Question 1

GPU as a Service hangi iş yükleri için tercih edilmelidir?

Accepted Answer

GPU as a Service, yüksek paralel işlem gücü gerektiren iş yüklerinde CPU darboğazını azaltmak için tercih edilir. Özellikle aşağıdaki senaryolarda ölçeklenebilir GPU altyapısı sayesinde süre ve maliyet optimizasyonu sağlanır:
- Yapay zeka / makine öğrenmesi (model eğitimi ve inference)
- Derin öğrenme ve büyük dil modelleri (LLM)
- Büyük veri analitiği ve veri bilimi iş akışları
- Video render, 3D görselleştirme ve simülasyon
- Yüksek performanslı hesaplama (HPC) projeleri

Question 2

GPU kiralama mı GPU as a Service mi daha avantajlıdır?

Accepted Answer

Temel fark sabit donanım ile yönetilen ve ölçeklenebilir hizmet ayrımıdır. Değişken iş yüklerinde GPUaaS genelde daha verimli olur. Karar kriterleri:
- Proje yoğunluğu dalgalıysa GPUaaS avantajlıdır
- Yönetim ve bakım yükü istenmiyorsa GPUaaS avantajlıdır
- Kısa süreli yoğun iş varsa GPUaaS avantajlıdır
- Sabit ve sürekli aynı kapasite gerekiyorsa klasik kiralama da düşünülebilir

Question 3

Yapay zeka model eğitimi için GPUaaS neden CPU'ya göre daha verimlidir?

Accepted Answer

GPU'lar paralel işlem mimarisi sayesinde özellikle CUDA tabanlı iş yüklerinde eğitim sürelerini belirgin biçimde kısaltır; GPUaaS modeli de bunu donanım yatırımı olmadan erişilebilir hale getirir. En çok fayda görülen alanlar:
- Eğitim süresinin kısalması (time-to-train)
- Daha hızlı deney ve iterasyon döngüsü (hyperparameter tuning)
- Yoğun matris işlemleri ve derin öğrenme katmanları
- Inference tarafında daha yüksek throughput ihtiyacı

Question 4

GPUaaS büyük dil modelleri (LLM) ve derin öğrenme projeleri için uygun mu?

Accepted Answer

LLM ve derin öğrenme projeleri yüksek VRAM, paralel işlem ve uzun süreli GPU erişimi ister. GPUaaS bu ihtiyacı esnek kapasiteyle karşılamaya uygundur. Tipik kullanım senaryoları:
- LLM fine-tuning ve eğitim iş yükleri
- Embedding çıkarımı ve batch inference
- RAG benzeri pipeline'larda hızlandırma
- VRAM ihtiyacı yüksek modellerde kaynak tahsisi

Question 5

Render ve 3D görselleştirmede GPUaaS ne kazandırır?

Accepted Answer

Render iş yükleri kısa sürede yoğun GPU gücü gerektirir. GPUaaS ile render süreleri kısalır ve kapasite proje dönemlerinde artırılıp sonra düşürülebilir. En çok görülen faydalar:
- Render sürelerinde düşüş
- Proje teslim tarihlerinde hızlanma
- Donanım satın alma ihtiyacının kalkması
- Dönemsel yoğunluklarda anlık kapasite artışı

Question 6

GPU altyapısının Türkiye'de barındırılması neden önemlidir?

Accepted Answer

Türkiye lokasyonu gecikme ve veri egemenliği açısından kritik olabilir. Kurumsal projelerde uyumluluk ve güvenlik gereksinimlerini destekler. Başlıca avantajlar:
- Düşük gecikme özellikle kurumsal erişimlerde
- Veri egemenliği ve iç süreç uyumu
- KVKK uyumluluğu hedefleriyle daha kolay hizalanma
- Operasyonel kontrol ve denetim kolaylığı

Question 7

GPUaaS kurumsal projelerde güvenlik açısından yeterli mi?

Accepted Answer

Kurumsal GPUaaS çözümleri tipik olarak katmanlı güvenlikle sunulur. Güvenliği belirleyen şey hizmet modeli değil uygulamadır. Kritik kontroller:
- Rol bazlı erişim kontrolü
- Ağ izolasyonu ve segmentasyon
- Loglama ve izleme (audit trail)
- Fiziksel veri merkezi güvenliği
- Veri aktarımında şifreleme (uygulanabiliyorsa)

Question 8

GPU kapasitesi proje süresince ne kadar hızlı ölçeklenebilir?

Accepted Answer

GPUaaS modelinde kapasite iş yüküne bağlı olarak kısa süre içinde artırılabilir veya azaltılabilir. Ölçek ihtiyacını genelde şu durumlar tetikler:
- Eğitim dönemlerinde GPU sayısını artırma
- Inference trafiği arttığında throughput yükseltme
- PoC'den pilot ve prod ortama geçiş
- Dönemsel kampanya veya analiz dönemleri

Question 9

GPUaaS HPC (Yüksek Performanslı Hesaplama) projeleri için uygun mu?

Accepted Answer

HPC projeleri yoğun paralel işlem kapasitesi gerektirir. GPUaaS, CPU tabanlı sistemlere kıyasla daha yüksek verimlilik sağlar ve donanım yönetim yükünü ortadan kaldırır. Sık görülen HPC alanları:
- Simülasyon ve modelleme
- Mühendislik hesaplamaları
- Bilimsel analiz ve hesaplama
- Paralel job ve workload çalıştırma

Question 10

Kurumsal ihtiyaçlara göre GPU altyapısı özelleştirilebilir mi?

Accepted Answer

Evet, kurumsal projelerde ihtiyaçlar farklılık gösterir. Özelleştirme performans ve maliyet dengesini doğru kurmak için önemlidir. Tipik özelleştirme başlıkları:
- GPU kapasitesi ve kaynak tahsisi (proje bazlı)
- Bellek ihtiyacına göre yapılandırma
- Eğitim veya inference ağırlıklı çalışma modeli
- Erişim ve güvenlik politikalarının kuruma uyarlanması