Yapay zeka ve makine öğrenmesi workload'ları CPU tabanlı sunucularda pratik olarak çalıştırılamaz; GPU (Graphics Processing Unit) paralel hesaplama gücü gerektirir. NVIDIA A100, H100, L40S ve RTX 4090 gibi kartlar model eğitimi (training) ve çıkarım (inference) için farklı profiller sunar.
Training workload'ları yüksek VRAM (24–80 GB+), yüksek bant genişliği GPU-GPU iletişimi (NVLink) ve uzun süreli %100 GPU utilization gerektirir. Inference workload'ları daha düşük VRAM ile çalışabilir ancak düşük latency (p99 < 100ms) ve yüksek throughput kritiktir. Workload tipine göre GPU seçimi maliyeti doğrudan etkiler.
CUDA ekosistemi NVIDIA GPU'larda standarttır; PyTorch, TensorFlow ve JAX CUDA backend kullanır. Container image'ları (NVIDIA NGC) driver ve CUDA toolkit ile önceden paketlenmiş olarak dağıtılır. Kubernetes GPU scheduling (device plugin) multi-GPU node yönetimini otomatikleştirir.
Depolama AI workload'ları için kritiktir. Dataset'ler terabyte ölçeğinde olabilir; NVMe SSD veya paralel dosya sistemi (NFS, Ceph) yüksek sequential read throughput sağlamalıdır. Model checkpoint'leri düzenli yedeklenmeli; eğitim kesintisinde resume desteklenmelidir.
Soğutma ve güç GPU sunucularında rack başına 2–10 kW tüketim doğurur; veri merkezinin yüksek yoğunluklu (high-density) rack desteği zorunludur. Dedicated sunucu veya bare metal GPU instance en iyi performansı sunar; sanal GPU (vGPU) paylaşımlı ortamlarda kullanılabilir.
BulutX dedicated sunucu hizmetleri GPU konfigürasyonları için özelleştirilmiş teklif sunar. AI/ML projenizin compute, VRAM ve depolama gereksinimlerini paylaşın; altyapı planı oluşturalım.
İlgili hizmet
Detayları incele