISC-V çip tasarımlarını Nvidia GPU'lara bağlamak için NVLink'i kullanmasına olanak tanıyan bir anlaşma yaptı.

Harris, CPU talebi nasıl karşılanırsa karşılansın, Nvidia'nın stratejisinin “platformdan bağımsız” kalacağını söyledi.

“Kesinlikle Arm tabanlı bir CPU geliştiriyoruz, ancak x86 topluluğuna o kadar yatırım yapıyoruz, ekosisteme o kadar yatırım yapıyoruz ki her iki durumda da güçlü bir konuma sahip olacağız.”

Bajarin, Nvidia'nın değişim stratejisini “çorbadan kuruyemişe” olarak tanımlıyor.

Bajarin, “Rekabet etmek için Nvidia'nın cevabı bizden GPU satın almanız veya başka bir şey olamaz” dedi. GPU'lar, CPU'lar veya özel donanımlar olsun, “ürün çeşitli iş yüklerini karşılamak için bu şekilde genişlemelidir” dedi.

İzleyin: CNBC'nin Nvidia'nın Vera Rubin AI sistemine özel ilk bakışı