Yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) hızla geliştikçe, yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına olan talebi de artırmaktadır. Bu devrimin merkezinde, yapay zeka hesaplamalarını hızlandırmak için hayati bir araç olan Graphics Processing Unit (GPU) yer alır.
İşletmelerin ve araştırmacıların artan ihtiyaçlarını karşılamak için GPU-as-a-Service (GPUaaS), bulut platformları aracılığıyla güçlü GPU’lara anında erişim sunan ölçeklenebilir, uygun maliyetli bir çözüm olarak ortaya çıktı.
GPU As A Service (GPUaaS) Nedir?
GPU As A Service (GPUaaS), işletmelerin yüksek performanslı bilgi işlem için maliyetli GPU’lara, pahalı donanımları şirket içinde kurmaya veya yönetmeye gerek kalmadan bulut üzerinden erişmelerini sağlayan bir bilgi işlem hizmetidir. GPU’lar ise SaaS dağıtım modelidir.
Pazar Büyümesi
Küresel GPUaaS pazarı 2023’te 3,23 milyar dolar değerindeydi ve 2032’ye kadar %35,8’lik bir bileşik yıllık büyüme oranıyla 49,84 milyar dolara ulaşması beklenmektedir. Bu büyüme, AI ve ML uygulamalarını desteklemek için GPU kaynaklarına olan artan taleple desteklenmektedir. Bulut bilişimdeki gelişmeler, AI araştırmaları ve yüksek teknoloji altyapısına yapılan önemli yatırımlar sayesinde 2032’ye kadar 10,6 milyar dolara ulaşması beklenen ABD pazara öncülük etmektedir.
GPUaaS, derin öğrenme, doğal dil işleme ve üretken AI uygulamaları için gerekli hesaplama gücünü sağlayarak AI geliştirmede kritik bir rol oynar. Geleneksel CPU’ların aksine GPU’lar paralel işleme için tasarlanmıştır ve bu da onları karmaşık AI modellerini eğitmek için ideal hale getirir. Bu, GPT-3 ve DALL-E modellerinin büyük hesaplama kaynakları gerektirdiği görüntü tanıma ve üretken AI gibi uygulamalarda özellikle önemlidir. GPUaaS ile işletmeler, şirket içi donanımın sermaye harcamasına girmeden yüksek performanslı GPU’lara erişebilir.
GPUaaS Nasıl Çalışır?
Hizmet olarak GPU teklifleri, herhangi bir standart IaaS çözümü ile aynı şekilde çalışır: Hizmet sağlayıcılar GPU’lar içeren sunucular kurar, ardından müşterilerin SSH veya bir uzak masaüstü aracı kullanarak internet üzerinden bu sunuculara bağlanmasına izin verir. Bağlandıktan sonra müşteriler seçtikleri iş yüklerini dağıtabilirler. Fiyatlandırma öncelikle sunucunun ne kadar süre çalıştığına bağlıdır.
- GPUaaS, işletmeleri tam olarak yönetilen bir BT altyapısı aracılığıyla hizmet sağlayıcılar tarafından yönetilen uzak GPU sunucularına bağlar.
- Bir hizmet sağlayıcı, GPU’ları barındıran uzak sunucuları yönetir ve bunları işletmelerin taleplerine göre erişilebilir hale getirir.
- Bu uzak sunucular, herhangi bir şirket içi dağıtıma ihtiyaç duymadan verileri depolayabilir, yönetebilir ve işleyebilir.
Hizmet Olarak GPU Neden Önemlidir?
Neredeyse tüm durumlarda, güçlü bir GPU ile donatılmış bir bulut sunucu örneğinin işletilmesi, benzer CPU ve bellek kaynakları sağlayan ancak GPU içermeyen bir örneğe göre daha maliyetlidir.
Peki, neden GPU’lu bir bulut sunucusu kullanmak tercih edilmelidir?
Bunun cevabı, model eğitimi veya büyük ölçekli veri tabanı analitiği gibi GPU’dan faydalanabilecek veya GPU gerektiren bir iş yükü çalıştırıyor olmanızdır. Bu gibi iş yükleri için GPU’lar muazzam performans artışları sağlayabilir, çünkü sayıları çok yüksek hızlarda hesaplayabilirler (özellikle de hesaplamaların paralel olarak gerçekleştirilebildiği durumlarda).
Bu nedenle, GPU’lar başlangıçta öncelikle video oluşturmak için tasarlanmış olsalar da, büyük ölçekte paralel hesaplama gerektiren her türlü iş yükü için değerlidir. Yapay zekayı çevreleyen ivme göz önüne alındığında, önümüzdeki yıllarda giderek daha fazla işletmenin yapay zekaya bağlı uygulamaları eğitmeye ve dağıtmaya yardımcı olmak için hizmet olarak GPU çözümlerine yönelmesi muhtemeldir.
Elbette bu tür iş yüklerinin üstesinden gelmek için gidip kendi GPU donanımlı sunucularınızı satın alabilirsiniz. Ancak, özellikle kendi sunucularınızı sürekli olarak tam kapasitede kullanmayacaksanız, bir GPU hizmet olarak sunumu kullanarak bulut üzerinden bu tür sunuculara erişim kiralamak daha ekonomik bir yaklaşım olabilir.
GPU As A Service (GPUaaS) Kullanmanın Avantajları
- Altyapı Sorunu: GPUaaS ile hizmet sağlayıcı tüm altyapıyı yöneterek işletmeleri ve bireysel kullanıcıları herhangi bir donanım veya yazılımı yönetme, güncelleme veya kurma konusunda özgür bırakır. Artık talep üzerine GPU’lara erişebilir ve bunları kullanabilirler.
- Sağlam Ölçeklenebilirlik: Veri odaklı hesaplama ağırlıklı süreçlere sahip işletmeler, GPU taleplerini proje gereksinimlerine göre zahmetsizce karşılayabilir ve herhangi bir güçlükle karşılaşmadan ölçeklendirebilir.
- Esnek Ödemeler: GPUaaS, işletmelerin yalnızca kullandıkları kaynaklar için ödeme yapmalarını sağlayan, genel giderleri azaltan ve pahalı GPU altyapısını şirket içinde tedarik etme ve sürdürme ihtiyacını ortadan kaldıran bir kullanım başına ödeme modeline dayanmaktadır.
- Veri Güvenliği: Bulut tabanlı GPU sağlayıcılar, GPU’larında işlenen hassas bilgilerin şifrelenmesini ve siber saldırılara karşı korunmasını sağlamak için sağlam güvenlik önlemleri uygular.
- Daha Hızlı Pazara Sunma Süresi: GPUaaS, GPU’ların paralel işleme yetenekleri sayesinde işletmelerin ürünleri/hizmetleri hızla analiz etmesine, prototip oluşturmasına ve dağıtmasına olanak tanır.
- Kullanıcı dostu arayüzler: Bu tür GPUaaS platformları temel olarak sezgisel web arayüzlerine sahiptir, bu da uzman olmayanların bile GPU kaynaklarını kurmasını ve yönetmesini kolaylaştırır.
- İş Birliği: GPUaaS, ekip üyeleri arasında sorunsuz iş birliğini kolaylaştırarak iş yüklerini paylaşmalarına ve coğrafi sınırlamalar olmaksızın aynı veri setlerine erişmelerine olanak tanır.
Bu, karmaşık projeler üzerinde çalışan MLOps ekipleri, makine öğrenimi mühendisleri ve veri bilimcileri için üretkenliği önemli ölçüde artırabilir.
GPUaaS’ın Zorlukları
GPUaaS çok sayıda avantaj sunarken,bazı zorlukları vardır. Bunlar aşağıdakileri içerir:
1. Ağ ve Gecikme
- GPU ağırlıklı görevlerin çalıştırılması genellikle kapsamlı veri setlerinin ileri geri aktarılmasını gerektirir.
- Ağ darboğazları, özellikle sınırlı bant genişliğiniz varsa, iş akışlarını yavaşlatabilir.
2. Güvenlik ve Uyumluluk
- HIPAA, KVKK ve GDPR gibi uyumluluk standartları ile hassas veriler korunmalıdır.
- GPUaaS sağlayıcınızın ilgili yasal gereklilikleri karşıladığından emin olmanız gerekir.
3. Fiyatlandırma Karmaşıklığı
- İş yükleri yönetilmez veya optimize edilmezse, isteğe bağlı GPU kaynakları maliyetli olabilir.
- Spot örnekler, ayrılmış örnekler ve diğer fiyatlandırma modelleri maliyet hesaplamalarını karmaşıklaştırabilir.
4. Vendor Lock-In
Bir ekosistem seçildikten sonra büyük yapay zeka veya HPC iş akışlarını başka bir bulut platformuna geçirmek zor ve zaman alıcı olabilir.
5. Öğrenme Eğrisi
- Ekipler, GPU kullanımı, konteynerleştirme ve otomasyon için en iyi uygulamalar dahil olmak üzere bulut ortamlarına uyum sağlamalıdır.
- Bu engellere rağmen GPUaaS iş ortağınızı stratejik olarak planlamak ve dikkatlice seçmek bu sorunları hafifletebilir.
Uygulamalar ve Sektör Etkisi
1. BT ve Telekomünikasyon
BT ve telekomünikasyon sektörleri büyük veri kümelerini işlemek ve gelişmiş veri analitiği gerçekleştirmek için GPUaaS’den yararlanmaktadır. Bulut GPU’ları gerçek zamanlı karar vermeyi mümkün kılar ve hizmet tekliflerini geliştirerek onları ağ optimizasyonu ve müşteri deneyimi yönetiminde vazgeçilmez hale getirir.
2. Üretim
Üretim endüstrileri simülasyonlar, modelleme ve bilgisayar destekli tasarım (CAD) için GPUaaS kullanılmaktadır. GPUaaS karmaşık simülasyonları hızlandırarak üreticilerin pazara sunma süresini kısaltmasına ve operasyonel verimliliği artırmasına yardımcı olur.
3. Sağlık Sektörü
Sağlık sektörü, büyük miktarlarda tıbbi veriyi işleme kabiliyeti sayesinde GPUaaS’den faydalanarak tıbbi görüntüleme, ilaç keşfi ve tahmine dayalı analitik alanlarında ilerlemeler sağlar. GPUaaS, sağlık hizmeti sağlayıcılarının gerçek zamanlı analizler yapmasına olanak tanıyarak teşhis doğruluğunu ve hasta sonuçlarını iyileştirir.
GPUaaS’ın Kullanım Örnekleri
GPUaaS, her biri GPU’ların devasa paralel hesaplama gücünden benzersiz şekillerde yararlanan çok çeşitli iş yüklerine hitap eder:
1. Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme
- Büyük modeller için eğitim ve çıkarım (NLP, görüntü tanıma, öneri sistemleri).
- CPU tabanlı yaklaşımların gerektirdiği sürenin çok daha kısa bir kısmında hızlı deneyler, prototipleme ve üretimde ölçekleme.
2. Veri Analitiği ve Büyük Veri
- Büyük veri kümelerinde karmaşık sorgular çalıştırma.
- Daha hızlı dönüşümler için GPU hızlandırmalı analitik platformlarından yararlanma.
3. Grafik İşleme ve Görselleştirme
- Video işleme, 3B modelleme veya VR/AR geliştirme için GPUaaS.
- İsteğe bağlı kullanımda, ağır işleme görevlerini buluta dış kaynak kullanarak yerel donanım gereksinimlerini önemli ölçüde azaltmak mümkündür.
4. Simülasyon ve Bilimsel Hesaplama
- Hava durumu tahmini ve kuantum mekaniği simülasyonları.
- Finans ve risk analizinde Monte Carlo simülasyonları.
5. Üst Düzey Oyun ve Uzaktan Çalışma İstasyonları
- Kurumlarda daha az yaygın olsa da, oyun hizmeti olarak GPUaaS, gelişmiş grafikleri son kullanıcılara aktarmak için kullanılır.
- Yaratıcı profesyonellerin kaynak yoğun uygulamaları uzaktan çalıştırmaları için sanal masaüstü altyapısı (VDI) çözümleri.
Bu çeşitli kullanım durumları nedeniyle GPUaaS, akademik araştırmadan medya ve eğlenceye, finans ve ötesine kadar geniş bir kullanıma sahiptir.
