GPU Destekli AI Sunucularında Ölçeklendirme Stratejisi: Dikey mi, Yatay mı?
Yapay zeka çıkarım (inference) ve özel altyapı gerektiren projeleriniz büyüdükçe, GPU barındıran sunucularınızın kapasitesi bir noktada sınırlarına ulaşır. İşte bu noktada kritik bir karar vermeniz gerekir: mevcut sunucuyu daha güçlü donanımla dikey olarak mı ölçeklendireceksiniz, yoksa yeni sunucular ekleyerek yatay mı ilerleyeceksiniz?
Kitlesel bulut sağlayıcılarının sunduğu “otomatik ölçeklendirme” çözümleri, cazip görünse de, kontrol kaybı ve veri gizliliği riskini beraberinde getirir. Model parametrelerinizin, veri setlerinizin ve inference trafiğinizin, sizin dışınızda paylaşılan altyapılarda çalışması; hem performans öngörülebilirliğini hem de stratejik bağımsızlığınızı zedeler. HatipTek’in yaklaşımı, ölçeklendirme sürecini tamamen sizin kontrolünüzde tutarak dijital egemenliğinizi korur.
Dikey Ölçeklendirme: Donanım Gücünü Artırmak
Dikey ölçeklendirme, mevcut GPU sunucunuza daha güçlü bileşenler eklemeyi ifade eder. Örneğin:
– GPU yükseltmesi: NVIDIA A100’den H100’e geçiş ile TFLOPS ve VRAM kapasitesini artırmak.
– CPU ve RAM genişletme: Veri ön işleme ve model yükleme sürelerini optimize etmek.
– NVMe depolama eklemek: I/O darboğazlarını azaltmak.
Avantajları:
– Tek sunucuda maksimum performans.
– Yönetim karmaşıklığı düşük.
– Mevcut yazılım mimarisi büyük ölçüde korunur.
Dezavantajları:
– Fiziksel kapasite sınırı.
– Tek bir donanım arızasında tüm hizmetin kesilme riski.
– Yüksek performanslı GPU’ların maliyeti (örn. H100) kısa vadede bütçeyi zorlayabilir.
Yatay Ölçeklendirme: Sunucu Sayısını Artırmak
Yatay ölçeklendirme, yeni GPU sunucuları ekleyerek işlem kapasitesini dağıtmak anlamına gelir. Bu yaklaşım özellikle yüksek hacimli eşzamanlı inference gerektiren projelerde tercih edilir.
Avantajları:
– Arıza toleransı: Bir sunucu düşse bile diğerleri çalışmaya devam eder.
– Esnek kapasite artırımı: İhtiyaç oldukça yeni düğümler eklenebilir.
– Paralel inference yükleri için ideal.
Dezavantajları:
– Kubernetes, Docker Swarm veya özel orkestrasyon gerektirir.
– Model senkronizasyon ve veri paylaşımı için ek ağ bant genişliği gerekir.
– Yönetim karmaşıklığı artar.
Stratejik Karar: TCO ve Performans Dengesi
Ölçeklendirme stratejinizi belirlerken TCO (Toplam Sahip Olma Maliyeti) ile performans gereksinimleri arasında net bir analiz yapmanız gerekir.
Senaryo Örneği:
– Tek bir H100 GPU’lu sunucu ile 1.200 token/sn çıkarım.
– 4 adet A100 GPU’lu sunucu ile toplamda 2.800 token/sn çıkarım.
– TCO analizinde, yatay çözüm donanım maliyeti olarak daha yüksek olsa da, arıza toleransı ve esnek kapasite artırımı sayesinde uzun vadede operasyonel riskleri azaltabilir.
HatipTek, bu analizi sizin iş yükünüze, veri güvenliği gereksinimlerinize ve bütçe planlamanıza göre özelleştirerek, tam kontrolün sizde olduğu bir ölçeklendirme planı oluşturur.
Sonuç:
Dikey ölçeklendirme, düşük yönetim karmaşıklığı ve tek noktada yüksek performans arayanlar için uygundur. Yatay ölçeklendirme ise dağıtık yükler, yüksek erişilebilirlik ve ölçeklenebilirlik isteyen projelerde stratejik üstünlük sağlar. Hangisini seçerseniz seçin, kritik olan altyapınızın size ait olmasıdır. Böylece veri güvenliğiniz, performans öngörülebilirliğiniz ve dijital egemenliğiniz tamamen korunur.
Kendi GPU sunucu ölçeklendirme stratejinizi HatipTek ile netleştirmek için buradan bize ulaşabilirsiniz.
Bir yanıt yazın