NVIDIA kecha SemiAnalysis AgentX ish yuklamasidan foydalanib, DeepSeek-v4-PRO 1.6T modeli asosida baholash sinovini o‘tkazdi. Natijalar Vera Rubin’ning har megavattdagi unumdorligi Blackwell’nikidan 30 baravar yuqori ekanini ko‘rsatdi.
Har megavattdagi unumdorlik (Tokens per Megawatt, qisqacha tokens / MW) AI ma’lumotlar markazining belgilangan elektr quvvati doirasida qancha AI token ishlab chiqara olishini o‘lchaydigan asosiy energiya samaradorligi ko‘rsatkichidir.
IT之家 blogdagi ma’lumotlarga tayanib xabar berishicha, SemiAnalysis AgentX agentli dasturlash va mantiqiy xulosa chiqarish ish yuklamalarini 4 ta ko‘rsatkich orqali baholaydi:
Oxiridan oxirigacha normallashtirilgan interaktivlik so‘rov yuborilgan paytdan yakuniy token yetib kelguniga qadar bo‘lgan to‘liq vaqt asosida hisoblanadi. U birinchi tokenni kutish vaqtini ham hisobga olgan holda, foydalanuvchiga ko‘rinadigan chiqish samaradorligini aks ettiradi;
Standart interaktivlik faqat birinchi token bilan oxirgi token orasidagi generatsiya bosqichini hisobga oladi.
Oxiridan oxirigacha kechikish bitta so‘rov yuborilgan paytdan yakuniy chiqish tokeni yetib kelguniga qadar bo‘lgan umumiy vaqtni hisoblaydi.
Birinchi token kechikishi (TTFT) esa so‘rov yuborilganidan birinchi chiqish tokeni yetib kelguniga qadar bo‘lgan vaqtni o‘lchaydi.
DeepSeek-v4-PRO 1.6T ish yuklamasida GB300 NVL72’ga ega Grace Blackwell serverlarining har megavattdagi unumdorligi H200 NVL8 Hopper yechimnikidan 15 baravar yuqori bo‘ldi.
Blackwell’da bir million token uchun xarajat avvalgi avlodnikining taxminan 1/10 qismini tashkil etadi. Operatorlar bir xil elektr va infratuzilma budjeti doirasida ko‘proq agentlarni qo‘llab-quvvatlashi yoki bir xil agent sig‘imini kamroq operatsion xarajat bilan saqlab turishi mumkin.
Vera Rubin esa bu afzallikni yanada kuchaytiradi: DeepSeek V4 Pro modelida Vera Rubin NVL72’ning har megavattdagi unumdorligi GB300 NVL72’niki bilan solishtirganda taxminan 30 baravar yuqori.
Vera Rubin NVL72’da bir million token uchun xarajat GB300 NVL72’niki bilan solishtirganda 1/35 qismini tashkil etadi. Bu agentlarni uzluksiz va keng ko‘lamda ishga tushirib, mijozlarning turli ish yuklamalari ehtiyojlarini qondirish imkonini beradi.
