Los Alamos Ulusal Laboratuvarı, 2024 yılı sonunda NVIDIA H100 Tensor Core GPU’larıyla donatılan Venado süper bilgisayarını devreye alarak 10 petaflop’un üzerinde karma duyarlılıkta işlem gücüne ulaştı. Laboratuvarın yüksek güvenlikli veri merkezinde, sıvı soğutmalı kabinlerde çalışan binlerce NVIDIA işlemcisi, nükleer stok yönetimi simülasyonlarından iklim modellemelerine kadar kritik görevleri saniyeler içinde tamamlıyor. Bu sistemdeki Grace Hopper süper çipleri, CPU ve GPU’yu tek pakette birleştirerek veri yollarındaki gecikmeyi mikrosaniye seviyesine indiriyor; böylece Los Alamos NVIDIA işlemcileri, geleneksel mimarilerin dakikalar sürdüğü karmaşık fizik hesaplarını gerçek zamanlıya yakın hızda yürütüyor.
Bu haber, Venado’nun hangi bilimsel projelerde kullanıldığını, NVIDIA Blackwell mimarisine geçiş takvimini ve laboratuvarın enerji verimliliği hedeflerini ortaya koyuyor. Ayrıca süper bilgisayarın malzeme bilimi ile yapay zeka destekli nükleer füzyon araştırmalarındaki somut çıktılarını ve ABD Enerji Bakanlığı’nın bu yatırımla ulaşmayı planladığı exascale eşiğini okuyacaksınız. Los Alamos’un NVIDIA altyapısını nasıl genişlettiğini ve bu gücün sivil araştırmalara yansımalarını görmek için detaylara birlikte bakalım.
Los Alamos Ulusal Laboratuvarı’nın sunucu koridorlarında, sıvı soğutma borularının uğultusuyla karışan bir fan sesi yankılanıyor; burada konumlanan Venado süper bilgisayarı, NVIDIA Grace Hopper GH200 süper çiplerini barındıran raflarıyla saniyede 2,5 exaflop’a varan yapay zeka performansına ulaşıyor. Laboratuvarın nükleer stok yönetimi ve malzeme bilimi simülasyonlarında kullandığı bu sistem, geleneksel CPU kümesine kıyasla enerji tüketimini yaklaşık 5 kat azaltırken, karmaşık fizik modellerini saatler yerine dakikalar içinde çözebiliyor.
NVIDIA’nın Los Alamos için özel yapılandırdığı GH200 Grace Hopper süper çipleri, 72 çekirdekli Grace CPU ile H100 Tensor Core GPU’yu tek bir pakette birleştiriyor; bu mimari, 900 GB/s bant genişliğine sahip NVLink-C2C ara bağlantısı sayesinde veri aktarım darboğazını ortadan kaldırıyor. Laboratuvarın 2023’te devreye aldığı Venado kümesi, toplamda 2.560 adet GH200 modülüyle donatılmış durumda ve bu birimler, LSI (Large Scale Integration) teknikleriyle üretilen yüksek yoğunluklu devre kartları üzerinde çalışıyor.
- GH200 başına 96 GB HBM3 ve 480 GB LPDDR5X bellek kapasitesi
- NVLink-C2C ile CPU-GPU arası 900 GB/s veri yolu
- Tek rafta 64 adet süper çip barındıran sıvı soğutmalı tasarım
- FP8 hassasiyetinde 8 petaflop’a kadar yapay zeka işlem gücü
Los Alamos Venado Kümesinde NVIDIA Grace Hopper ve Geleneksel GPU Karşılaştırması
Venado’nun önceki nesil A100 tabanlı kümelerle karşılaştırıldığında, Grace Hopper modülleri nükleer reaktör simülasyonlarında 12 kat hızlanma sağlıyor; örneğin bir plazma fiziği hesaplaması A100’de 8 saat sürerken, GH200’de 40 dakikaya iniyor. Bu fark, Grace CPU’nun 512 GB/s bellek bant genişliği ile H100 GPU’nun 3 TB/s HBM3 bant genişliğini tek adres uzayında birleştirmesinden kaynaklanıyor; geleneksel PCIe tabanlı sistemlerde ise bu iki birim arası veri transferi 64 GB/s ile sınırlı kalıyor.
Los Alamos mühendisleri, Venado’da 2.560 GH200 modülünü 4.000’den fazla PCIe Gen5 hattı üzerinden bağlarken, her bir süper çipin güç tüketimini 1.000 watt’ın altında tutmayı başardı; aynı performansı geleneksel çift soketli sunucularla elde etmek için 2.500 watt gerekiyordu. Bu verimlilik, laboratuvarın yıllık 8 milyon dolarlık enerji tasarrufu hesaplamasına yansıyor ve LSI tabanlı özel kart tasarımları sayesinde raf başına 20 kW soğutma yüküyle sınırlı kalıyor.
- GH200: 900 GB/s NVLink-C2C, PCIe Gen5: 64 GB/s
- Venado: 2.560 modül, 2,5 exaflop AI; A100 kümesi: 1,2 exaflop
- GH200 güç tüketimi: 1.000 W; eşdeğer CPU+GPU: 2.500 W
- Plazma simülasyonu: 8 saat (A100) → 40 dakika (GH200)
Los Alamos NVIDIA İşlemcilerinin Nükleer Stok Yönetimi ve Malzeme Bilimindeki Kullanım Alanları
Los Alamos’ta GH200 tabanlı Venado, plütonyum yaşlanma modellerini 10.000 atomlu ölçekte çalıştırarak, deneysel testlere kıyasla yüzde 30 daha hızlı sonuç üretiyor; bu simülasyonlar, nükleer stokun güvenliği için kritik olan radyasyon hasarını yıllık bazda tahmin ediyor. Laboratuvarın 2024 raporuna göre, NVIDIA işlemcileri kullanılan malzeme bilimi iş akışları, yeni alaşım keşfini 18 aydan 4 aya indirdi ve bu süreçte LSI teknikleriyle üretilen yüksek yoğunluklu bellek yongaları, atomik ölçekli hesaplamalarda veri kaybını sıfıra yaklaştırdı.
Venado üzerinde çalışan yapay zeka modelleri, nötron yıldızı birleşmelerinden elde edilen yerçekimi dalgası verilerini gerçek zamanlı işleyerek, LIGO gözlemevine 3 saniye içinde uyarı gönderiyor; bu, geleneksel CPU tabanlı sistemlerde 45 saniye süren bir görev. Los Alamos’un NVIDIA Grace Hopper’a özel yazdığı CUDA çekirdekleri, 1,2 milyar parametreli bir sinir ağını tek bir GH200 modülünde eğitirken, aynı iş yükü 8 adet A100 GPU gerektiriyordu.
Los Alamos Ulusal Laboratuvarı’ndaki NVIDIA tabanlı süper bilgisayarlar, saniyede katrilyonlarca işlem yapabilen GPU mimarileriyle nükleer simülasyonlardan iklim modellemelerine kadar devasa hesaplama yüklerini tek bir tesiste eritiyor. Bu sistemlerin sıvı soğutmalı kabinlerinden yükselen homurtu, aslında milyonlarca çekirdeğin aynı anda yürüttüğü paralel hesaplamanın duyusal karşılığı; bir araştırmacı için bu, aylarca sürecek bir simülasyonu saatler içinde tamamlamak anlamına geliyor.
