vMind Bulut Teknolojileri İnovasyon Direktörü Ramazan Öğütçen: “Verimlilik için GPU’yu tanımak şart”

“Yapay zekâ projelerinde başarı, yalnızca iyi bir modelden veya güçlü bir donanımdan geçmiyor; arka plandaki altyapı yönetiminin verimliliği belirleyici hale geliyor. Özellikle GPU gibi sınırlı ve yüksek maliyetli kaynakların doğru tahsisi kritik. Enerji maliyetlerinin yükseldiği günümüzde, bir GPU kaynağını yanlış eşleştirmek, doğrudan verimsizlik anlamına geliyor.

Dell tarafında geçirdiğim uzun yılların ardından, şimdi vMind bünyesinde alanında uzman profesyonel bir ekiple, sektöre değer katacak çözüm ve hizmetler sunuyoruz. Kurumlara GPU as-a-Service modeli sunmak da bunlardan biri. Buradaki amacımız yalnızca altyapı sağlamak değil; kullanım senaryosuna özel, esnek ve maliyet-etkin bir yapı kurmak. Öncelikle MIG (Multi-Instance GPU) ile Virtual GPU ayrımını doğru yapmak şart. MIG, bir fiziksel GPU’yu mantıksal olarak bölüp özellikle AI model eğitimi gibi yoğun iş yüklerini izole şekilde koşturmanıza olanak tanıyor. Virtual GPU ise daha çok grafik-yoğun uygulamalarda tercih ediliyor. Bu ayrım yapılmadan çıkılan her proje ya gereksiz kaynak tüketimine ya da performans darboğazına neden oluyor.

Diğer önemli başlık ise insan kaynağı. Yapay zekâ ve bulut altyapısı gibi alanlarda yetkin mühendis bulmak zorlaştı. Üstelik eğittiğiniz bir uzmanı birkaç ay içinde farklı bir sektöre kaptırabiliyorsunuz. Süreklilik sağlamak mümkün olmuyor. Bu nedenle biz vMind olarak, bu uzmanlığı kuruma dışardan taşıyan bir model sunuyoruz: Yönetilen Hizmetler (Managed Services). GPU altyapısı kurmak bir şey, onu sürekli izlemek, güncellemek, kaynak tahsisini optimize etmek ise çok daha başka bir sorumluluk.

Bugün elimizde Nvidia AI Enterprise gibi valide edilmiş platformlarla, açık kaynak araçlar ve kurumsal gereksinimler arasında köprü kurabiliyoruz. Geliştirdiğimiz Public Cloud altyapısıyla da bu hizmetleri kullandığın kadar öde modeliyle sunuyoruz. Böylece bir kurum, büyük bir yatırım yapmadan, AI fikirlerini hızla test edebileceği, gerekirse production ortamına taşıyabileceği esnek bir platforma sahip oluyor.

DevOps ekibimiz ve sistem mühendislerimizle bu yapının etrafını sarıyor, kurumlara sadece altyapı değil, aynı zamanda sürekli optimizasyon ve destek sağlıyoruz. Çünkü artık her watt, her GPU slot’u dikkatli planlanmalı. Özellikle enerji verimliliği ve insan kaynağı optimizasyonu birlikte düşünülmeden hiçbir yapay zekâ projesi sürdürülebilir olmaz.

Biz de bu bilinçle hareket ediyor, iş yükünün nerede – bulutta mı, hibritte mi, on-prem’de mi – daha verimli çalışacağını birlikte planlıyor ve hayata geçiriyoruz.”