Edge AI · Uç Bilişim · Supermicro & NVIDIA · GTM Teknoloji

Yapay zeka verinin
doğduğu yerde çalışsın.

Uç bilişim, hesaplamayı verinin kaynağına — sensöre, kameraya, mağazaya, üretim hattına — taşır. Böylece milisaniyelik yanıt süreleri, bağlantı koptuğunda bile kesintisiz çalışma ve ciddi bant genişliği tasarrufu elde edilir. Fansız kompakt kutulardan 8 GPU’lu 3U sistemlere kadar, her ortam için uç yapay zeka platformları.

<10 msYerinde çıkarım gecikmesi
157 TOPSFansız Jetson Orin NX
48+GPU başına video akışı
-40 °CZorlu ortam seçenekleri

Uç yapay zeka sistem tipleri — fansız kompakt kutulardan GPU sunucularına Supermicro Edge AI portföyü

İşlem gücünü ihtiyaç duyulan yere taşıyın

Uç bilişim (edge computing) nedir?

Uç, hesaplama işlemlerinin merkezi sistemler yerine veri kaynaklarına — sensörlere, cihazlara veya son kullanıcılara — yakın noktada gerçekleşmesidir. Bu yaklaşım, restoranda anlık menü önerisi gibi kişiselleştirilmiş deneyimlerin önünü açarken veri aktarım maliyetlerinde de ciddi tasarruf sağlar. Supermicro ve NVIDIA, gerçek zamanlı işleme için önceden entegre edilmiş donanım ve yazılım bileşenleriyle uç yapay zeka kurulumunu basitleştirir.

Gerçek zamanlı

Veri analizi, izleme, kestirimci bakım veya kişiselleştirme — uçtaki yapay zeka, ihtiyacınız doğduğu anda yanıt üretir. Merkezî veri merkezine gidiş-dönüş gecikmesi ortadan kalkar.

Kesintisiz

Çevrimdışı işleme ve çıkarım sayesinde uzak veya bağlantısı kopmuş ortamlarda operasyon durmaz. İnternet yokken de sistem çalışmaya devam eder.

Kişiselleştirilmiş

Müşteri tercihlerini anlayıp doğal ve akıcı biçimde yanıtlayarak üretken yapay zeka destekli yenilikçi deneyimler oluşturulur.

Uçtaki yapay zekanın iki yüzü

Öngörücü ve üretken yapay zeka

Uçta yapay zeka iki farklı ama birbirini tamamlayan amaçla kullanılır. Öngörücü yapay zeka analitik güç merkezidir; geçmiş veriden yararlanarak gelecekteki olayları tahmin eder. Üretken yapay zeka ise yaratıcı katalizördür; veri örüntülerini kullanarak yeni bilgi sentezler, yenilik ve kişiselleştirilmiş deneyim üretir.

Öngörücü Yapay Zeka

Geçmiş ve anlık veriden örüntü çıkararak ne olacağını tahmin eder. Uçta çalışması, müdahalenin zamanında yapılabilmesi için şarttır.

  • Bilgisayarlı görü ile nesne ve olay tespiti
  • Kestirimci bakım ve arıza öngörüsü
  • Anomali tespiti ve varlık koruma
  • Talep tahmini ve stok optimizasyonu
  • Kalite kontrol ve kusur tespiti
Üretken Yapay Zeka

Veri örüntülerinden yeni içerik üretir: metin, görsel, konuşma. Uçta çalıştığında hem gecikme düşer hem de veri kurum dışına çıkmaz.

  • Sesle çalışan kiosk ve sipariş sistemleri
  • Doğal dilde müşteri hizmeti ve yönlendirme
  • Anlık ürün önerisi ve çapraz satış
  • Yerinde belge özetleme ve raporlama
  • Dijital insan / avatar arayüzleri

Sektöre göre uç yapay zeka

Hangi sektörde, hangi sistem?

Her sektörün uç ortamı farklıdır: kontrollü sunucu odası, mutfak sıcaklığı, açık hava direği veya mağaza arkası dolap. Kullanım senaryosuna ve ortam koşullarına göre uygun sistem sınıfını birlikte belirliyoruz.

Perakende

Öngörücü + Üretken

Perakendede öngörücü yapay zeka varlık korumayı dönüştürüyor. Örüntüleri analiz edip olası tehditleri belirleyen sistemler, kayıpları azaltmak ve mağaza güvenliğini artırmak için önleyici çözümler sunar. Bu hesaplamaların gerçek zamanlı yanıt üretebilmesi için uçta yapılması gerekir.

Varlık koruma / kayıp önleme
Kasasız (otonom) alışveriş
Talep tahmini
Öneri motorları ve hiper-kişiselleştirme

Supermicro SYS-322GA-NR 3U GPU sunucu — perakende uç yapay zeka çıkarımı
SYS-322GA-NR

GPU optimize 3U platform; video akışı analizi veya kiosk avatarı gibi birden fazla çıkarım iş yükünü eşzamanlı çalıştırır.

Ürünü incele →

Restoran ve Hızlı Servis (QSR)

Üretken ağırlıklı

Hızlı servis restoranları müşteri deneyimini dönüştürmek için üretken yapay zekayı benimsiyor. Sesle çalışan sipariş kioskları doğal ve akıcı etkileşim sunuyor; anlık çapraz satış önerisi verebiliyor veya kiosk içinde insana yakın müşteri hizmeti sağlayabiliyor. Sadakat kartı geçmişinden öğrenen öngörücü yapay zekayla birleştiğinde her ziyaret daha kişiselleşiyor.

Sesle çalışan sipariş kioskları
Gıda kalitesi ve operasyon verimliliği
Talep tahmini ve stok yönetimi

Üretim ve Fabrika

Öngörücü ağırlıklı

Üretim sektörü, en kritik ve maliyetli sorunlarından biri olan iş yeri güvenliğinde öngörücü yapay zekadan yararlanıyor. Şirketler; kamera, makine ve operasyon yazılımı veri akışlarını uç yapay zeka donanımıyla birleştirerek olası tehlikeleri gerçek zamanlı analiz ediyor. Bir diğer önemli uygulama otomatik kalite denetimi: örneğin otomotiv parça hattının sürekli izlenip verinin öngörücü modele beslenmesi, kusur riskini belirgin biçimde azaltıyor.

İş gücü sağlığı ve güvenliği
Otomatik kalite denetimi
Nitelikli personel kaybının telafisi
Kestirimci bakım


Supermicro ARS-E103-JONX Jetson Orin NX fansız uç AI sistemi
ARS-E103-JONX

NVIDIA Jetson Orin NX tabanlı fansız sistem; 157 TOPS ile üretim hattında gerçek zamanlı görü uygulamaları.

Ürünü incele →

Sağlık ve Medikal

Öngörücü + Üretken

Sağlıkta öngörücü yapay zeka, tanısal görüntülemede uzman hekimi destekleyerek doğruluk ve verimliliği artırmak üzere giderek daha fazla deneniyor. Hastane ortamında bir diğer örnek, üretken yapay zekanın yön bulma (wayfinding) amacıyla kullanılması: dijital kiosklar ve karşılama hizmetleri, ziyaretçileri karmaşık hastane yerleşkelerinde yönlendiriyor.

Hasta güvenliği ve izleme
Tanısal görüntüleme desteği
Yön bulma ve karşılama kioskları
Kişiselleştirilmiş tıp

Supermicro SYS-322GA-NR — sağlıkta tanı ve görüntü yorumlama
SYS-322GA-NR

Sağlık ve medikal uygulamalar için GPU optimize 3U platform; tanı, görüntü yorumlama ve risk değerlendirmesini eşzamanlı çalıştırır.

Ürünü incele →

Akıllı Mekanlar ve Şehir

Öngörücü ağırlıklı

Stadyum, etkinlik alanı ve kamusal mekanlar gibi akıllı mekanlar; kalabalık ve otopark yönetimi için öngörücü yapay zeka kullanıyor. Gerçek zamanlı veriyi analiz eden bu sistemler yaya trafiğini ve otopark lojistiğini etkin biçimde yönetirken hem müşteri deneyimini hem de güvenliği iyileştiriyor.

Kalabalık ve otopark yönetimi
Güvenlik iyileştirme
Geçiş kontrolü
Trafik yönetimi

Supermicro SYS-322GA-NR — büyük etkinlik ve yoğun alan analitiği
SYS-322GA-NR

Kurumsal uç için GPU optimize 3U platform; büyük etkinlikler ve yoğun nüfuslu alanlar için eşzamanlı çıkarım.

Ürünü incele →


Supermicro SYS-111AD-HN2 1U ultra kısa derinlikli düşük gürültülü gömülü sistem
SYS-111AD-HN2

1U ultra kısa derinlik, düşük gürültülü gömülü sistem; ofis ve kamusal alan kurulumlarına uygun.

Ürünü incele →

Ulaştırma ve Lojistik

Öngörücü ağırlıklı

Limanlarda, havalimanlarında, karayolu ve demiryollarında ulaşım sistemlerini optimize etmek büyük hacimli veriyi analiz etmeyi gerektirir: trafik bilgisi, hava tahmini veya bilgisayarlı görü kullanan akıllı kamera akışları. Bu verinin gecikmesiz işlenmesi, ağın ucunda yapay zeka ve BT iş yüklerini çalıştırmak üzere tasarlanmış özel donanım gerektirir.

Rota optimizasyonu
Kestirimci bakım
Trafik yönetimi
Akıllı otopark ve geçiş ücreti

Sistem boyutlandırma rehberi

Hangi sınıf sistem, ne kadar iş yükü kaldırır?

Uç yapay zeka projelerinde en kritik karar doğru boyutlandırmadır. Aşağıdaki tablo, sistem sınıflarının eşzamanlı video akışı, konuşma tanıma, büyük dil modeli ve görsel üretim kapasitelerini karşılaştırır.

Kapasite KüçükSYS-E300-13AD OrtaSYS-110D-20C-FRAN8TP BüyükSYS-E403 / 3U sınıfı Çok BüyükSYS-222HE-(F)TN
Boyut (mm) Y × G × D 43,0 × 264,8 × 225,8 43,0 × 437,0 × 399,0 117,3 × 266,7 × 406,4 88,9 × 436,9 × 574,0
Bilgisayarlı görü
(eşzamanlı akış)
8 akış 16 akış 32 akış GPU başına 48 akış
Konuşma tanıma (ASR)
saniyede örnek
~2.000 ~6.000 ~22.000 GPU başına ~32.000
Büyük dil modeli (LLM)
parametre kapasitesi
8 milyar 24 milyar 48 milyar 80 milyar
Görsel üretim
(Stable Diffusion)
~4-5 saniyede 1 görsel ~2 saniyede 1 görsel saniyede ~1-2 görsel saniyede ~3 görsel
GPU desteği Tek A2 veya T1000 Tek L4 H100 · L40S · RTX 6000 Ada Çoklu H100
Tipik kullanım Kiosk, menü panosu, tek kamera noktası Mağaza/şube, orta ölçek görü Bölgesel uç, çoklu kamera + üretken AI Uç veri merkezi, ağır çıkarım

Bilgisayarlı görü değerleri EfficientNet-B4 benzeri bir görüntü sınıflandırma modeline; konuşma tanıma değerleri QuartzNet benzeri bir ASR modeline dayanır. Gerçek kapasite video sıkıştırma oranına ve sistemdeki diğer iş yüklerine göre değişir. Projeniz için birebir boyutlandırma çalışmasını GTM mühendislik ekibi yapar.

NVIDIA Jetson Orin NX platformu

Fansız kasada 157 TOPS uç yapay zeka

Düşük güç, yüksek performans — hareketli parça yok

NVIDIA Jetson Orin NX, düşük güç tüketimiyle yüksek performanslı veri çıkarımı gerektiren uygulamalar için geliştirilmiş en gelişmiş yapay zeka bilgisayarıdır. Supermicro bu gücü kompakt ve fansız bir kasada sunar. Birden çok eşzamanlı yapay zeka hattı için 157 TOPS işlem gücünü, 5G ve Wi-Fi dahil çok yönlü yüksek hızlı arayüz seçenekleriyle birleştiren sistem; üretim, perakende, lojistik, sağlık ve diğer sektörlerdeki ileri düzey uç uygulamaları için idealdir.

  • 157 TOPS yapay zeka işlem gücü, çoklu eşzamanlı AI hattı
  • Fansız tasarım — tozlu ve zorlu ortamlarda hareketli parça riski yok
  • 5G ve Wi-Fi dahil çok yönlü yüksek hızlı G/Ç arayüzleri
  • Kompakt kasa — makine üstü, direk veya pano içi montaj
  • Üretim, perakende, lojistik ve sağlık uygulamaları için doğrulanmış

Supermicro ARS-E103-JONX — NVIDIA Jetson Orin NX fansız uç AI sistemi

Uç için GPU seçenekleri

Kompakt kasalara sığan hızlandırıcılar

Uç sistemlerde GPU seçimi; kasa yüksekliği, güç bütçesi ve soğutma kapasitesiyle birlikte belirlenir. Düşük profilli tek slotlu kartlardan tam boy hızlandırıcılara kadar seçenekler mevcuttur.

NVIDIA T1000 düşük profilli GPUNVIDIA T1000Düşük profil, düşük güç — kiosk ve kompakt sistemler
NVIDIA L4 Tensor Core GPUNVIDIA L472W tek slot — video ve üretken AI çıkarımı
NVIDIA L40S evrensel GPUNVIDIA L40SEvrensel hızlandırıcı — eğitim, çıkarım, görselleştirme
NVIDIA RTX 6000 Ada Generation GPURTX 6000 Ada48GB — ağır görü ve üretken AI iş yükleri

Uçtan uca mimari

Supermicro + NVIDIA + Intel: bütünleşik uç yapay zeka yığını

Her uç yapay zeka kurulumunun merkezinde, çözümü ayakta tutan sağlam ve bütünleşik bir mimari vardır. İşlemci, GPU ve optimize bellek, Supermicro sistemlerinin dayanıklı altyapısı içinde orkestre edilir; ara katman yazılımları sistemleri mevcut iş akışlarına kolayca entegre eder. Güvenlik, depolama ve ağ bu mimarinin temel unsurlarıdır — veri bütünlüğü ve iletimi hiçbir aşamada tehlikeye atılmaz.

Donanım katmanı

CPU, GPU ve NPU mimarilerinin bütünleşik çalışması; kompakt kasalar için optimize hızlandırıcılar, fansız ve dayanıklı seçenekler.

Yazılım katmanı

NVIDIA AI Enterprise ve Intel OpenVINO ile hızlandırılmış çıkarım; ölçekli model dağıtımı için ara katman ve orkestrasyon.

Operasyon katmanı

Uzaktan yönetim, güvenlik, depolama ve ağ; yüzlerce uç noktanın merkezden izlenmesi ve güncellenmesi.

Sık sorulan sorular

Uç bilişim ile bulut yapay zeka arasındaki fark nedir?
Bulutta yapay zeka, verinin merkezî bir veri merkezine gönderilip orada işlenmesidir; bu yaklaşım gecikme yaratır, sürekli bağlantı gerektirir ve bant genişliği maliyeti doğurur. Uç bilişimde ise işlem verinin doğduğu yerde yapılır: kamera, sensör veya mağaza içindeki sistemde. Sonuç milisaniyelik yanıt süresi, bağlantı koptuğunda bile kesintisiz çalışma ve verinin yerinde kalmasıdır. Çoğu kurumsal senaryoda ikisi birlikte kullanılır: model eğitimi merkezde, çıkarım uçta.
Fansız sistem gerçekten gerekli mi, normal sunucu kullanamaz mıyım?
Ortama bağlı. Kontrollü bir sistem odası veya dolabınız varsa standart kısa derinlikli sunucular uygundur. Ancak mutfak, üretim sahası, dış mekan kabini veya tozlu depo gibi kontrolsüz ortamlarda fansız sistemler tercih edilir: hareketli parça olmadığı için arıza riski ve bakım ihtiyacı düşer, toz ve nem toleransı artar. Geniş sıcaklık aralığında (örneğin -40 °C’ye kadar) çalışabilen dayanıklı modeller de mevcuttur.
Kaç kamera akışını tek sistemde işleyebilirim?
Sistem sınıfına göre değişir: kompakt fansız sistemlerde yaklaşık 8, orta sınıf kısa derinlikli sunucularda 16, büyük sınıfta 32, çok GPU’lu üst sınıfta GPU başına 48 eşzamanlı akış işlenebilir. Bu değerler EfficientNet-B4 benzeri bir model içindir; kullandığınız model, video çözünürlüğü ve sıkıştırma oranı sonucu doğrudan etkiler. Yukarıdaki boyutlandırma tablosunu inceleyip ihtiyacınıza göre birlikte netleştirebiliriz.
Uçta büyük dil modeli (LLM) çalıştırabilir miyim?
Evet. Kompakt sistemlerde 8 milyar parametreye kadar, orta sınıfta 24 milyar, büyük sınıfta 48 milyar ve çok GPU’lu sistemlerde 80 milyar parametreye kadar modeller çalıştırılabilir. Sesle çalışan kiosk, mağaza içi asistan ve yerinde belge özetleme gibi üretken yapay zeka senaryoları bu kapasitelerle rahatlıkla karşılanır. Daha büyük modeller için merkezî GPU sunucularına veya AI iş istasyonlarına yönlendiriyoruz.
Yüzlerce uç noktayı nasıl yönetirim?
Uç kurulumların en kritik konusu ölçekli yönetimdir. Sistemler uzaktan yönetim (IPMI/Redfish) arayüzleriyle merkezden izlenebilir; konteyner tabanlı dağıtım ve orkestrasyon platformlarıyla model güncellemeleri tüm noktalara kontrollü biçimde gönderilebilir. Kurulum aşamasında yönetim mimarisini de birlikte planlıyoruz.
Mevcut kamera ve sensör altyapımla uyumlu mu?
Genellikle evet. Uç AI sistemleri standart IP kamera akışlarını (RTSP), endüstriyel protokolleri ve mevcut VMS/SCADA sistemlerini destekleyen yazılımlarla çalışır. Mevcut altyapınızın envanterini çıkarıp hangi bileşenlerin korunabileceğini, hangilerinin yenilenmesi gerektiğini proje başında netleştiriyoruz.
Pilot bir kurulumla başlayabilir miyim?
Önerimiz de budur. Tek bir noktada (bir mağaza, bir üretim hattı, bir kavşak) gerçek verinizle pilot kurulum yapılır, ölçülebilir sonuç alınır ve ancak sonrasında yaygınlaştırma kararı verilir. Pilotta kullanılan sistem ve yazılım yığını, yaygınlaştırmada da aynen kullanılmaya devam eder.
Kurulum, entegrasyon ve destek kapsamda mı?
Evet. Sistem seçimi ve boyutlandırma, tedarik, kurulum, mevcut sistemlerle entegrasyon ve devreye alma hizmet kapsamındadır. Garanti süreçleri ve Türkçe teknik destek GTM Teknoloji tarafından yerel olarak yürütülür. İletişim sayfamızdan ulaşabilirsiniz.
Uç yapay zeka projenizi birlikte boyutlandıralım

Kaç nokta, kaç kamera, hangi ortam koşulları ve hangi model — bu dört soruyu birlikte yanıtlayıp size uygun sistem sınıfını, GPU seçimini ve yaygınlaştırma planını çıkaralım.

Scroll to Top