Yapay Zeka Altyapısı

GPU altyapısı ve LLM model çalışma ortamları için uygun, uygulanabilir, üretime dönük tasarım yaklaşımı.

Odak GPU kullanım verimi

Kritik Katman Veri Akışı

Teslim Modeli Anahtar teslim / teknik destek

Yapay Zeka Altyapısı GPU sunucular CUDA, cuDNN, NCCL ve AI framework kurulu teslim edilir

Mimari Aşamalar ve Altyapı Tasarımı

Eğitim (training) verisi için yüksek hızlı depolama katmanı

Parallel filesystem ve yüksek hızlı veri erişimi planı

High-speed interconnect (InfiniBand / NVLink) planı

GPU yerleşim ve güç yoğunluğu planı

Multi-GPU ve multi-node eğitim (training) mimarisi

Training ve inference katmanlarını ayırma

CUDA, cuDNN ve AI yazılım stack standardizasyonu

Container tabanlı AI çalışma ortamları kurulumu

GPU kaynak planlama ve scheduler entegrasyonu

Model eğitimi, versiyonlama ve pilot izleme altyapısı

Monitoring, GPU telemetri ve kapasite planlama

MLOps / güvenlik / çok kullanıcı yönetişimi

İş yükleri analiz edilir, CPU, GPU, bellek, ağ ve depolama ihtiyaçları belirlenir. Sistem boyutlandırma temeli oluşturulur.

Küme mimarisi, node tipleri, ağ topolojisi ve depolama katmanı tasarlanır. Kapasite planı ve büyüme senaryoları belirlenir.

Sistem kurulumu yapılır, fonksiyonel ve performans testleri uygulanır. Scheduler, ağ ve I/O performans ayarları yapılır.

İzleme, bakım, kullanıcı yönetimi ve kapasite artışı süreçleri tanımlanır. Sistem sürdürülebilir operasyon modeline alınır.

Sistem mimarisi, iş yükleri, kapasite hedefleri ve operasyon modeli birlikte değerlendirilerek tasarlanır.

Eğitim ve Inference Ayrımı

Model geliştirme, fine-tuning ve inference katmanları aynı donanım kalıbına zorlanamaz. Maliyet ve kullanım desenleri ayrı ayrı ele alınır.

GPU Altyapı Tasarımı

NVLink/NVSwitch, güç bütçesi, rack soğutma ve veri katmanı; model boyutu ve iterasyon ritmine göre kurgulanır.

Veri ve Güvenlik

Veri yönetimi, güvenlik ve container tabanlı çalışma ortamları çok kullanıcıya uygun şekilde yapılandırılır.

GPU sunucular CUDA, cuDNN, container ortamı ve AI framework yazılımları kurulmuş, çok kullanıcılı çalışmaya hazır şekilde teslim edilir.

GPU sunucu mimarisi, ağ yapısı, depolama katmanı ve kapasite planı teknik tasarım dokümanı olarak sunulur.

CUDA, cuDNN, container ortamı ve AI framework yazılımları kurulmuş ve test edilmiş platform hazır olarak teslim edilir.

Kullanıcı erişimi, veri yönetimi, model geliştirme, izleme ve kaynak planlama süreçleri tanımlanır.