NVIDIA Çözümleri
NVIDIA veri merkezi GPU’ları, DGX ve HGX platformları ve NVIDIA AI Enterprise ile yapay zekâ altyapısı projeleri.
NVIDIA ile Proje Kapsamı
NVIDIA projelerinde GPU sunucuları; model boyutu, eğitim veya çıkarım (inference) profili, veri besleme hızı ve ölçek hedefine göre boyutlandırılır. GPU’lar arası bağlantı, yüksek hızlı ağ, depolama throughput’u, güç ve soğutma kapasitesi ile container ve iş zamanlayıcı katmanı aynı tasarımda ele alınır.
Örnek Kullanım Senaryoları
- Kurum içi büyük dil modeli (LLM) çıkarımı için GPU sunucu boyutlandırması.
- Model eğitimi için çok düğümlü GPU kümesi ve yüksek hızlı ağ tasarımı.
- GPU kullanım oranı, bellek ve güç tüketiminin izlenmesi.
- Container, iş zamanlayıcı ve veri hattının GPU altyapısına entegrasyonu.
İlgili Hizmet Sayfaları
Teklif Süreci
Mevcut ortam, hedef, kapsam dışı öğeler ve kabul kriterleri ön görüşmede netleştirilir. Teklifte ürün uygunluğu, teslim adımları, sorumluluklar, varsayımlar ve maliyet kalemleri ayrı gösterilir.
NVIDIA Ürün Aileleri
- Veri merkezi GPU’ları: eğitim ve çıkarım için hızlandırıcılar
- DGX ve HGX: çok GPU’lu sunucu platformları
- NVIDIA AI Enterprise: yapay zekâ yazılım katmanı ve destek
- NVLink: GPU’lar arası yüksek hızlı bağlantı
- InfiniBand ve Spectrum-X: yapay zekâ kümeleri için ağ
- RTX profesyonel GPU’lar: iş istasyonu ve görselleştirme
SSS
NVIDIA Hakkında Sık Sorulan Sorular
GPU sunucu boyutlandırması nasıl yapılır?
Model parametre sayısı ve hassasiyeti GPU bellek ihtiyacını, eğitim mi çıkarım mı yapılacağı ise işlem gücünü ve ölçeği belirler. GPU’lar arası bağlantı, ağ, depolama throughput’u ile rack güç ve soğutma kapasitesi birlikte hesaplanır; örnek iş yüküyle yapılan pilot ölçüm nihai yapılandırmayı doğrular.
NVIDIA projesine başlamadan önce hangi bilgiler hazırlanmalı?
Başlangıç için şu bilgiler gerekir: model, veri hattı, framework, GPU, ağ, depolama ve güç profili. Teknik uygunluk GPU bellek/işlem, kullanım oranı, veri besleme, gecikme ve ölçek ölçütleriyle değerlendirilir; ürün veya model önerisi bu veriler doğrulandıktan sonra yapılır.
Satın alma öncesi ne doğrulanır?
Güncel ürün/model, lisans, destek yaşam döngüsü, uyumluluk, teslim kapsamı ve kabul kriterleri üretici dokümanı ile teklif üzerinde doğrulanır.
Teknoloji Değerlendirmesi
NVIDIA seçimi hangi kanıtlarla yapılmalı?
Marka adı tek başına mimari uygunluk göstermez; seçim aşağıdaki kanıtlarla yapılır. Bu sayfa resmî iş ortaklığı veya sertifikasyon beyanı değildir.
Model, veri hattı, framework, GPU, ağ, depolama ve güç profili
GPU bellek/işlem, kullanım oranı, veri besleme, gecikme ve ölçek
Scheduler, container, storage, yüksek hızlı ağ, izleme ve güvenlik
Örnek iş yükü, throughput, kullanım, hata ve güç/ısı ölçümü