Yapay zekâ uygulamalarının bulut ortamında barındırılması, modern yazılım mimarilerinin vazgeçilmezlerinden biri haline gelmiştir. Ancak özellikle büyük dil modelleri (LLM), görüntü işleme sistemleri veya derin öğrenme (deep learning) algoritmaları söz konusu olduğunda yüksek işlem gücüne sahip GPU altyapısı gereklidir. Bu yazıda, Cloud Server üzerinde yapay zekâ modeli çalıştırırken GPU kullanımının neden kritik olduğunu, nasıl yapılandırıldığını ve hangi optimizasyonların yapılabileceğini ele alacağız.
Neden GPU Kullanımı Gerekli?
Yapay zekâ modelleri, CPU’lara kıyasla GPU’larda çok daha hızlı paralel işlem yapabilir. Özellikle aşağıdaki süreçlerde GPU kullanımı büyük fark yaratır:
- Model eğitimi (training)
- Gerçek zamanlı çıkarım (inference)
- Batch işleme
- Görüntü ve video analizi
- Doğal dil işleme (NLP)
GPU’lar, aynı anda binlerce çekirdekte hesaplama yapabildikleri için bu tür işler için uygundur.
Cloud Server Ortamında GPU Nasıl Tahsis Edilir?
Cloud Server’ınızı yapılandırırken aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:
1. Passthrough GPU (Dedicated GPU)
Fiziksel sunucudaki bir ekran kartı, sanal makineye doğrudan atanır. En yüksek performansı sağlar.
- Proxmox, VMware, KVM gibi sanallaştırma platformları üzerinden uygulanabilir.
- NVIDIA GRID veya AMD SR-IOV teknolojileri ile desteklenir.
2. vGPU (Virtual GPU)
GPU kapasitesi birden fazla sanal makine arasında bölüştürülür.
- Özellikle inference aşamasında maliyet avantajı sağlar.
- NVIDIA vGPU lisansları gerektirebilir.
3. GPU Destekli Cloud Servis Seçimi
Kendi altyapınız yerine, GPU destekli bulut sunucular (örneğin vps.com.tr veya benzeri yerli sağlayıcılar) tercih edilebilir.
Yapay Zekâ Modeli Barındırma Aşamaları
- Sunucu Kurulumu
- CUDA destekli işletim sistemi (Ubuntu 20.04 önerilir)
- NVIDIA sürücülerinin kurulumu
- CUDA Toolkit ve cuDNN kurulumu
- Model Ortamı
- TensorFlow, PyTorch gibi framework’lerin GPU versiyonları yüklenmeli.
- Docker konteynerler ile izole çalışma ortamı oluşturulabilir.
- Model Dağıtımı
- Flask veya FastAPI ile bir inference API hazırlanabilir.
- Gunicorn + Nginx gibi bileşenlerle ölçeklenebilir hale getirilebilir.
- Yük ve Performans Takibi
nvidia-smiile GPU kullanımı izlenebilir.Prometheus + Grafanaile detaylı metrik takibi yapılabilir.
Optimizasyon Önerileri
- Mixed Precision Training: Daha az kaynakla daha hızlı eğitim sağlar.
- TensorRT veya ONNX kullanımı: Model optimizasyonu ve daha düşük gecikme süresi sağlar.
- Batching: Özellikle inference sırasında, birden fazla isteği aynı anda işlemek için batching kullanılabilir.
Maliyet ve Alternatifler
GPU kaynakları CPU’ya göre daha pahalıdır. Bu nedenle:
- Sadece inference için GPU gerekliyse, CPU-GPU hibrit yapı kurulabilir.
- Az yoğunluklu işler için CPU üzerinde optimize edilmiş modeller (MobileNet, DistilBERT) tercih edilebilir.
Güvenlik ve İzolasyon
- GPU’lar paylaşıldığında konteyner izolasyonuna dikkat edilmelidir.
- Docker konteynerleri için
--gpus allparametresiyle sınırlı erişim sağlanabilir. - Kubernetes ile GPU quota ve limitler tanımlanabilir.
Sonuç
Yapay zekâ modellerinin Cloud Server üzerinde barındırılması, uygun yapılandırmalarla son derece verimli ve ölçeklenebilir bir çözüm haline gelebilir. Ancak doğru GPU seçimi, sürücü kurulumları, framework uyumluluğu ve performans izleme gibi adımlar dikkatle yönetilmelidir. Bu sayede hem model eğitimi hem de hızlı yanıt gerektiren servislerde yüksek performans elde edilir.