NVIDIA ve AMD: İş Yükünüze En Uygun GPU Sunucusunu Seçmek

50

0

Okuyun 14 min.

AMD ve NVIDIA, grafik işlem birimi (GPU) pazarının önde gelen iki oyuncusudur. GPU sunucu segmentinde her iki şirket de yapay zeka, makine öğrenimi, bilimsel hesaplama ve yüksek performanslı hesaplama gibi hesaplama yoğun iş yükleri için güçlü çözümler sunmaktadır

GPU sunucuları paralel hesaplamayı hızlandırmak üzere tasarlanmış olsa da, AMD ve NVIDIA platformları GPU mimarisi, bellek kapasitesi, yazılım ekosistemi, ölçeklenebilirlik, performans ve maliyet gibi çeşitli alanlarda önemli farklılıklar göstermektedir. Bu farklılıklar, belirli bir iş yükü için hangi platformun daha uygun olacağını doğrudan etkilemektedir.

Kurumsal düzeyde bir altyapı sağlayıcısı olan INTROSERV, yapay zeka, makine öğrenimi, görüntü işleme, bilimsel hesaplama ve HPC gibi hesaplama yoğun ve yüksek performanslı iş yükleri için özelleştirilebilir  özel GPU sunucuları sunmaktadır.

Bu makalede, NVIDIA ve AMD GPU sunucularını karşılaştıracak, her bir platformun güçlü yönlerini ve sınırlamalarını inceleyecek ve hangi kullanım senaryolarına en uygun olduklarını açıklayacağız. Buradaki amaç, evrensel bir kazanan belirlemek değil, doğru seçimin neden belirli iş yüküne ve altyapı gereksinimlerine bağlı olduğunu göstermektir.

NVIDIA ve AMD GPU’lu sunucular

Farklı iş yükü türleri, farklı GPU özelliklerine bağlıdır; bazıları daha fazla VRAM gerektirirken, diğerleri bellek bant genişliğine veya tensör çekirdek sayısına daha fazla bağlıdır:

• Sohbet uygulamaları
• Belge işleme
• Arama ve bilgi erişimi
• Akıl yürütme ve çıkarım görevleri

Aynı ilke, yapay zeka dışındaki iş yükleri için de geçerlidir. Model eğitimi veya çıkarımda iyi performans gösteren bir GPU sunucusu, 3D render, video işleme, bilimsel hesaplama ve diğer hesaplama yoğun GPU iş yükleri için her zaman en iyi seçim olmayabilir.

Hem NVIDIA hem de AMD, güçlü GPU çözümleri sunar; ancak bir sunucu seçerken, yalnızca genel performansı dikkate almak yeterli değildir. Diğer önemli faktörler şunlardır:

• yazılım ve çerçevelerle uyumluluk;
• GPU bellek kapasitesi ve teknik özellikleri;
• çoklu GPU yapılandırmalarında ölçeklenebilirlik;
• belirli bir iş yükü türü için verimlilik;
• altyapı ve dağıtım gereksinimleri;
• toplam çözüm maliyeti ve fiyat-performans oranı.

NVIDIA, olgun yazılım ekosistemi, popüler çerçevelere yönelik geniş desteği ve yapay zeka uygulamalarıyla olan güçlü uyumluluğu sayesinde, yapay zeka ve makine öğrenimi iş yükleri için sıklıkla tercih edilen bir seçenektir.

Şirketin en önemli avantajlarından biri, birçok AI çerçevesine, kütüphanesine ve geliştirme aracına derinlemesine entegre edilmiş olan NVIDIA’nın tescilli yazılım platformu CUDA’dır.

NVIDIA H100 ve B200 gibi yüksek performanslı GPU'lar, model eğitimi ve diğer hesaplama yoğun görevler dahil olmak üzere büyük ölçekli yapay zeka iş yükleri için tasarlanmıştır.

NVIDIA’nın diğer avantajları arasında olgun sürücüler, kapsamlı belgeler ve iyi geliştirilmiş bir yazılım yığını yer alır; bunlar genellikle kurulum ve devam eden işletimi kolaylaştırır.

AMD ise GPU bellek kapasitesinin ana darboğaz olduğu iş yüklerinde avantajlıdır. Instinct hızlandırıcıları, birçok benzer çözüme kıyasla kart başına daha fazla HBM belleği sunarak, daha büyük modellerin ve veri kümelerinin birden fazla karta dağıtılmadan tek bir GPU’nun belleğine sığmasını sağlar. Bu, halihazırda eğitilmiş modeller için çıkarım sürecini basitleştirebilir ve maliyetini düşürebilir; zira aynı model daha az sayıda GPU gerektirebilir ve bu da istek başına maliyeti düşürür. MI300X, bu yaklaşımın iyi bir örneğidir; ancak aynı ilke, daha geniş Instinct ürün yelpazesinin tamamı için de geçerlidir.

AMD için temel sınırlayıcı faktör genellikle yazılım ekosistemidir. ROCm platformu hızla gelişmektedir, ancak bazı durumlarda kurulum ve uyumluluk doğrulaması, daha olgun bir ortam olan CUDA’ya kıyasla daha fazla zaman ve mühendislik kaynağı gerektirebilir.

Bu nedenle, NVIDIA ve AMD arasında yapılacak seçim yalnızca markaya dayandırılmamalıdır. Olgun bir yazılım ekosistemi, geniş uyumluluk ve büyük ölçekli model eğitimi ana öncelikler olduğunda NVIDIA'nın bir avantajı vardır. GPU bellek kapasitesi ve toplam çözüm maliyeti temel kısıtlamalar olduğunda ise AMD daha cazip bir seçenek olabilir.

Evrensel olarak en iyi tek bir GPU platformu yoktur. En uygun seçim, iş yükünün türüne bağlıdır; bu iş yükü ister yapay zeka model eğitimi, ister çıkarım, belge işleme, arama ve bilgi erişimi, akıl yürütme görevleri ya da karmaşık sahnelerin işlenmesi olsun.

Şimdi, bu senaryoları daha ayrıntılı olarak inceleyeceğiz ve her bir iş yükü türü için hangi GPU sunucu özelliklerinin en önemli olduğunu açıklayacağız. Bu, NVIDIA’nın hangi alanlarda avantajlı olduğunu, AMD’nin hangi alanlarda daha iyi değer sunabileceğini ve bir GPU sunucusu seçiminin neden her zaman belirli görevin analiziyle başlaması gerektiğini netleştirmeye yardımcı olacaktır.

Önemli not: AMD ve NVIDIA farklı mimari yaklaşımlar kullanır. NVIDIA, hesaplama verimliliğine ve karışık hassasiyetli iş yüklerine daha fazla önem verirken, AMD ise büyük bellek kapasitesine ve paralel veri işlemeye daha fazla odaklanır.

Yazılım Ekosistemi

CUDA, NVIDIA’nın tescilli platformu iken, ROCm ise AMD’nin açık kaynaklı platformudur. Ancak pratikte temel fark, lisanslama modelinde değil, bir projenin devreye alınabilmesi için ne kadar ek çalışma gerekebileceğindedir.

PyTorch ve TensorFlow, her iki platformu da resmi olarak desteklemektedir. Ancak, makine öğrenimi ekosistemindeki kodların ve kütüphanelerin çoğu, varsayılan hedef olarak CUDA kullanılarak geliştirilmiştir; bu nedenle tipik bir projenin, herhangi bir değişiklik yapılmaksızın NVIDIA üzerinde çalışması daha olasıdır. ROCm, CUDA kodunun taşınmasını mümkün kılan HIP programlama modelini sunar; ancak geçiş için yine de belirli kütüphanelerin ve çerçeve sürümlerinin uyumluluğunun kontrol edilmesi gerekir.

Bir başka pratik fark ise donanım ve sistem desteğinin kapsamıdır. CUDA, tüketici GPU'ları da dahil olmak üzere tüm NVIDIA GPU serisinde çalışır. ROCm ise daha sınırlı sayıda hızlandırıcıyı ve Linux dağıtımını resmi olarak destekler; bu nedenle donanım seçimi yapılmadan önce uyumluluk listesi dikkatle kontrol edilmelidir.

İlginç bir nokta: AMD daha açık bir yaklaşım benimsemekteyken, NVIDIA’nın CUDA ekosistemi tescillidir. Bununla birlikte, NVIDIA geliştiriciler arasında güçlü bir konuma sahip olmaya devam etmektedir — sadece donanımı sayesinde değil, aynı zamanda yazılım ekosistemine yaptığı uzun yıllara dayanan yatırım ve geliştirme çalışmaları sayesinde de.

Performans

Her iki platform da matris hesaplamalarını özel donanım blokları kullanarak hızlandırır: NVIDIA, Tensor Çekirdeklerini kullanırken, AMD ise CDNA Matris Çekirdeklerini kullanır. Bu tür bir hızlandırmanın varlığı artık tek başına anlamlı bir ayırt edici unsur değildir; bu nedenle karşılaştırma, belirli performans ölçütlerine odaklanmalıdır.

Temel fark bellek kapasitesidir. H200 SXM, 141 GB HBM3e bellek ve 4,8 TB/s bellek bant genişliği ile gelirken, MI300X ise 192 GB HBM3 ve 5,3 TB/s sunar. Bu ek 51 GB, bir modelin tek bir hızlandırıcıya sığıp sığmayacağını veya birden fazla GPU'ya bölünmesi gerekip gerekmediğini belirleyebilir.

İkinci fark, farklı hesaplama türlerindeki performansta yatmaktadır. Çift hassasiyette MI300X, 81,7 TFLOPS değerindeyken, H200 SXM standart FP64 modunda 34 TFLOPS ve Tensor Çekirdekleri kullanıldığında 67 TFLOPS sunar; bu da AMD’nin avantajının hangi modun karşılaştırıldığına bağlı olduğu anlamına gelir. Daha düşük hassasiyette fark daha azdır: FP8'de 5,2 PFLOPS'a karşı 3.958 TFLOPS; her iki rakam da seyrekliği hesaba katmaktadır.

Maliyet

Ne NVIDIA ne de AMD, veri merkezi hızlandırıcıları için liste fiyatları yayınlamaktadır. Bu ürünler genellikle iş ortakları aracılığıyla tedarik edilir ve nihai maliyet, sistemin tamamının yapılandırmasına bağlıdır. Bu nedenle, yalnızca GPU'nun fiyatını karşılaştırmak yerine, tam yaşam döngüsü boyunca toplam maliyeti belirleyen faktörleri karşılaştırmak daha mantıklıdır.

İlk faktör, bir iş yükü için gereken GPU sayısıdır. Bellek kapasitesi, bir modeli çalıştırmak için kaç adet hızlandırıcıya ihtiyaç duyulduğunu belirler: RTX PRO 6000 Max-Q’da 96 GB, H200’de 141 GB ve MI300X’te 192 GB. Daha az sayıda GPU, daha az sunucu, daha az ağ bağlantı noktası ve destekleyici altyapı ile yazılım lisansları için daha düşük maliyet anlamına gelebilir.

İkinci faktör, kolokasyon ve işletme maliyetlerini doğrudan etkileyen güç tüketimidir: RTX PRO 6000 Max-Q için 300 W, H200 için 700 W’a kadar ve MI300X için 750 W. Birkaç yıllık çalışma süresince, GPU başına 300 W ile 750 W arasındaki fark, ilk donanım maliyetiyle karşılaştırıldığında önemli bir seviyeye ulaşabilir.

Üçüncü faktör ise mühendislik süresidir. Bir proje halihazırda CUDA üzerine kurulmuşsa, bu projenin ROCm'ye taşınması kütüphanelerin ve çerçeve sürümlerinin ek doğrulamasını gerektirebilir. Bu işin maliyeti, donanım faturasında doğrudan görünmek yerine mühendislik saatleri olarak ücretlendirilir.

Bulut ve Sunucu Altyapısıyla Entegrasyon

NVIDIA, bulut ve altyapı sağlayıcıları arasında güçlü bir varlığa sahiptir. Ekosisteminde, GPU dağıtımını ve yönetimini basitleştiren geliştirme araçları, kapsayıcılar, önceden yapılandırılmış çerçeveler ve yapay zeka yazılımları bulunmaktadır.

AMD de, öncelikle Instinct ürün serisi ve ROCm platformu aracılığıyla bulut ortamlarında ve veri merkezlerinde varlığını aktif olarak genişletmektedir. Açık kaynak yaklaşımı, AMD’yi CUDA tabanlı altyapıya alternatif arayan şirketler için giderek daha cazip hale getirmektedir.

Teknik Tavsiye

İlk bakışta daha ucuz görünen bir sunucu, daha sonra modelin tek bir GPU'nun belleğine sığmayıp iki GPU gerektirdiğini veya kritik bir kütüphanenin yalnızca CUDA için mevcut olduğunu fark ederseniz, sonuçta daha pahalıya mal olabilir. Bunun tersi de geçerlidir: İş yükü, ham hesaplama performansından ziyade bellek bant genişliği ile sınırlıysa, amiral gemisi bir GPU için daha yüksek bir bedel ödemek pek mantıklı değildir.

Bu nedenle karar, markaya değil dört faktöre dayandırılmalıdır: belirli GPU modeli, çerçeve ve kütüphanelerin sürümleri, desteklenen işletim sistemi ve dağıtım yöntemi. Bu faktörlerden biri bile önceden doğrulanmazsa, donanımdan elde edilen tasarruf, ek mühendislik saatleri nedeniyle hızla ortadan kalkabilir.

NVIDIA, Yazılım Ekosisteminin Olgunluğu ve Geniş Yapay Zeka Desteği Konusunda Liderdir

NVIDIA’nın başlıca avantajlarından biri, olgun yazılım ekosistemidir. CUDA, yapay zeka sektöründe yaygın olarak kullanılmaktadır; bu nedenle birçok kütüphane, optimizasyon aracı, eğitim kaynağı, konteyner ve üretim sistemi, başından itibaren NVIDIA GPU’ları göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır. Sonuç olarak, geliştirme ekipleri genellikle yaygın dağıtım sorunları için kanıtlanmış kurulum kılavuzları, ayrıntılı belgeler ve hazır çözümler bulabilir.

Platform, PyTorch, TensorFlow ve JAX dahil olmak üzere başlıca çerçeveleri destekler. Ayrıca önceden eğitilmiş model kütüphaneleri, Kubernetes araçları, izleme sistemleri ve kurumsal AI platformlarıyla da entegre olur. NVIDIA’nın derin öğrenme yazılım yığını, uygulamaların GPU kaynaklarını verimli bir şekilde kullanmasına yardımcı olan CUDA kütüphanelerini, cuDNN’yi ve diğer araçları bir araya getirir.

Çıkarım için NVIDIA, desteklenen modelleri optimize ederek gecikmeyi azaltmaya ve verimi artırmaya yardımcı olan TensorRT’yi sunar. Derleyici ve çalışma zamanı araçları, eğitilmiş bir modelden üretim hizmetine geçişi basitleştirir. Daha fazla bilgi için TensorRT belgelerine bakabilirsiniz.

Kurulum süresi proje maliyetlerini doğrudan etkilediği için, olgun sürücüler ve kütüphaneler de önemlidir. Mühendislik ekipleri, uyumsuz sürücüler, çerçeve sürümleri, çekirdekler veya bağımlılıklarla ilgili sorunları çözmek için günler harcayabilir. NVIDIA’nın geniş destek ekosistemi, özellikle önceden oluşturulmuş Docker konteynerleri ve doğrulanmış bulut görüntüleri kullanıldığında bu zorlukların azaltılmasına yardımcı olur.

Çoklu GPU sistemlerinde bir başka avantaj da, GPU'lar arasında yüksek hızlı bir bağlantı teknolojisi olan NVLink olabilir. Desteklenen yapılandırmalarda, NVLink standart PCIe’den daha hızlı veri alışverişine olanak tanır; bu, özellikle birden fazla GPU’nun aynı model üzerinde birlikte çalıştığı durumlarda önemlidir. Ancak NVLink’in gerçek faydası, GPU nesline, sunucu mimarisine, yazılım ortamına ve iş yükü özelliklerine bağlıdır.

Uygulamada, NVIDIA’nın avantajı genellikle sadece ham GPU performansı ile değil, aynı zamanda dağıtım, optimizasyon ve devam eden işletim sırasında tasarruf edilen mühendislik süresi ile de ölçülür.

AMD Güçlü Donanım Yetenekleri Sunuyor, Ancak Yazılım Yığını Daha Fazla Çaba Gerektirebilir

AMD Instinct GPU’ları, desteklenen yapay zeka iş yükleri için büyük miktarda GPU belleği ve güçlü hesaplama performansı sağlayabilir. Bu, bir model, toplu iş veya veri kümesinin daha az VRAM’e sahip bir GPU’ya sığmadığı durumlarda özellikle yararlıdır. Daha yüksek bellek kapasitesi, agresif niceleme veya birden fazla GPU arasında karmaşık model bölümleme ihtiyacını da azaltabilir.

AMD’nin yazılım ekosistemi ROCm üzerine kuruludur; HIP ise birçok CUDA odaklı uygulamanın AMD donanımına uyarlanması için bir yol sunar. Desteklenen sistemlerde, Infinity Fabric hızlandırıcılar arasında yüksek hızlı veri alışverişi için de kullanılabilir.

Bununla birlikte, uyumluluk konusunda daha dikkatli bir doğrulama yapılması gerekir. Destek, belirli GPU modeline, ROCm sürümüne, işletim sistemine, Linux dağıtımına, sürücülere, kütüphanelere, kapsayıcılara ve AI çerçevesine göre değişiklik gösterebilir.

Bir AMD GPU sunucusu seçmeden önce aşağıdakileri doğrulamak önemlidir:

• belirli GPU modeli ve bellek kapasitesi;

• ROCm ve HIP sürümleri;

• PyTorch, TensorFlow veya JAX ile uyumluluk;

• gerekli kütüphaneler ve operatörler;

• işletim sistemi, sunucu platformu ve dağıtım ortamı.

Başlangıçta CUDA için geliştirilen bazı projelerin, ROCm üzerinde verimli bir şekilde çalışabilmesi için ek uyarlama, kütüphane değiştirme veya testler gerekebilir. Bu, AMD'yi daha zayıf bir seçenek haline getirmez. Bu, AMD'nin, yazılım yığınının önceden doğrulanabildiği ve bellek kapasitesi, performans veya maliyet açısından sağlanan avantajların ek mühendislik çabasını haklı kıldığı projeler için özellikle uygun olduğu anlamına gelir.

İş yükü türü de büyük önem taşır. Bir GPU, transformatör modellerinin eğitimi için daha iyi performans gösterirken, bir diğeri bellek yoğun çıkarım veya belirli hesaplama iş yükleri için daha etkili olabilir. Bu nedenle, nihai karar yalnızca genel karşılaştırma sonuçlarına dayandırılmamalıdır. Kendi modellerinizi, parti boyutlarınızı, hassasiyet ayarlarınızı ve ölçeklendirme senaryolarınızı test etmeniz daha iyidir.

NVIDIA CUDA ve AMD ROCm: GPU Ekosistemlerinin Karşılaştırılması

CUDA ve ROCm'yi karşılaştırırken, yalnızca GPU performansını dikkate almak yetmez. Birçok gerçek dünya senaryosunda, özellikle uyumluluk, kararlılık, araç kullanılabilirliği ve dağıtım kolaylığının kritik öneme sahip olduğu üretim ortamlarında yapay zeka çözümleri uygulayan şirketler için yazılım ekosistemi belirleyici bir rol oynar.

CUDA (Compute Unified Device Architecture)

CUDA, yapay zeka ve HPC iş yükleri için NVIDIA’nın hesaplama platformudur. NVIDIA GPU’larla sıkı bir şekilde entegre olan CUDA, geliştiricilere API’ler, derleyiciler, çalışma zamanları ve kütüphaneler aracılığıyla hesaplama kaynaklarına erişim sağlar.

Bu kütüphaneler, CUDA-X ekosistemi içinde gruplandırılmıştır ve her bir bileşen, iş akışının belirli bir aşamasını ele alır. cuDNN, sinir ağı işlemlerini ve Tensor Core kullanımını optimize eder; TensorRT, eğitilmiş modellerin devreye alınmasında çıkarım işlemlerini hızlandırır ve gecikmeyi azaltır; NCCL, çoklu GPU sistemlerinde GPU'lar arasındaki veri alışverişini ve senkronizasyonu yönetir; RAPIDS ise veri bilimi ve analitik iş yüklerini hızlandırır.

Bir diğer önemli özellik ise, bir dizi işlemi yakalayıp tek bir iş akışı olarak çalıştıran ve böylece tek tek çekirdeklerin başlatılmasıyla ilişkili ek yükü azaltan CUDA Graphs'tır.

Platform düzeyinde, yığın, yüksek hızlı GPU-GPU iletişimi için NVLink ve NVSwitch, depolama sistemleriyle doğrudan veri alışverişi için GPUDirect Storage ve düğümler arası iletişim için InfiniBand ile tamamlanmaktadır.

ROCm (Radeon Open Compute Platform)

ROCm, AMD’nin GPU hesaplama için geliştirdiği açık kaynaklı yazılım platformudur ve CUDA’ya yönelik başlıca alternatiftir. Linux ortamlarındaki yapay zeka, yüksek performanslı hesaplama (HPC) ve yoğun hesaplama gerektiren iş yükleri için tasarlanmıştır; çalışma zamanları, programlama araçları, optimize edilmiş kütüphaneler ve makine öğrenimi çerçeveleri için destek içerir.

ROCm, PyTorch, TensorFlow, ONNX Runtime, OpenCL ve MPI tabanlı HPC iş yüklerini destekler. Ekosistemin önemli bir bileşeni HIP'tir: HIP'in programlama modeli sözdizimi açısından CUDA'ya benzerdir; HIPIFY aracı ise kodun tamamen yeniden yazılmasına gerek kalmadan mevcut CUDA uygulamalarının taşınmasına yardımcı olur.

Kütüphane katmanı da benzer bir işlevsel eşlemeye sahiptir: MIOpen, cuDNN ile aynı derin öğrenme görevlerinin çoğunu yerine getirir; RCCL, NCCL ile karşılaştırılabilir işlevsellik sunar; rocBLAS ise doğrusal cebir işlemlerini gerçekleştirir. Bununla birlikte, üçüncü taraf kütüphanelerle uyumluluk, kullanılan belirli ROCm sürümü için ayrı olarak doğrulanmalıdır.

Hangisini Seçmelisiniz: NVIDIA mı, AMD mi?

Evrensel bir kazanan yoktur. En iyi seçim, iş yüküne, yazılım yığınına ve altyapı gereksinimlerine bağlıdır.

Öncelikler aşağıdakiler olduğunda genellikleNVIDIA daha uygun bir seçenektir:

• CUDA uyumluluğu;

• olgun bir AI ekosistemi;

• daha kolay dağıtım;

• kullanıma hazır çok çeşitli araçlar ve kütüphaneler;

• derin öğrenme için güçlü optimizasyon.

Öncelikler şunlar olduğundaAMD daha cazip bir seçenek olabilir:

• yüksek GPU bellek bant genişliği;

• büyük VRAM kapasitesi;

• açık kaynak yaklaşımı;

• güçlü fiyat-performans oranı.

Sonuç olarak, karar sadece marka adına dayandırılmamalıdır. Karar verirken belirli GPU modeli, yazılım yığını, iş yükü türü, bellek gereksinimleri, dağıtım ortamı ve toplam altyapı maliyeti de dikkate alınmalıdır.

INTROSERV ile Kurumsal GPU Altyapısı

AI iş yükleri nadiren sadece GPU'ya bağlıdır. Model eğitimi, veri kümeleri ve kontrol noktaları için depolama alanı gerektirirken, çevrimiçi çıkarım, uygulama ile hızlandırıcı arasındaki düşük gecikme süresine bağlıdır. Bu bileşenler arasında genellikle veritabanları, kuyruklar ve depolama sistemleri bulunur. Veriler GPU’ya yeterince hızlı ulaşmazsa GPU atıl kalabilir; bu nedenle altyapı, tek bir donanım bileşeni olarak değil, eksiksiz bir sistem olarak tasarlanmalıdır. INTROSERV, böyle bir ortam oluşturmak için gereken tüm temel bileşenleri sağlar.

Hesaplama Katmanı

Özel  GPU sunucuları, model eğitimi, çıkarım, görüntü işleme ve bilimsel hesaplama için kullanılabilir. Yapılandırma, iş yüküne göre seçilir: GPU bellek kapasitesi, bir modelin tek bir hızlandırıcıya sığıp sığmayacağını belirlerken, bellek türü ve bant genişliği, ham hesaplama yerine veri hareketinin ana darboğaz olduğu iş yüklerinde performansı etkiler.

GPU Çevresindeki Altyapı

Veri kümeleri, kontrol noktaları ve eğitim artefaktları için NVMe depolama alanına ve yüksek disk kapasitesine sahip sunucular mevcuttur. Deney meta verileri ve vektör dizinleri için veritabanları, I/O performansı ve büyük miktarda RAM için optimize edilmiş yapılandırmalarda dağıtılabilir. Veri ön işleme, etiketleme ve alım boru hatları genellikle GPU kaynaklarından çok CPU ve sistem belleğine bağlıdır; bu nedenle bu görevler için standart özel sunucular önemli ölçüde daha düşük bir maliyetle kullanılabilir.

Ağ ve Konum

Altyapı bileşenleri aynı veri merkezi içinde dağıtılabilir ve özel bir ağ üzerinden bağlanabilir; bu da sistemler arasındaki gecikmeyi azaltmaya yardımcı olur. Almanya, Hollanda, Fransa, Birleşik Krallık ve Polonya'da konumlar mevcuttur; bu sayede müşteriler, veri saklama gerekliliklerine ve son kullanıcılara olan yakınlığa göre bir bölge seçebilirler.

Herhangi bir sorunuz varsa, 7/24 hizmet veren destek ekibimiz her zaman yardıma hazırdır. GPU altyapısı planlaması veya sunucu yapılandırması konusunda yardıma ihtiyaç duyduğunuzda istediğiniz zaman bize ulaşabilirsiniz.