Bulutta GPU Kümeleri: Kurumsal LLM ve Derin Öğrenme Modelleri Barındırma
1. GPU Dilimleme (Multi-Instance GPU - MIG)
Tek bir güçlü fiziksel GPU 7 bağımsız sanal GPU'ya bölünerek farklı departmanların yapay zeka modelleri donanım israfı olmadan aynı kartta çalıştırılır.
2. Kuantalama (Quantization) ile Bellek Optimizasyonu
AWQ veya GGUF formatlarıyla modeller 16-bit'ten 4-bit'e sıkıştırılarak çok daha küçük ve ekonomik GPU'larda kayıpsız hızla çalıştırılır.
e-Dönüşüm Süreçlerinizi Güvenle ve Sıfır Hata ile Başlatın
Mali mühür kurulumundan ERP entegrasyonuna, 7/24 uzman desteği ve 10 yıl yasal saklama garantisiyle yanınızdayız.
Benzer Konulardaki Diğer Makaleler
Tümünü GörKurumsal Bulut Göçü (Cloud Migration) Rehberi: Gartner'ın 6R Metodolojisi ile Başarılı Geçiş
Şirket içi veri merkezlerinden modern bulut altyapısına geçişte Rehost, Replatform, Refactor, Repurchase, Retain ve Retire stratejilerinin karşılaştırılması.
FinOps Nedir? Bulut Harcamalarında %30 Tasarruf Sağlayan Kültürel ve Teknik Çerçeve
Atıl kalan sanal sunucuları kapatma, doğru boyutlandırma (Rightsizing) ve taahhütlü indirimlerle kontrolsüz bulut faturalarını dizginleme stratejileri.
Üretim Ortamında Kubernetes (K8s) Mimarisi: Pod Yönetimi, Ingress ve Otomatik İyileşme
Çöken konteynerleri anında yeniden başlatan, trafik yükünü pod'lara dağıtan ve yatay pod ölçekleme (HPA) sunan Kubernetes yönetim kılavuzu.