NVIDIA Blackwell Ultra va FP64 segmentatsiyasi: 15 yillik tendensiya va yangi yo‘nalishlar

NVIDIA ning grafik protsessorlari (GPU) sohasida FP64 (ikkilik nuqtali 64‑bit) va FP32 (32‑bit) hisoblash quvvatlari o‘rtasidagi nisbat yillar davomida ancha o‘zgardi. Bu o‘zgarishlar, ayniqsa, AI (sun'iy intellekt) davrida, iste'molchi va korporativ bozorlarni yanada aniqroq ajratib turuvchi omilga aylandi.

FP64 ning tarixiy rivojlanishi

2010‑yilda Fermi arxitekturasi chiqishi bilan NVIDIA GPUlarda FP64:FP32 nisbati 1:2 ga yaqin edi, lekin GeForce (iste'molchi) kartalarida bu nisbati dasturiy ta'minot orqali 1:8 ga kamaytirilgan edi. Keyingi avlodlarda – Kepler, Maxwell, Pascal – bu nisbat yanada yomonlashib, 1:24, 1:32 va nihoyat Ampere (2020) da 1:64 ga yetdi.

Bu demak, 15 yilda FP32 quvvati 77‑karra oshgan bo‘lsa, FP64 faqat 9,6‑karra o‘sdi. Natijada, iste'molchi GPUlari ilm‑fan va sanoatdagi yuqori aniqlik talab qiluvchi hisoblashlardan (masalan, iqlim modellashtirish, moliyaviy tahlil) chetga surildi.

Bozor segmentatsiyasi: Nima uchun?

Ko‘pgina o‘yin, 3D render va video tahrir dasturlari FP64 ga ehtiyoj sezmaydi – ularni FP32 yetarli. Boshqa tomondan, HPC (yuqori samarali hisoblash) sohalari aniq natijalar uchun double‑precision (FP64) talab qiladi. NVIDIA bu farqni “segmentatsiya” deb atadi: iste'molchi kartalarda FP64 ni sun’iy ravishda kamaytirib, korporativ (datacenter) kartalarida esa yuqori darajada saqlash.

Bu yondashuv narx farqini ham oshirdi – 2010‑yilda taxminan 5‑x, 2022‑yilda esa 20‑x ga yetdi. Korporativ kartalar nafaqat FP64, balki ECC xotira, NVLink, qo‘llab‑quvvatlash shartnomalari kabi qo‘shimcha imkoniyatlarga ham ega.

AI davri va FP64 emulyatsiyasi

AI treningi odatda FP16, BF16 yoki hatto FP8 kabi past aniqlik formatlarini afzal ko‘radi, chunki ular tezroq va kam energiya talab qiladi. Natijada, iste'molchi GPUlari (masalan, RTX 4090) ham ilmiy loyihalarda foydali bo‘lishi boshlandi. NVIDIA 2017‑yilda GeForce litsenziyasiga datacenterda foydalanishni taqiqlovchi band qo‘shdi, bu esa texnik segmentatsiyani huquqiy cheklovga aylantirdi.

FP64 ni to‘liq emulyatsiya qilish usullari ham mavjud. Eng oddiy usul – 64‑bit sonni ikki 32‑bit son (yuqori va past qism) ga bo‘lish, bu orqali rounding xatosi qoplanadi. Bu usul 5‑bit aniqlikni yo‘qotadi, lekin FP32 ga nisbatan ancha tez ishlaydi.

Blackwell Ultra: FP64 dan FP8 ga o‘tish

2025‑yilda chiqarilgan Blackwell Ultra (B300) arxitekturasi FP64 quvvatini keskin kamaytirib, FP8 va FP4 tensor yadro resurslarini ko‘paytirdi. FP64:FP32 nisbati 1:2 dan 1:64 ga o‘zgardi, ya’ni FP64 maksimal darajada 1,2 TFLOPS ga tushdi. Bu “iste'molchi‑korporativ” ajratishning yangi shakli bo‘lishi mumkin: endi past aniqlik (FP8/FP4) AI uchun, FP64 esa maxsus ilmiy ishlar uchun emulyatsiya orqali qo‘llaniladi.

NVIDIA rasmiy ravishda 64‑bit hisoblashni tark etmaydi, lekin FP64 ni qo‘shimcha quvvat sifatida, emulyatsiya orqali qo‘llashga e’tibor qaratmoqda.

Kelajakda nimalar kutish mumkin?

• FP64 ga ehtiyoj seziladigan sohalarda maxsus akseleratorlar (masalan, HPC klasterlari) yanada rivojlanadi.
• AI uchun past aniqlik tensor yadro texnologiyasi kengayadi, bu esa yangi GPU modellari uchun FP8/FP4 ga asoslangan segmentatsiyani mustahkamlaydi.
• FP64 emulyatsiyasi va Ozaki usuli kabi algoritmlar keng tarqalib, ilmiy dasturlarda samaradorlikni oshiradi.

Shunday qilib, 15 yillik FP64 segmentatsiyasi tarixini yakunlab, NVIDIA yangi “past aniqlik” bozor segmentini yaratmoqda. Bu o‘zgarishlar, ayniqsa, AI va mashina o‘rganish sohalarida, GPU texnologiyasining kelajagini qanday shakllantirishini ko‘rsatadi.