Yapay Zeka Yarışında Geri Kalmamak İçin Geleceğin Veri Merkezleri Nasıl Olmalı?
14 / Nisan / 25
MarketsandMarkets araştırmasına göre, yapay zeka (AI) pazarı 2022’deki 86,9 milyar dolardan 2027’de 407 milyar dolara ulaşacak. Almanya’da ise BITKOM verilerine göre şirketlerin %68’i yapay zekada büyük potansiyel görüyor. Ancak aynı araştırmaya göre, şirketlerin %43’ü kendilerini yapay zeka uygulamaları konusunda geride kalmış olarak görüyor; %38’i ise tamamen bağlantısını kaybettiğine inanıyor. Bu da gösteriyor ki iş dünyasında ciddi bir fark kapanması gerekiyor – hem de hızlıca.
Yapay Zekâ Uygulamaları Veri Merkezlerini Yeniden Şekillendiriyor
Yapay zekâ, üretken yapay zekâ (GenAI), otonom sürüş, akıllı teşhis sistemleri, algoritmik finans işlemleri ve kişiselleştirilmiş müşteri hizmetleri gibi pek çok yeni nesil uygulama ile birlikte geliyor. Ancak bu uygulamaların gerektirdiği yüksek işlem gücü ve veri aktarım hızı, geleneksel IT altyapılarını zorlamaya başladı. Yapay zekâ geliştirme ve uygulama süreçleri, veri merkezlerine ciddi teknik zorluklar yüklüyor. Artık sistem merkezli, yani donanım, yazılım ve verinin koordinasyon içinde çalıştığı bir altyapı yaklaşımı şart.
Yapay Zekâ Süreçlerinde İşbirliği Şart
Yapay zekâ uygulamalarında altyapı uzmanları, veri bilimciler ve iş birimleri birlikte çalışıyor. Bu yüzden her bileşenin ihtiyaçlarını karşılayan entegre bir altyapı gereklidir. Altyapı uzmanları için sistemin kararlılığı ve işlem gücünün verimli kullanılması kritik önemdeyken, veri bilimciler model eğitiminin istikrarına odaklanır. İş birimleri ise hizmetlerin kolay dağıtılmasını ve esnek kaynak kullanımını talep eder.
Sistem merkezli bir tasarım sayesinde; küme yönetiminden model eğitimi ve çıkarıma kadar tüm süreçlerde verimlilik ve kararlılık sağlanabilir. Bu da şirketlerin daha hızlı içgörü üretmesini, gelir oluşturmasını ve rekabet avantajı kazanmasını sağlar.
Şirketlerin Dikkat Etmesi Gereken Başlıca Zorluklar
1.GPU Verimliliği ve Kaynak Yönetimi
LLM (Büyük Dil Modelleri) gibi projelerde GPU kullanım oranları çoğunlukla %50’nin altında kalıyor. Bu nedenle, GPU kaynaklarını akıllıca planlayabilen ve donanımsal yükleri dengeleyebilen platformlara ihtiyaç var. Akıllı GPU zamanlayıcıları sayesinde kaynak verimliliği artırılarak model eğitimi hızlandırılabilir.
2.Görev Planlama (Task Orchestration)
Yüzlerce POD görevini anında başlatmak ve uygun ortamları hazırlamak klasik zamanlayıcılara göre 5 kat daha hızlı olabilir. Bu da eğitim sürecinde verimliliği artırır, gecikmeleri azaltır.
3.Veri Aktarım Hızı ve Verimliliği
Verinin uzaktan yüklenmesi yerine yerel olarak işlenmesini sağlayan çözümler, AI eğitim verimliliğini 2-3 kat artırabilir. Zero-copy veri transferi, çoklu iş parçacığı kullanımı ve artımlı veri güncellemeleri gibi yöntemler sayesinde sistem darboğazları önlenebilir.
4.Kesintisiz Model Eğitimi
Eğitim süreçlerinde yaşanan kesintiler ciddi zaman ve insan kaynağı kayıplarına neden olur. Bu noktada hızlı kurtarma (failback) mekanizmaları, küme bileşenlerini yeniden devreye alarak model eğitiminin kaldığı yerden devam etmesini sağlar.
5.Kolay Dağıtım (Deployment)
LLM dağıtımı uzmanlık isteyen, zaman alıcı bir süreçtir. Bu süreci sadeleştirmek için düşük kodlu (low-code) model ayarı, servis akışları ve tam entegre dağıtım platformları devreye alınmalı. Böylece iş birimlerine hızlıca hizmet sunulabilir.
KAYTUS’tan MotusAI ile Bütüncül Yaklaşım
KAYTUS CTO’su Louis Tian, “Yapay zekâ girişimlerinde birçok müşterimizin zorluk yaşadığını gözlemliyoruz. Biz de donanımdan uygulamaya kadar tam yığın (full-stack) çözümlerimizle destek sunuyoruz.” diyerek şirketin MotusAI platformunu tanıtıyor. Bu platform, GPU ve veri kaynaklarını AI geliştirme ortamlarıyla entegre ederek %70’in üzerinde küme verimliliği sağlıyor. Ayrıca, MotusAI yüksek eşzamanlı LLM çıkarımları için de ideal altyapıyı sunuyor.
Sonuç: Adım Adım AI Uyumlu Altyapı Tasarımı
Yapay zekâya geçişte başarılı olmak isteyen veri merkezi kullanıcılarının izlemesi gereken dört temel adım:
1.Donanım Temeli Kurmak: Yapay zekâya uygun sunucu, depolama ve ağ bileşenlerini seçmek.
2.Küme Tasarımı: Hesaplama, depolama ve ağ gereksinimlerine göre optimize edilmiş altyapı kurmak.
3.Yönetim Platformu Kullanmak: Kümenin verimli çalışmasını sağlayacak, merkezi yönetim sunan platformları tercih etmek.
4.Uygulama Optimizasyonu: Kod, algoritma, paralel işlem ve test süreçlerini iyileştirerek sistemin performansını artırmak.
İşletmelerin bu yolculukta deneyimli bir teknoloji ortağı ile ilerlemesi, sistemin hem performans hem de sürdürülebilirlik açısından maksimum faydayı sağlamasına yardımcı olur.
