Nvidia Vera Rubin, Blackwell’e 30 Kat Daha Güçlü Fark Attı

Nvidia, yeni nesil Vera Rubin platformu için AgentX test sonuçları paylaştı. Yeni mimari, yapay zeka çıkarım performansında Blackwell’a kıyasla büyük bir sıçrama sunuyor. Şirketin verilerine göre Vera Rubin, belirli agentic AI iş yüklerinde watt başına throughput (verim) değerini 30 kata kadar artırırken milyon token başına maliyeti 35 kata kadar düşürüyor.

Haberi okuduğunuz için teşekkürler, bizi takip etmeyi unutmayın!

Blackwell’e Resmen Fark Attı

Nvidia’nın paylaştığı veriler, gerçek dünyadaki agentic coding senaryolarından elde edilen ölçümlerle destekleniyor. Testlerde kullanılan SemiAnalysis AgentX platformu, Kimi K3, MiniMax M3, GLM5.3, Qwen3.5 ve DeepSeek V4 Pro gibi çeşitli yapay zeka modellerinin agentic coding çıkarım performansını değerlendiriyor.

Testlerde öncelikle Blackwell platformunun Hopper karşısındaki performansı ölçüldü. GB300 NVL72 Grace Blackwell sistemi, DeepSeek V4 Pro 1.6T modelinde H200 NVL8 Hopper sistemine kıyasla megawatt başına 15 kat daha yüksek throughput (verim) sundu. Blackwell ayrıca önceki nesle kıyasla milyon token başına maliyeti 10 kata kadar düşürdü.

Model boyutu arttıkça Blackwell’in avantajı daha belirginleşiyor. Kimi K3 2.8T modeliyle yapılan testte GB300 NVL72, Hopper’a kıyasla megawatt başına 80 kat daha yüksek throughput (verim) sağladı. Kullanıcı başına etkileşimli çıktı hızı ise saniyede 215 token seviyesine ulaştı. Ancak Nvidia’nın asıl dikkat çeken sonuçları Vera Rubin tarafında ortaya çıkıyor.

Nvidia’nın Vera Rubin NVL72 platformu, DeepSeek V4 Pro 1.6T modelinde Grace Blackwell NVL72’ye kıyasla 30 kata kadar daha yüksek throughput sundu. Kullanıcı başına yaklaşık 160 token/saniyelik etkileşim seviyesine ulaşan platformun bazı senaryolarda 280 token/saniyeye kadar çıkabildiği belirtiliyor. Blackwell ise 180 token/saniyenin altında kalıyor.

Maliyet açısından fark daha da belirgin. Vera Rubin’in agentic coding iş yüklerinde token başına maliyeti Blackwell’a göre 35 kata kadar daha düşük oldu. Bu durum, aynı altyapı ve güç bütçesi içinde çok daha fazla yapay zeka ajanın sürekli çalıştırılmasına olanak tanıyabilir. Nvidia ayrıca, DSX MaxLPS gibi güç yönetimi teknolojileri sayesinde aynı megawatt bütçesi içinde yapay zeka fabrikalarının yüzde 40’a kadar daha fazla GPU barındırabileceğini belirtiyor.

Bununla birlikte testlerde şu aşamada Vera CPU’nun araç çağırma performansı hesaba katılmadı. Ayrıca ölçümler, Nvidia’nın tam 7 çipli Extreme Codesign platformu yerine Vera Rubin GPU’ları üzerinden gerçekleştirildi. 

Bu nedenle Nvidia’nın ifadesine göre gelecekte tam Vera Rubin platformları devreye girdikçe agentic AI ve çıkarım performansında daha yüksek sonuçlar ortaya çıkabilir. Ayrıca Vera CPU’lar, Rubin GPU’ları, Vera Rubin sunucuları, Groq 3 LPX çipleri ve ağ çözümleri dahil olmak üzere yapay zeka ürünlerinin tamamında üretim sürecini başlattığını açıkladı.