OpenAI’in Ilk Ozel Cipi Jalapeno: Nvidia GB300’e Karsi 104 Kat Daha Verimli

OpenAI, kendi gelistirdigi ilk ozel cipi Jalapenoicin buyuk performans iddialari ortaya koydu. Sirket, yeni cipsinin NVIDIA GB300‘den 104.3 kat daha fazla verimlilik soyledigini acikladi. Bu sonuclar, yapay zeka alaninda donanim yarissinda yeni bir sayfa acabilir.

OpenAI’nin bu hamlesi, sirketin donanim bagimliligini azaltma stratejisinin ilk somucu olarak degerlendiriliyor. Uzun suredir NVIDIA GPU’lara bağimli olan sirket, artik kendi ozel cipsini gelistiriyor.

Performans Sonuclari: 104 Kat Fark

OpenAI’nin paylastigia rakamlara gore, Jalapeno cipsi DeepSeek R1 kod cozme hizinda eslesen performansta saniyede 12.258 token/s/kW uretim gosterdi. NVIDIA GB300’ün ayni senaryodaki performansi 118 token/s/kW ile sinirli kaldi.

Bu fark, OpenAI’nin InferenceX testlerinde SemiAnalysis’in public benchmark araclikryla dogrulandi. GB300’un token aralari arasindaki en iyi sure: 169.41 token/s/kullanici. Jalapeno bu degerin cok daha altinda guc tuketimiyle calisiyor.

Guc Tuketimi: 700W Nominal, 550W Ortalama

Jalapeno cipsi 700W nominal guc siniriyla tasarlandi. Ancak OpenAI’nin testlerinde cips 550W’in altinda kaldi ve surekli bu sinirin altinda calismaya devam etti. Karsilastirma icin:

• NVIDIA GB200: 1.200W
• NVIDIA GB300: 1.400W
• OpenAI Jalapeno: 700W (nominal), 550W (test suresinde)

Hangi Modeller Test Edildi?

OpenAI, cipsi farkli buyuklukteki modellerle test etti:

• GPT-OSS 120B: OpenAI’nin acik kaynakli modeli
• DeepSeek R1 670B: Acik kaynakli guclu dil modeli
• Kimi K2.5 1T: 1 trilyon parametreli buyuk model

Jalapeno, her uc modelde 1.5 ila 1.9 kat daha fazla is/guc orani ve 1.7 ila 3.6 kat daha dusuk uctan uca gecikme (latency) performansi gosterdi.

KV-Onbellek ve Mimari Yenilik

OpenAI, Jalapeno’nun verimlilik avantajini KV-onbellek ve model durumunu yerel tutmaya bagliyor. AI islemleri prefill (hesaplama agir) ve decoding (bellek agir) asamalari arasinda geziniyor. Veri aktarimini azaltarak toplam enerji tuketimini düsürüyor.

AI asistan, Jalapeno tasariminden tape-out’a kadar dokuz ay surdu. AI destekli gelistirme sureci hizlandirdi. GPT-OSS cekirdekleri bazi bloklarda 1.5 ila 1.8 kat daha hizli calisti.

Yil Sonuna Kadar Devreye Alma Plani

OpenAI, Jalapeno’yu yil sonuna kadar devreye almayi hedefliyor. Gen 2 gelistirme asamasinda ve Gen 3 sekilleniyor. OpenAI CEO’su Sam Altman bu yatirimin sirketin uzun vadeli stratejisinde kritik oldugunu belirtiyor.

Yapay Zeka Donanim Yarisi Degisiyor mu?

OpenAI’nin kendi cipsi, sirketin NVIDIA ve AMD’ye olan donanim bagimliligini azaltma stratejisinin ilk somucu. Google TPÜ’lerinin TensorFlow ekosisteminde kendi yolunu cizmesinden sonra, OpenAI’da benzer bir hamle yapmis oluyor.

SemiAnalysis analistleri, bu sonuclarin OpenAI’nin kendi testlerinden geldigine dikkat cekiuyor. Bagimsiz dogrulama icin InferenceX benchmark‘in public versiyonu kullanildi. Yakinda ucuncu taraf testleriyle sonuclarin dogrulanmesi bekleniyor.