Kişiye/Şirkete Özel Teknoloji Altyapısı

GPU Sunucularda CPU Darboğazını Önlemek: Çekirdek ve İş Parçacığı Planlaması

Yapay zeka çıkarım ve eğitim süreçlerinde, GPU’nun hesaplama gücünden tam anlamıyla faydalanabilmek için yalnızca GPU’nun teknik özelliklerine odaklanmak yeterli değildir. Veri akışı, ön işleme ve modelin GPU’ya beslenme hızı, CPU tarafındaki donanım mimarisiyle doğrudan ilişkilidir. Ne kadar güçlü olursa olsun, yetersiz CPU çekirdek sayısı ve iş parçacığı kapasitesi, GPU’nun bekleme sürelerini artırarak toplam performansı ciddi şekilde düşürebilir.

Kitlesel Bulut Yaklaşımının Eksiklikleri

Paylaşımlı bulut GPU sunucularında CPU kaynakları genellikle GPU kapasitesine oranla sınırlı tutulur. Bu, çok kullanıcılı ortamda maliyet verimliliği için tercih edilir, ancak sizin özel iş yükünüzde ciddi darboğazlara yol açar. Örneğin, 4 adet NVIDIA A100 GPU barındıran bir bulut sunucuda yalnızca 16 vCPU sunulması, yüksek veri ön işleme gerektiren LLM çıkarımlarında GPU kullanım oranını %60-70 seviyelerinde tutar. Bunun nedeni, CPU’nun veri hazırlama ve kod dönüştürme işlerini GPU hızına yetiştirememesidir.

HatipTek’in özel GPU sunucu yaklaşımı, CPU/GPU oranını iş yüküne göre optimize eder, böylece donanımın her bir bileşeni tam kapasite çalışır. Bu sayede “Teknolojiniz. Kontrolünüz Altında.” ilkesini teknik olarak da garanti altına almış olursunuz.

Teknik Analiz: CPU Gereksiniminin Belirlenmesi

Bir GPU’nun tam kapasitede çalışabilmesi için gerekli CPU çekirdek ve iş parçacığı sayısı, aşağıdaki faktörlere göre hesaplanmalıdır:

1. GPU Modeli ve Bellek Kapasitesi
   Örneğin, NVIDIA RTX 4090 (24 GB VRAM) ile çalışırken genellikle 6–8 yüksek performanslı çekirdek yeterlidir. Ancak A100 veya H100 gibi veri merkezi GPU’larında çekirdek ihtiyacı, VRAM ve paralel işlem sayısına bağlı olarak artar.

2. İş Yükü Tipi

3. LLM inference: Token üretiminde CPU tarafında ön işleme, tokenizer ve veri yükleme işlemleri yoğun CPU kullanır.

4. Görüntü işleme: Büyük veri setlerini diskten okuma ve augmentasyon işlemleri CPU’yu daha fazla zorlar.

5. Veri I/O Performansı
   NVMe depolama ve yüksek hızlı RAM kullanımı, CPU’nun GPU’ya veri besleme hızını destekler. Depolama yavaşsa CPU ne kadar güçlü olursa olsun GPU boşta bekleyebilir.

6. Çoklu GPU Konfigürasyonları
   Genel kural olarak, her GPU için en az 6–8 fiziksel çekirdek (12–16 iş parçacığı) hedeflenmelidir.
   Örnek:

7. 2×A100 GPU → 12–16 çekirdek, 24–32 iş parçacığı
8. 4×A100 GPU → 24–32 çekirdek, 48–64 iş parçacığı

HatipTek Çözüm Yaklaşımı

Standart bulut servislerinde bu orana ulaşmak için üst seviye planlara geçmek gerekir ki bu da aylık binlerce dolar maliyet anlamına gelir. HatipTek, özel GPU sunucularında:
– İş yükünüze özel CPU/GPU oranı belirler,
– NVMe depolama ve yüksek frekanslı RAM ile veri besleme darboğazlarını ortadan kaldırır,
– Gereksiz bulut katmanlarının maliyetini elimine ederek TCO avantajı sağlar.

Bu yaklaşım, modelinizin çıkarım süresini kısaltırken, enerji ve işletme maliyetlerini optimize eder.

Sonuç

GPU’nun bekleme sürelerini ortadan kaldırmak için CPU planlaması kritik önemdedir. Genel olarak, her yüksek performanslı GPU için 6–8 fiziksel çekirdek hedeflenmeli, iş parçacığı sayısı ise veri ön işleme yoğunluğuna göre artırılmalıdır. Bu oran, özel altyapıda optimize edildiğinde GPU’nuz tam kapasite çalışır ve yapay zeka iş yüklerinizin toplam verimliliği maksimuma çıkar.

Kendi GPU sunucu altyapınızı, iş yükünüze özel CPU/GPU oranıyla tasarlamak için HatipTek ile iletişime geçin.