Spotlight: VDI ile Yapay Zeka Hızlandırma Yolları

Yapay Zeka Yolculuğunuzun Başlangıcı

Yapay zeka (YZ) dünyasına adım atmanın anahtarı muhtemelen önünüzde. Burada önemli olan, zaten sahip olduğunuz araç ve kaynakların potansiyelini görebilmektir. Küçük projelerle başlayarak bir crawl, walk, run yaklaşımını benimseyin; erken başarılar elde ederek daha büyük projelere geçin.

Başarı İçin Anket Sonuçları

Bir Deloitte anketine göre, katılımcıların %83’ü, şirketlerinin ya orta düzeyde (yüzde 53) ya da esaslı (yüzde 30) ekonomik fayda sağladığını belirtmiştir. Başarılı bir YZ projesi için, esnek ve güvenli bir ön üretim ortamı seçmek kritik öneme sahiptir; bu sayede hızla gelişen teknolojilere ayak uydurabilirsiniz.

VDI ve Uzaktan Çalışma Olanakları

Sanallaştırılmış masaüstü altyapısı (VDI), IT ekiplerinin uzaktan çalışanlar için masaüstü ve uygulama sanallaştırmasını sağlama olanağı sunmaktadır. VDI, son on yıldır mevcut olsa da, GPU teknolojisindeki ilerlemeler, gerçek zamanlı rendering ve sanal gerçeklik gibi ileri düzey uygulamaları destekleyecek şekilde yeteneklerini geliştirmiştir.

Yapay Zeka İçin VDI’nin Avantajları

GPU mimarisindeki ve sanal GPU yazılımındaki yenilikler, YZ projelerine yeni başlayan kuruluşlar için VDI’yi ideal kılmakta, geliştirme ve dağıtım süreçlerini kolaylaştıran cazip avantajlar sunmaktadır.

YZ İhtiyaçlarına Uygun Üç Temel Unsur

Veri merkezinizden bir YZ sanal çalışma istasyonu kurmak için üç temel unsura ihtiyacınız var:

  • Tensor Core GPU’lar: Veri merkezi gpu’ları, NVIDIA L40S, NVIDIA L4 ve NVIDIA A10 gibi, Tensor Cores ile donatılmış GPU’lar, üretken YZ performansını önemli ölçüde artırabilir. En son Tensor Cores nesli, trilyon parametreli üretken YZ modellerinin eğitimi için %400 hızlanma ve çıkarım performansında %300’e kadar artış sağlayabilir.
  • NVIDIA vGPU yazılımı: NVIDIA RTX Sanal Çalışma İstasyonu (vWS), NVIDIA RTX teknolojisini kullanarak işlem kapasitesini artırır. GPU kaynaklarını birden fazla sanal makine arasında bölerek veya bir sanal makineye birden fazla GPU tahsis ederek IT yönetilebilirliğini ve uygulamalara merkezi erişimi artırır.
  • YZ vWS Araç Setleri: Farklı kullanım senaryolarına yönelik özelleştirilmiş olan bu araç setleri, hızlı başlangıç kılavuzu, yürütme demo’ları, kurulum kılavuzları ve IT ile YZ geliştiricileri için boyutlandırma kılavuzu gibi referans bilgileri sunar. NVIDIA geliştirici araçları olan NVIDIA AI Workbench ve NVIDIA Geliştirici Programı da dahil olmak üzere bu araç setleri, YZ projelerinin hızlı bir şekilde geliştirilmesine, özelleştirilmesine ve iş uygulamalarına entegrasyonuna yardımcı olur.

Yapay Zeka Sanal Çalışma İstasyonlarının Avantajları

Mevcut VDI’nizi kullanarak YZ sanal çalışma istasyonları oluşturmak, kuruluşların YZ çabalarına birçok avantaj sağlar:

  • Maliyet etkin uygulama: NVIDIA GPU’ları ve NVIDIA RTX Sanal Çalışma İstasyonu kullanarak, sanallaştırılmış bir altyapıda YZ yüklerinde hızla bir uygulama başlatabilirsiniz. IT ekipleri, veri bilimcileri ve geliştiriciler için sanal makineleri hızla oluşturabilir, yeni bir altyapıya ihtiyaç duymadan işletmelere hizmet verilebilir.
  • Esneklik ve yönetilebilirlik: Geleneksel kurumsal uygulamalardan farklı olarak, YZ uygulamaları model boyutları arttıkça hızla evrim geçirir. NVIDIA vGPU yazılımı, bir GPU’yu birden fazla vGPU’ya bölme ve sanal makine çerçeve tamponlarını anında ayarlama imkânı tanır. Farklı kullanıcı türlerini (güç kullanıcıları ve bilgi çalışanları) destekleme yeteneği, GPU kullanımını maksimuma çıkarır. IT, altyapı yönetimini merkezileştirerek VDI’nin tüm iş gücüne ulaşımını sağlar.
  • Veri ve güvenlik: VDI, organizasyonların genel güvenliğini artırır, felaketlerden korunur ve tasarım, veri ve fikri mülkiyetin merkezi olarak depolanmasını sağlar. YZ’nin VDI ile entegrasyonu, YZ silolarını önlerken görünürlük, güvenlik ve yönetişim için IT standartlarına uyum sağlar, böylece YZ’yi verilere daha yakın hale getirir.
  • Üretime Geçişin Sorunsuz Olması: Ön üretim projeleri veya kanıtların YZ etkinliğini doğrulaması sonrasında, üretime geçiş yapmak için kurumsal düzeyde istikrar, güvenlik ve destek gereklidir. NVIDIA AI Enterprise gibi üretim hazır çözümler, bu geçişi sorunsuz bir şekilde sağlar.

YZ’yi Hızlandırmak İçin Onaylanmış Performans

NVIDIA RTX Sanal Çalışma İstasyonu (vWS), YZ geliştirme açısından mükemmel bir başlangıç noktasıdır. Verileri merkezi bir noktadan işleyerek, GPU hızlandırmayı mümkün kılar. Örneğin, en son NVIDIA Ada Lovelace Mimarisi GPU’su, L40S, Llama-3-8B modelini test ederken NVIDIA Turing mimarisine sahip GPU’ya göre %200’den fazla hızlanma sağlamaktadır.

A horizontal bar chart shows GPU acceleration in tokens per second among various GPUs, including NVIDIA T4 (20 tokens/sec), L4 (37 tokens/sec), A10 (48 tokens/sec), and L40S (63 tokens/sec).
Şekil 2. RAG Uygulaması için GPU hızlandırma karşılaştırması

Bu testlere dayanan bir diğer gösterge, vGPU paylaşımının toplam verimlilik üzerindeki etkisini ölçerek, L40S GPU’sunun yarısı ve üçte biri gibi farklı paylaşım seçeneklerinde toplam verimini göstermektedir.

Sanal GPU’lar, kaynakları birden fazla sanal makine arasında verimli bir şekilde paylaştırarak, geçiş modundan çok daha yüksek toplam verim sunmaktadır.

Şekil 3. vGPU ölçeklenebilirliği için toplam verim karşılaştırması

NVIDIA vGPU teknolojilerini kullanarak, kuruluşunuz çeşitli iş yüklerine dinamik bir şekilde GPU kaynaklarını tahsis edebilir, böylece kullanım oranını maksimize eder ve boş zaman ile iş geliştirmeleri arasında denge kurabilir. Bu, yoğun hızlandırılmış işlem gerektiren YZ geliştirmelerini hızlandırır ve talep değiştikçe daha iyi ölçeklenebilirlik sağlar.

YZ Gelişiminize Hız Kazandırın

Mevcut kaynakları kullanarak GPU destekli VDI, kuruluşların YZ’yi yönetilebilir bir ölçekle benimsemesi için kritik olan bir çeviklik ve esneklik sunar. Yükseltme için minimum maliyet, organizasyonunuzun YZ girişimlerine fazla finansal yük olmadan yatırım yapmasını sağlar ve operasyonel verimliliği korur.

Detaylı bilgi için aşağıdaki kaynaklara başvurabilirsiniz:

NVIDIA RTX Sanal Çalışma İstasyonları, büyük hizmet sağlayıcı pazar yerlerinde de hemen erişilebilir durumdadır.

Kaynak

Nvdia Blog

Exit mobile version