<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Nvidia DGX Spark Cluster Archives - GTM Teknoloji</title>
	<atom:link href="https://gtmteknoloji.com/b2b/urun-etiketi/nvidia-dgx-spark-cluster/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link></link>
	<description>B2B Satış Portalı - Supermicro &#124; NVIDIA &#124; Proxmox - Yapay Zeka Türkiye ve Kurumsal BT Çözümleri</description>
	<lastBuildDate>Wed, 22 Apr 2026 21:59:27 +0000</lastBuildDate>
	<language>tr</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=7.0</generator>

<image>
	<url>https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/cropped-gtm_favicon_64-32x32.png</url>
	<title>Nvidia DGX Spark Cluster Archives - GTM Teknoloji</title>
	<link></link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>NVIDIA DGX Spark AI Desktop Cluster Paketi &#124; 2 DGX Spark Ünitesi &#124; 200G QSFP56 Ethernet DAC Kablo</title>
		<link>https://gtmteknoloji.com/b2b/magaza/edge-ai/nvidia-dgx-spark/nvidia-dgx-spark-ai-desktop-cluster-paketi-2-dgx-spark-unitesi-200g-qsfp56-ethernet-dac-kablo/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Serkan]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 15 Dec 2025 09:10:07 +0000</pubDate>
				<guid isPermaLink="false">https://gtmteknoloji.com/b2b/?post_type=product&#038;p=11357</guid>

					<description><![CDATA[<h3 class="des-title"><span dir="auto">NVIDIA DGX Spark Paketi &#124; Yapay Zeka Süper Bilgisayar Paketi — 2xDGX Spark, 1x200G QSFP56, 0,5m Ethernet DAC kablosu</span></h3>
<p class="content" data-astro-cid-nunbpbvo=""><span dir="auto">NVIDIA DGX Spark Paketi, iki adet NVIDIA DGX Spark Kişisel Yapay Zeka Süper Bilgisayarı ve bunlar arasında doğrudan bağlantı için yüksek performanslı bir DAC kablosu içeren, sorunsuz yapay zeka hesaplama ölçeklendirmesi için tasarlanmıştır. DAC kablosu, sistemlerin donanım özellikleriyle uyumlu, istikrarlı ve yüksek hızlı bağlantı sağlayarak, yapay zeka model eğitimi ve hesaplama görevleri için çift üniteli dağıtımı basitleştirir.</span></p>
<p>The post <a href="https://gtmteknoloji.com/b2b/magaza/edge-ai/nvidia-dgx-spark/nvidia-dgx-spark-ai-desktop-cluster-paketi-2-dgx-spark-unitesi-200g-qsfp56-ethernet-dac-kablo/">NVIDIA DGX Spark AI Desktop Cluster Paketi | 2 DGX Spark Ünitesi | 200G QSFP56 Ethernet DAC Kablo</a> appeared first on <a href="https://gtmteknoloji.com/b2b">GTM Teknoloji</a>.</p>
]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[		<div data-elementor-type="wp-post" data-elementor-id="11357" class="elementor elementor-11357">
						<section class="wd-negative-gap elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-fd978a3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default" data-id="fd978a3" data-element_type="section" data-e-type="section">
						<div class="elementor-container elementor-column-gap-default">
					<div class="elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-958bd80" data-id="958bd80" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-d43e27d elementor-absolute elementor-widget elementor-widget-wd_mega_menu" data-id="d43e27d" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-settings="{&quot;_position&quot;:&quot;absolute&quot;}" data-widget_type="wd_mega_menu.default">
				<div class="elementor-widget-container">
								<link rel="stylesheet" id="wd-bg-navigation-css" href="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/themes/woodmart/css/parts/bg-navigation.min.css?ver=8.4.1" type="text/css" media="all" /> 						<link rel="stylesheet" id="wd-el-menu-css" href="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/themes/woodmart/css/parts/el-menu.min.css?ver=8.4.1" type="text/css" media="all" /> 						<link rel="stylesheet" id="wd-el-menu-wpb-elem-css" href="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/themes/woodmart/css/parts/el-menu-wpb-elem.min.css?ver=8.4.1" type="text/css" media="all" /> 					<div class="wd-menu widget_nav_mega_menu wd-nav-wrapper text-center">
						<ul id="menu-bottom-menu" class="menu wd-nav wd-nav-horizontal wd-style-default wd-gap-s"><li id="menu-item-3699" class="menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-3699 item-level-0 menu-simple-dropdown wd-event-hover" ><a href="https://gtmteknoloji.com/b2b/bayi-kayit/" class="woodmart-nav-link"><span class="nav-link-text">Bayi Kayıt</span></a></li>
<li id="menu-item-3701" class="menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-3701 item-level-0 menu-simple-dropdown wd-event-hover" ><a href="https://gtmteknoloji.com/b2b/satis-sozlesmesi/" class="woodmart-nav-link"><span class="nav-link-text">Satış Sözleşmesi</span></a></li>
<li id="menu-item-3702" class="menu-item menu-item-type-post_type menu-item-object-page menu-item-3702 item-level-0 menu-simple-dropdown wd-event-hover" ><a href="https://gtmteknoloji.com/b2b/iletisim/" class="woodmart-nav-link"><span class="nav-link-text">İletişim</span></a></li>
</ul>		</div>
						</div>
				</div>
					</div>
		</div>
					</div>
		</section>
				<section class="elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2ccc1108 elementor-section-content-middle wd-section-stretch elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default" data-id="2ccc1108" data-element_type="section" data-e-type="section" data-settings="{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}">
							<div class="elementor-background-overlay"></div>
							<div class="elementor-container elementor-column-gap-default">
					<div class="elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-63b1657d" data-id="63b1657d" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-d195ecf wd-width-100 elementor-widget elementor-widget-wd_title" data-id="d195ecf" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_title.default">
				<div class="elementor-widget-container">
								<link rel="stylesheet" id="wd-section-title-css" href="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/themes/woodmart/css/parts/el-section-title.min.css?ver=8.4.1" type="text/css" media="all" /> 					<div class="title-wrapper wd-set-mb reset-last-child wd-title-color-black wd-title-style-default wd-title-size-extra-large text-right">

			
			<div class="liner-continer">
				<h4 class="woodmart-title-container title wd-fontsize-xxxl">Nvidia DGX SPARK Cluster: Masaüstü Super Cluster..</h4> 
							</div>

					</div>
						</div>
				</div>
				<div class="elementor-element elementor-element-45d1ef72 elementor-widget elementor-widget-heading" data-id="45d1ef72" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="heading.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					<h2 class="elementor-heading-title elementor-size-default"><font color="#ffffff" face="NVIDIA, Arial, Helvetica, sans-serif"><span style="font-size: 22px;font-weight: 400">Masaüstü Yapay Zeka Canavarı..</span></font></h2>				</div>
				</div>
				<div class="elementor-element elementor-element-f80a47f elementor-widget elementor-widget-heading" data-id="f80a47f" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="heading.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					<h2 class="elementor-heading-title elementor-size-default">NVIDIA GPU, CPU, Ağ ve Yapay Zeka Yazılım Teknolojileri</h2>				</div>
				</div>
					</div>
		</div>
					</div>
		</section>
				<section class="elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-82da9ab elementor-section-stretched elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default" data-id="82da9ab" data-element_type="section" data-e-type="section" data-settings="{&quot;stretch_section&quot;:&quot;section-stretched&quot;,&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}">
						<div class="elementor-container elementor-column-gap-extended">
					<div class="elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-d9bd87d" data-id="d9bd87d" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-c4e1e63 elementor-widget elementor-widget-heading" data-id="c4e1e63" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="heading.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					<h1 class="elementor-heading-title elementor-size-default">NVIDIA DGX Spark Cluster Pack</h1>				</div>
				</div>
				<div class="elementor-element elementor-element-6ba1119 elementor-widget elementor-widget-wd_text_block" data-id="6ba1119" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_text_block.default">
				<div class="elementor-widget-container">
								<link rel="stylesheet" id="wd-text-block-css" href="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/themes/woodmart/css/parts/el-text-block.min.css?ver=8.4.1" type="text/css" media="all" /> 					<div class="wd-text-block reset-last-child text-left">
			
			<ul><li>İki adet DGX Spark ünitesi ve bir bağlantı kablosu</li><li>DGX Spark Ara Bağlantı Kablosu</li><li>128 GB tutarlı, birleşik sistem belleği</li><li>150 mm Uzunluk x 150 mm Genişlik x 50,5 mm Yükseklik</li><li>NVIDIA GB10 Grace Blackwell süperçip</li><li>1 PFLOPS FP4 yapay zeka performansı</li><li>ConnectX-7 Akıllı Ağ Kartı</li><li>4TB NVME.M2 kendinden şifrelemeli</li></ul>
					</div>
						</div>
				</div>
					</div>
		</div>
				<div class="elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ca538e1" data-id="ca538e1" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-3e7e8e4 elementor-widget elementor-widget-wd_image_or_svg" data-id="3e7e8e4" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_image_or_svg.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					
		<div class="wd-image text-center">
								<img fetchpriority="high" decoding="async" width="481" height="343" src="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DGX-spark-cluster-gtm-teknoloji.webp" class="attachment-full size-full" alt="" srcset="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DGX-spark-cluster-gtm-teknoloji.webp 481w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DGX-spark-cluster-gtm-teknoloji-300x214.webp 300w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DGX-spark-cluster-gtm-teknoloji-150x107.webp 150w" sizes="(max-width: 481px) 100vw, 481px" />					</div>

						</div>
				</div>
				<div class="elementor-element elementor-element-0cea5f3 elementor-widget elementor-widget-heading" data-id="0cea5f3" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="heading.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					<h4 class="elementor-heading-title elementor-size-default">NVIDIA DGX Spark Paketi | Yapay Zeka Süper Bilgisayar Paketi — 2xDGX Spark, 1x200G QSFP56, 0,5m Ethernet DAC kablosu</h4>				</div>
				</div>
				<div class="elementor-element elementor-element-6c92683 elementor-widget elementor-widget-wd_text_block" data-id="6c92683" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_text_block.default">
				<div class="elementor-widget-container">
							<div class="wd-text-block reset-last-child text-left">
			
			<p>NVIDIA DGX Spark Paketi, iki adet NVIDIA DGX Spark Kişisel Yapay Zeka Süper Bilgisayarı ve bunlar arasında doğrudan bağlantı için yüksek performanslı bir DAC kablosu içeren, sorunsuz yapay zeka hesaplama ölçeklendirmesi için tasarlanmıştır. DAC kablosu, sistemlerin donanım özellikleriyle uyumlu, istikrarlı ve yüksek hızlı bağlantı sağlayarak, yapay zeka model eğitimi ve hesaplama görevleri için çift üniteli dağıtımı basitleştirir.</p>
					</div>
						</div>
				</div>
					</div>
		</div>
					</div>
		</section>
				<section class="wd-negative-gap elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-a3d3fd7 elementor-section-height-min-height elementor-section-content-middle elementor-section-stretched elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-items-middle" data-id="a3d3fd7" data-element_type="section" data-e-type="section" data-settings="{&quot;stretch_section&quot;:&quot;section-stretched&quot;,&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}">
						<div class="elementor-container elementor-column-gap-narrow">
					<div class="elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-746bfe7" data-id="746bfe7" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-f4dcec1 elementor-widget elementor-widget-heading" data-id="f4dcec1" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="heading.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					<h2 class="elementor-heading-title elementor-size-default">Nvidia DGX Spark - Teknik Özellikler</h2>				</div>
				</div>
				<div class="elementor-element elementor-element-693bb26 elementor-widget elementor-widget-wd_text_block" data-id="693bb26" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_text_block.default">
				<div class="elementor-widget-container">
							<div class="wd-text-block reset-last-child text-left">
			
			<table dir="ltr" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" data-sheets-root="1" data-sheets-baot="1"><colgroup> <col width="113" /> <col width="198" /> <col width="328" /></colgroup><tbody><tr><td>Mimari</td><td>Çip Platformu</td><td>NVIDIA Grace Blackwell</td></tr><tr><td>GPU</td><td>GPU Mimarisi</td><td>NVIDIA Blackwell Mimarisi</td></tr><tr><td>İşlemci (CPU)</td><td>Çekirdek Sayısı/Tipi</td><td>20 çekirdekli ARM (10 Cortex-X925 + 10 Cortex A725)</td></tr><tr><td>İşlemci (GPU)</td><td>CUDA Çekirdekleri</td><td>NVIDIA Blackwell Yeni Nesil</td></tr><tr><td> </td><td>Tensor Çekirdekleri</td><td>5. Nesil</td></tr><tr><td> </td><td>RT Çekirdekleri</td><td>4. Nesil</td></tr><tr><td>Performans</td><td>Tensor (AI) Performansı</td><td>1000 AI TOPS (Tera İşlem)</td></tr><tr><td>Bellek</td><td>Sistem Belleği</td><td>128 GB LPDDR5x</td></tr><tr><td> </td><td>Bellek Yapısı</td><td>Tutarlı Birleşik Sistem Belleği</td></tr><tr><td> </td><td>Bellek Arayüzü</td><td>256 bit</td></tr><tr><td> </td><td>Bellek Bant Genişliği</td><td>273 GB/s</td></tr><tr><td>Depolama</td><td>Depolama Tipi</td><td>4 TB NVME.M2 kendinden şifrelemeli</td></tr></tbody></table>
					</div>
						</div>
				</div>
					</div>
		</div>
				<div class="elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-1cbe2d1" data-id="1cbe2d1" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-7cae31d elementor-widget elementor-widget-wd_text_block" data-id="7cae31d" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_text_block.default">
				<div class="elementor-widget-container">
							<div class="wd-text-block reset-last-child text-left">
			
			<table dir="ltr" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" data-sheets-root="1" data-sheets-baot="1"><colgroup><col width="113" /><col width="198" /><col width="328" /></colgroup><tbody><tr><td>Ağ ve Bağlantı</td><td>Ethernet</td><td>10 GbE, 1x RJ-45 konnektör</td></tr><tr><td> </td><td>NIC (Ağ Kartı)</td><td>ConnectX-7 Akıllı Ağ Kartı</td></tr><tr><td> </td><td>Kablosuz Bağlantı</td><td>Wi-Fi 7</td></tr><tr><td> </td><td>Bluetooth</td><td>BT 5.4 w/LE</td></tr><tr><td>Bağlantı Noktaları</td><td>USB Bağlantı Noktaları</td><td>4 adet USB4 Tip C</td></tr><tr><td> </td><td>Ekran Bağlantı Noktaları</td><td>1 adet HDMI 2.1a</td></tr><tr><td>Multimedya</td><td>Ses Çıkışı</td><td>HDMI çok kanallı ses çıkışı</td></tr><tr><td> </td><td>Video Kodlama/Çözme</td><td>NVENC: 1x, NVDEC: 1x</td></tr><tr><td>Yazılım</td><td>İşletim Sistemi (OS)</td><td>NVIDIA DGX™ Temel İşletim Sistemi, Ubuntu Linux</td></tr><tr><td>Fiziksel Özellikler</td><td>Güç Tüketimi</td><td>240W</td></tr><tr><td> </td><td>Sistem Boyutları</td><td>150 mm (U) x 150 mm (G) x 50,5 mm (Y)</td></tr><tr><td> </td><td>Sistem Ağırlığı</td><td>1,2 kg</td></tr><tr><td>Ara Bağlantı</td><td>Kablo Uzunluğu</td><td>0,5 metre</td></tr></tbody></table>
					</div>
						</div>
				</div>
					</div>
		</div>
					</div>
		</section>
				<section class="wd-negative-gap elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-585d2b1 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default" data-id="585d2b1" data-element_type="section" data-e-type="section">
						<div class="elementor-container elementor-column-gap-default">
					<div class="elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-67a2332" data-id="67a2332" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-7f1d6d4 elementor-widget elementor-widget-heading" data-id="7f1d6d4" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="heading.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					<h2 class="elementor-heading-title elementor-size-default">Nvidia DGX Spark - Cluster Bağlantı Seçenekleri</h2>				</div>
				</div>
					</div>
		</div>
					</div>
		</section>
				<section class="wd-negative-gap elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-7b7f9c5 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default" data-id="7b7f9c5" data-element_type="section" data-e-type="section">
						<div class="elementor-container elementor-column-gap-default">
					<div class="elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-b95da14" data-id="b95da14" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-abba01e elementor-widget elementor-widget-wd_image_or_svg" data-id="abba01e" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_image_or_svg.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					
		<div class="wd-image text-left">
								<img decoding="async" width="800" height="800" src="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-to-200g-connection-gtm-teknoloji.png" class="attachment-large size-large" alt="" srcset="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-to-200g-connection-gtm-teknoloji.png 800w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-to-200g-connection-gtm-teknoloji-300x300.png 300w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-to-200g-connection-gtm-teknoloji-150x150.png 150w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-to-200g-connection-gtm-teknoloji-768x768.png 768w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-to-200g-connection-gtm-teknoloji-600x600.png 600w" sizes="(max-width: 800px) 100vw, 800px" />					</div>

						</div>
				</div>
					</div>
		</div>
				<div class="elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-e5df775" data-id="e5df775" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-a11fbd2 elementor-widget elementor-widget-wd_image_or_svg" data-id="a11fbd2" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_image_or_svg.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					
		<div class="wd-image text-left">
								<img decoding="async" width="800" height="800" src="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-ethernet-switchconnection-gtm-teknoloji-1.webp" class="attachment-large size-large" alt="" srcset="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-ethernet-switchconnection-gtm-teknoloji-1.webp 800w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-ethernet-switchconnection-gtm-teknoloji-1-300x300.webp 300w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-ethernet-switchconnection-gtm-teknoloji-1-150x150.webp 150w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-ethernet-switchconnection-gtm-teknoloji-1-768x768.webp 768w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2025/12/DXG-spark-200g-ethernet-switchconnection-gtm-teknoloji-1-600x600.webp 600w" sizes="(max-width: 800px) 100vw, 800px" />					</div>

						</div>
				</div>
					</div>
		</div>
					</div>
		</section>
				<section class="wd-negative-gap elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-a20d8bb elementor-section-full_width elementor-section-stretched elementor-section-height-default elementor-section-height-default" data-id="a20d8bb" data-element_type="section" data-e-type="section" data-settings="{&quot;stretch_section&quot;:&quot;section-stretched&quot;,&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}">
						<div class="elementor-container elementor-column-gap-no">
					<div class="elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-e1e8ef5" data-id="e1e8ef5" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-22862ba elementor-widget elementor-widget-heading" data-id="22862ba" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="heading.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					<h1 class="elementor-heading-title elementor-size-default">Tüm Yapay Zeka İş Yüklerini Hızlandırın</h1>				</div>
				</div>
				<div class="elementor-element elementor-element-563ea3e elementor-widget elementor-widget-wd_text_block" data-id="563ea3e" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_text_block.default">
				<div class="elementor-widget-container">
							<div class="wd-text-block reset-last-child text-left">
			
			<p>Masaüstü bilgisayarlara uygun boyutta bir yapay zeka süper bilgisayarının gücünü sunan NVIDIA DGX Spark, yapay zeka geliştiricileri, araştırmacılar ve veri bilimcilerinin iş yükleri için idealdir.</p>
					</div>
						</div>
				</div>
				<div class="elementor-element elementor-element-8aeb827 elementor-widget elementor-widget-wd_button" data-id="8aeb827" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_button.default">
				<div class="elementor-widget-container">
								<link rel="stylesheet" id="wd-button-css" href="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/themes/woodmart/css/parts/el-button.min.css?ver=8.4.1" type="text/css" media="all" /> 					<div class="wd-button-wrapper text-center wd-collapsible-button wd-smooth-scroll"  data-smooth-time="100" data-smooth-offset="100">
			<a class="btn btn-style-bordered btn-shape-rectangle btn-size-default btn-full-width btn-icon-pos-right"  href="https://developer.nvidia.com/topics/ai/dgx-spark" target="_blank">
				<span class="wd-btn-text" data-elementor-setting-key="text">
					Daha fazla bilgi edin				</span>

							</a>
		</div>
						</div>
				</div>
					</div>
		</div>
				<div class="elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-b0c5a23" data-id="b0c5a23" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap">
							</div>
		</div>
					</div>
		</section>
				<section class="wd-negative-gap elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f220cad elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default" data-id="f220cad" data-element_type="section" data-e-type="section">
						<div class="elementor-container elementor-column-gap-default">
					<div class="elementor-column elementor-col-16 elementor-top-column elementor-element elementor-element-78dffdb" data-id="78dffdb" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-45de47a elementor-widget elementor-widget-wd_image_or_svg" data-id="45de47a" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_image_or_svg.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					
		<div class="wd-image text-left">
								<img decoding="async" width="400" height="400" src="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/GTM-logo.png" class="attachment-full size-full" alt="2009 &#039;dan beri Supermicro Katma Değerli Distribütörü | NVIDIA NPN Elite Partneri | Proxmox" srcset="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/GTM-logo.png 400w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/GTM-logo-150x150.png 150w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/GTM-logo-300x300.png 300w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/GTM-logo-100x100.png 100w" sizes="(max-width: 400px) 100vw, 400px" />					</div>

						</div>
				</div>
					</div>
		</div>
				<div class="elementor-column elementor-col-66 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7e967dc" data-id="7e967dc" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-766cff3 elementor-widget elementor-widget-heading" data-id="766cff3" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="heading.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					<h2 class="elementor-heading-title elementor-size-default">Harekete Geçin..</h2>				</div>
				</div>
				<div class="elementor-element elementor-element-0b373b6 elementor-widget elementor-widget-wd_text_block" data-id="0b373b6" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_text_block.default">
				<div class="elementor-widget-container">
							<div class="wd-text-block reset-last-child text-left">
			
			<p><b>Kurumsal AI Gücünü Hemen Keşfedin<br />
</b></p>
<p data-path-to-node="15"><span style="background-color: transparent;"><b>NVIDIA DGX Spark ile Yapay Zekâ Altyapınızı Hızlandırın<br />
</b></span><b style="font-size: 16px; background-color: transparent;">Bugün aksiyon alın:</b></p>
<p data-path-to-node="17"><b>Teklif Alın:</b> Nvidia DGX Spark Masaüstü Yapay Zeka Süper Bilgisayarınız için,  <b>Nvidia NPN Elite Partner GTM Teknoloji</b>'den özel fiyat bilgisi almak için bizimle iletişime geçin.<br />
<b style="font-size: 16px; background-color: transparent;">Uzman Desteği:</b><span style="font-size: 16px; background-color: transparent;"> Projenize özel </span><b style="font-size: 16px; background-color: transparent;">HPC Çözümü</b><span style="font-size: 16px; background-color: transparent;"> entegrasyonu ve kurulumu için </span><b style="font-size: 16px; background-color: transparent;">NVIDIA NPN Elite Partneri</b><span style="font-size: 16px; background-color: transparent;"> uzmanlarımıza danışın.</span><span style="background-color: transparent; font-size: 16px;"></span></p>

					</div>
						</div>
				</div>
				<div class="elementor-element elementor-element-17fb750 elementor-widget elementor-widget-wd_button" data-id="17fb750" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_button.default">
				<div class="elementor-widget-container">
							<div class="wd-button-wrapper text-center" >
			<a class="btn btn-style-default btn-shape-rectangle btn-size-default btn-icon-pos-right"  href="https://gtmteknoloji.com/gtm-teknoloji-teklif-talep-formu/" target="_blank">
				<span class="wd-btn-text" data-elementor-setting-key="text">
					Hemen Teklif Alın				</span>

							</a>
		</div>
						</div>
				</div>
					</div>
		</div>
				<div class="elementor-column elementor-col-16 elementor-top-column elementor-element elementor-element-2136311" data-id="2136311" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-c8fee09 elementor-widget elementor-widget-wd_image_or_svg" data-id="c8fee09" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="wd_image_or_svg.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					
		<div class="wd-image text-left">
								<img decoding="async" width="1280" height="945" src="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/Nvidia_logo.svg_.png" class="attachment-full size-full" alt="" srcset="https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/Nvidia_logo.svg_.png 1280w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/Nvidia_logo.svg_-300x221.png 300w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/Nvidia_logo.svg_-768x567.png 768w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/Nvidia_logo.svg_-1024x756.png 1024w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/Nvidia_logo.svg_-600x443.png 600w, https://gtmteknoloji.com/b2b/wp-content/uploads/2020/12/Nvidia_logo.svg_-150x111.png 150w" sizes="(max-width: 1280px) 100vw, 1280px" />					</div>

						</div>
				</div>
					</div>
		</div>
					</div>
		</section>
				<section class="wd-negative-gap elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-8b083b7 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default" data-id="8b083b7" data-element_type="section" data-e-type="section">
						<div class="elementor-container elementor-column-gap-default">
					<div class="elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-e35a960" data-id="e35a960" data-element_type="column" data-e-type="column">
			<div class="elementor-widget-wrap elementor-element-populated">
						<div class="elementor-element elementor-element-f5e0b8e elementor-widget elementor-widget-html" data-id="f5e0b8e" data-element_type="widget" data-e-type="widget" data-widget_type="html.default">
				<div class="elementor-widget-container">
					<!-- ============================================================
     GTM Teknoloji — DGX Spark Cluster Paketi SEO + CTA Widget
     2× DGX Spark + 200G QSFP56 DAC Cable Bundle
     Elementor HTML widget — namespace: gtm-dgxcluster
     PAKET A: Featured Snippets + FAQ
     PAKET B: Spec Table + Single vs Cluster Karşılaştırma + Use Cases
     PAKET C: Meta Description (üst yorum bloğunda)
     PAKET D: CTA Banner
     ============================================================ -->

<!--
═══════════════════════════════════════════════════════════════
 META DESCRIPTION (WordPress / Rank Math alanına yapıştır)
═══════════════════════════════════════════════════════════════

 ODAK ANAHTAR KELİME:
   NVIDIA DGX Spark Cluster

 META AÇIKLAMA (YENİ — 159 karakter):
   2× NVIDIA DGX Spark + 200G QSFP56 DAC cluster: 2 PFLOPS FP4,
   256GB unified bellek, 405B parametre dağıtık LLM — GTM Teknoloji Türkiye.

═══════════════════════════════════════════════════════════════
-->

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@graph": [
    {
      "@type": "FAQPage",
      "mainEntity": [
        {
          "@type": "Question",
          "name": "NVIDIA DGX Spark Cluster Paketi nedir?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "NVIDIA DGX Spark Cluster Paketi, 2 adet DGX Spark ünitesi ve 200 Gbps QSFP56 Ethernet DAC kablo içeren hazır kümelenmiş masaüstü AI süperbilgisayar çözümüdür. İki cihaz NVIDIA ConnectX-7 portları üzerinden doğrudan bağlanır; 2 PFLOPS FP4 performans, 256 GB birleşik bellek ve 405 milyar parametreye kadar dağıtık LLM inference kapasitesi sunar. Ek ağ anahtarı veya özel altyapı gerektirmez."
          }
        },
        {
          "@type": "Question",
          "name": "DGX Spark Cluster ile tek DGX Spark arasındaki fark nedir?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "Tek DGX Spark ünitesi 1 PFLOPS FP4 performans, 128 GB birleşik bellek ve 200 milyar parametre inference desteği sunar. Cluster paketi 2 × ünite ile bu değerleri ikiye katlar: 2 PFLOPS FP4, 256 GB unified bellek ve 405 milyar parametreye (örn. Meta Llama 3.1 405B) kadar dağıtık inference imkanı sağlar. Ek olarak tensor parallelism ve pipeline parallelism ile fine-tuning kapasitesi artar."
          }
        },
        {
          "@type": "Question",
          "name": "200G QSFP56 DAC kablo nedir ve neden gereklidir?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "QSFP56 DAC (Direct Attach Cable) iki NVIDIA ConnectX-7 portunu fiber transceiver ve anahtar gerektirmeden doğrudan bağlayan bakır kablodur. 200 Gbps (4 × 50G PAM4) toplam bant genişliği sunar ve 3 metre mesafeye kadar kayıpsız çalışır. Küme paketinde iki Spark arasındaki dağıtık AI inference trafiği için optimize edilmiş, düşük gecikmeli fiziksel interconnect görevi görür."
          }
        },
        {
          "@type": "Question",
          "name": "DGX Spark Cluster ile hangi modeller çalıştırılabilir?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "Cluster paketi, Meta Llama 3.1 405B, DeepSeek-V3 (671B MoE), Mixtral 8x22B, Qwen 2.5 72B, Falcon 180B ve benzeri büyük ölçekli modelleri dağıtık inference ile çalıştırabilir. 256 GB toplam unified bellek sayesinde 405B parametre modelleri FP4/INT4 quantization ile tek kümede barındırılabilir. NVIDIA NIM, TensorRT-LLM ve vLLM'in dağıtık tensor parallelism modları tam desteklenir."
          }
        },
        {
          "@type": "Question",
          "name": "İki Spark arasındaki bağlantı nasıl kurulur?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "Küme paketindeki QSFP56 DAC kablo, her iki DGX Spark'ın ConnectX-7 portlarına doğrudan takılır — plug & play. Ek anahtar, transceiver veya konfigürasyon gerektirmez. DGX OS, RDMA over Converged Ethernet (RoCE v2) üzerinden düşük gecikmeli GPU-to-GPU iletişim için otomatik yapılandırılmıştır. NVIDIA NCCL kütüphanesi küme tensor parallel iletişimini yönetir."
          }
        },
        {
          "@type": "Question",
          "name": "Cluster paketi hangi yazılımları destekler?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "DGX Spark Cluster, NVIDIA AI Enterprise yazılım yığınıyla tam uyumludur: CUDA, NCCL (dağıtık iletişim), TensorRT-LLM, NeMo Framework, NIM mikroservisleri, PyTorch DDP/FSDP, DeepSpeed ZeRO-3, vLLM dağıtık inference ve Hugging Face Accelerate desteklenir. DGX OS her iki ünitede aynı yazılım tabanını kullanır; bulut DGX platformuyla birebir uyumludur."
          }
        },
        {
          "@type": "Question",
          "name": "DGX Spark Cluster ne kadar alan ve güç tüketir?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "Her bir DGX Spark 150 × 150 × 50.5 mm boyutunda ve 1.2 kg ağırlığındadır; küme toplamda ~30 × 15 cm masa alanı kaplar. Her ünite 240W harici PSU ile çalışır — küme toplam tüketim 480W, standart ofis prizinden karşılanır. 5-30°C çalışma sıcaklığı sayesinde ek soğutma veya data center altyapısı gerektirmez. Kurumsal ofis ortamında çalışmaya uygundur."
          }
        },
        {
          "@type": "Question",
          "name": "Cluster paketi kimler için uygundur?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "DGX Spark Cluster; 405B parametre gibi frontier modelleri yerel çalıştırmak isteyen AI araştırma ekipleri, üniversite laboratuvarları, LLM startup'ları, kurumsal ileri Ar-Ge birimleri ve büyük ölçekli dağıtık fine-tuning yapan veri bilimi takımları için idealdir. KVKK / HIPAA kapsamında bulut AI kullanamayan finans, sağlık ve savunma sektörü ekipleri için de on-premise frontier LLM altyapısı sağlar."
          }
        },
        {
          "@type": "Question",
          "name": "DGX Spark Cluster Paketi Türkiye'de nereden alınır?",
          "acceptedAnswer": {
            "@type": "Answer",
            "text": "NVIDIA DGX Spark Cluster Paketi, Türkiye'de GTM Teknoloji'den temin edilir. GTM Teknoloji NVIDIA Partner Network (NPN) üyesi, Supermicro Türkiye resmi distribütörü ve Proxmox Silver Partner'dır. Küme paketi; 2 × DGX Spark teslimat, 200G QSFP56 DAC kablo, DGX OS dağıtık yapılandırması, NVIDIA AI Enterprise lisanslaması ve AI altyapı danışmanlığı kurumsal destek paketiyle birlikte sunulur."
          }
        }
      ]
    }
  ]
}
</script>

<style>
/* ==================== GTM DGX Spark Cluster — Scoped CSS ==================== */
.gtm-dgxcluster {
  --dc-navy: #003A70;
  --dc-navy-dark: #002850;
  --dc-navy-deep: #001830;
  --dc-red: #D22630;
  --dc-teal: #00B2A9;
  --dc-green: #009639;
  --dc-nv: #76B900;
  --dc-nv-dark: #5A8F00;
  --dc-nv-bright: #8FD60E;
  --dc-nv-pale: #EDF7DB;
  --dc-gold: #FFB800;
  --dc-bg: #F7F9FC;
  --dc-text: #1A2332;
  --dc-muted: #5A6B80;
  --dc-border: #DDE4ED;
  font-family: 'Barlow', 'Segoe UI', -apple-system, sans-serif;
  color: var(--dc-text);
  line-height: 1.6;
  max-width: 1200px;
  margin: 0 auto;
}
.gtm-dgxcluster *, .gtm-dgxcluster *::before, .gtm-dgxcluster *::after { box-sizing: border-box; }

.gtm-dgxcluster .dc-section {
  background: #fff;
  border: 1px solid var(--dc-border);
  border-radius: 10px;
  padding: 32px;
  margin: 24px 0;
}
.gtm-dgxcluster .dc-sec-title {
  font-family: 'Barlow Condensed', 'Barlow', sans-serif;
  font-size: 30px;
  font-weight: 700;
  color: var(--dc-navy);
  margin: 0 0 8px;
  padding-bottom: 12px;
  border-bottom: 3px solid var(--dc-nv);
  letter-spacing: 0.3px;
  text-transform: uppercase;
}
.gtm-dgxcluster .dc-sec-sub {
  font-size: 15px;
  color: var(--dc-muted);
  margin: 0 0 24px;
}

/* ---------- Featured Snippets ---------- */
.gtm-dgxcluster .dc-snippet {
  background: linear-gradient(135deg, #F0FAE8 0%, #E6F5D5 100%);
  border-left: 4px solid var(--dc-nv);
  border-radius: 8px;
  padding: 22px 26px;
  margin: 18px 0;
}
.gtm-dgxcluster .dc-snippet-label {
  display: inline-block;
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 12px;
  font-weight: 700;
  letter-spacing: 1.3px;
  text-transform: uppercase;
  color: var(--dc-nv);
  background: #fff;
  padding: 4px 10px;
  border-radius: 3px;
  margin-bottom: 10px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-snippet h3 {
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 22px;
  font-weight: 700;
  color: var(--dc-navy);
  margin: 0 0 8px;
  line-height: 1.3;
}
.gtm-dgxcluster .dc-snippet p {
  margin: 0;
  font-size: 16px;
  color: var(--dc-text);
}
.gtm-dgxcluster .dc-snippet ul {
  margin: 10px 0 0;
  padding-left: 20px;
  font-size: 15px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-snippet ul li { margin: 4px 0; }

/* ---------- Bundle Contents Cards ---------- */
.gtm-dgxcluster .dc-bundle {
  display: grid;
  grid-template-columns: 1fr 1fr 1fr;
  gap: 16px;
  margin-top: 20px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-bundle-item {
  text-align: center;
  padding: 24px 20px;
  background: linear-gradient(135deg, #F9FBFD 0%, #FFFFFF 100%);
  border: 1px solid var(--dc-border);
  border-top: 3px solid var(--dc-nv);
  border-radius: 10px;
  transition: transform 0.2s ease, box-shadow 0.2s ease;
}
.gtm-dgxcluster .dc-bundle-item:hover {
  transform: translateY(-3px);
  box-shadow: 0 6px 18px rgba(118, 185, 0, 0.15);
}
.gtm-dgxcluster .dc-bundle-qty {
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 44px;
  font-weight: 700;
  color: var(--dc-nv);
  line-height: 1;
  margin-bottom: 6px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-bundle-plus {
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 32px;
  font-weight: 700;
  color: var(--dc-navy);
  line-height: 1;
  margin-bottom: 14px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-bundle-name {
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 17px;
  font-weight: 700;
  color: var(--dc-navy);
  margin: 0 0 6px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-bundle-desc {
  font-size: 13px;
  color: var(--dc-muted);
  line-height: 1.5;
  margin: 0;
}

/* ---------- Spec Table ---------- */
.gtm-dgxcluster .dc-spec-table {
  width: 100%;
  border-collapse: collapse;
  margin: 16px 0;
  font-size: 15px;
  background: #fff;
  border-radius: 8px;
  overflow: hidden;
  border: 1px solid var(--dc-border);
}
.gtm-dgxcluster .dc-spec-table th,
.gtm-dgxcluster .dc-spec-table td {
  padding: 14px 18px;
  text-align: left;
  border-bottom: 1px solid var(--dc-border);
  vertical-align: top;
}
.gtm-dgxcluster .dc-spec-table th {
  background: linear-gradient(135deg, var(--dc-navy) 0%, var(--dc-navy-dark) 100%);
  color: #fff;
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-weight: 700;
  letter-spacing: 0.5px;
  text-transform: uppercase;
  font-size: 13px;
  width: 32%;
}
.gtm-dgxcluster .dc-spec-table tr:last-child th,
.gtm-dgxcluster .dc-spec-table tr:last-child td { border-bottom: none; }
.gtm-dgxcluster .dc-spec-table tr:nth-child(even) td { background: #F9FBFD; }
.gtm-dgxcluster .dc-spec-hi { color: var(--dc-nv-dark); font-weight: 700; }

/* ---------- Single vs Cluster Karşılaştırma ---------- */
.gtm-dgxcluster .dc-compare {
  width: 100%;
  border-collapse: collapse;
  margin: 16px 0;
  font-size: 14px;
  background: #fff;
  border-radius: 8px;
  overflow: hidden;
  border: 1px solid var(--dc-border);
}
.gtm-dgxcluster .dc-compare th,
.gtm-dgxcluster .dc-compare td {
  padding: 13px 16px;
  text-align: left;
  border-bottom: 1px solid var(--dc-border);
}
.gtm-dgxcluster .dc-compare thead th {
  background: var(--dc-navy);
  color: #fff;
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-weight: 700;
  font-size: 14px;
  letter-spacing: 0.4px;
  text-transform: uppercase;
}
.gtm-dgxcluster .dc-compare thead th.dc-col-cluster {
  background: var(--dc-nv);
  color: #fff;
}
.gtm-dgxcluster .dc-compare tbody th {
  background: #F4F6FA;
  font-weight: 700;
  color: var(--dc-navy);
  width: 30%;
}
.gtm-dgxcluster .dc-compare td.dc-col-cluster {
  background: var(--dc-nv-pale);
  font-weight: 600;
}

/* ---------- Use Case Cards ---------- */
.gtm-dgxcluster .dc-usecase-grid {
  display: grid;
  grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(280px, 1fr));
  gap: 18px;
  margin-top: 20px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-usecase {
  border: 1px solid var(--dc-border);
  border-top: 3px solid var(--dc-nv);
  border-radius: 8px;
  padding: 20px;
  background: #fff;
  transition: transform 0.2s ease, box-shadow 0.2s ease;
}
.gtm-dgxcluster .dc-usecase:hover {
  transform: translateY(-2px);
  box-shadow: 0 4px 14px rgba(118, 185, 0, 0.12);
}
.gtm-dgxcluster .dc-usecase-num {
  display: inline-block;
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 12px;
  font-weight: 700;
  color: var(--dc-nv);
  letter-spacing: 1.2px;
  margin-bottom: 6px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-usecase h4 {
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 19px;
  font-weight: 700;
  color: var(--dc-navy);
  margin: 0 0 8px;
  line-height: 1.3;
}
.gtm-dgxcluster .dc-usecase p {
  margin: 0;
  font-size: 14px;
  color: var(--dc-text);
  line-height: 1.55;
}

/* ---------- FAQ Accordion ---------- */
.gtm-dgxcluster .dc-faq-item {
  border: 1px solid var(--dc-border);
  border-radius: 8px;
  margin: 10px 0;
  overflow: hidden;
  transition: all 0.25s ease;
  background: #fff;
}
.gtm-dgxcluster .dc-faq-item.active {
  border-color: var(--dc-nv);
  box-shadow: 0 2px 8px rgba(118, 185, 0, 0.12);
}
.gtm-dgxcluster .dc-faq-q {
  display: flex;
  justify-content: space-between;
  align-items: center;
  padding: 18px 22px;
  cursor: pointer;
  user-select: none;
  background: #fff;
  transition: background 0.2s ease;
}
.gtm-dgxcluster .dc-faq-item.active .dc-faq-q {
  background: linear-gradient(135deg, #F7FCEB 0%, #FFFFFF 100%);
}
.gtm-dgxcluster .dc-faq-q:hover { background: #F9FBF4; }
.gtm-dgxcluster .dc-faq-q h4 {
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 19px;
  font-weight: 700;
  color: var(--dc-navy);
  margin: 0;
  flex: 1;
  line-height: 1.35;
}
.gtm-dgxcluster .dc-faq-icon {
  width: 28px;
  height: 28px;
  flex-shrink: 0;
  margin-left: 16px;
  border-radius: 50%;
  background: var(--dc-navy);
  color: #fff;
  display: flex;
  align-items: center;
  justify-content: center;
  font-size: 18px;
  font-weight: 700;
  transition: all 0.25s ease;
}
.gtm-dgxcluster .dc-faq-item.active .dc-faq-icon {
  background: var(--dc-nv);
  transform: rotate(45deg);
}
.gtm-dgxcluster .dc-faq-a {
  max-height: 0;
  overflow: hidden;
  transition: max-height 0.35s ease, padding 0.25s ease;
  padding: 0 22px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-faq-item.active .dc-faq-a {
  max-height: 700px;
  padding: 4px 22px 20px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-faq-a p {
  margin: 0;
  font-size: 15px;
  color: var(--dc-text);
  line-height: 1.7;
}

/* ==================== CTA BANNER ==================== */
.gtm-dgxcluster .dc-cta-wrap { margin: 36px 0 10px; }
.gtm-dgxcluster .dc-cta {
  position: relative;
  background:
    radial-gradient(circle at 85% 20%, rgba(118, 185, 0, 0.38) 0%, rgba(118, 185, 0, 0) 55%),
    radial-gradient(circle at 15% 80%, rgba(0, 178, 169, 0.22) 0%, rgba(0, 178, 169, 0) 50%),
    linear-gradient(135deg, var(--dc-navy-deep) 0%, var(--dc-navy) 50%, var(--dc-navy-dark) 100%);
  border-radius: 16px;
  padding: 54px 56px;
  overflow: hidden;
  color: #fff;
  box-shadow: 0 12px 40px rgba(0, 58, 112, 0.25);
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta::before {
  content: '';
  position: absolute;
  top: 0; left: 0; right: 0;
  height: 4px;
  background: linear-gradient(90deg, var(--dc-nv) 0%, var(--dc-nv-bright) 40%, var(--dc-gold) 70%, var(--dc-nv) 100%);
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta::after {
  content: '';
  position: absolute;
  top: 0; right: 0;
  width: 400px; height: 100%;
  background-image:
    linear-gradient(rgba(118, 185, 0, 0.08) 1px, transparent 1px),
    linear-gradient(90deg, rgba(118, 185, 0, 0.08) 1px, transparent 1px);
  background-size: 40px 40px;
  pointer-events: none;
  mask-image: linear-gradient(270deg, #000 0%, transparent 100%);
  -webkit-mask-image: linear-gradient(270deg, #000 0%, transparent 100%);
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-inner {
  position: relative; z-index: 2;
  display: grid;
  grid-template-columns: 1.4fr 1fr;
  gap: 48px;
  align-items: center;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-eyebrow {
  display: inline-flex;
  align-items: center;
  gap: 8px;
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 13px;
  font-weight: 700;
  letter-spacing: 2px;
  text-transform: uppercase;
  color: var(--dc-nv-bright);
  background: rgba(118, 185, 0, 0.15);
  border: 1px solid rgba(118, 185, 0, 0.35);
  padding: 7px 14px;
  border-radius: 100px;
  margin-bottom: 18px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-dot {
  width: 8px; height: 8px;
  background: var(--dc-nv-bright);
  border-radius: 50%;
  box-shadow: 0 0 12px var(--dc-nv-bright);
  animation: gtmDgxClPulse 2s ease-in-out infinite;
}
@keyframes gtmDgxClPulse {
  0%, 100% { opacity: 1; transform: scale(1); }
  50% { opacity: 0.5; transform: scale(1.3); }
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-title {
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 44px;
  font-weight: 700;
  line-height: 1.1;
  letter-spacing: 0.3px;
  margin: 0 0 14px;
  color: #fff;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-title .hi {
  color: var(--dc-nv-bright);
  position: relative;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-title .hi::after {
  content: '';
  position: absolute;
  bottom: 2px; left: 0; right: 0;
  height: 3px;
  background: var(--dc-nv);
  opacity: 0.5;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-sub {
  font-size: 16px;
  line-height: 1.65;
  color: rgba(255, 255, 255, 0.82);
  margin: 0 0 24px;
  max-width: 540px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-bullets {
  list-style: none;
  padding: 0;
  margin: 0 0 28px;
  display: grid;
  grid-template-columns: 1fr 1fr;
  gap: 10px 20px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-bullets li {
  display: flex;
  align-items: center;
  gap: 10px;
  font-size: 14px;
  color: #fff;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-bullets li::before {
  content: '';
  width: 18px; height: 18px;
  flex-shrink: 0;
  background: var(--dc-nv);
  border-radius: 50%;
  background-image: url("data:image/svg+xml;charset=utf-8,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' viewBox='0 0 16 16'%3E%3Cpath fill='none' stroke='%23fff' stroke-width='2.5' stroke-linecap='round' stroke-linejoin='round' d='M4 8.5l2.5 2.5L12 5.5'/%3E%3C/svg%3E");
  background-size: 14px;
  background-repeat: no-repeat;
  background-position: center;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-buttons {
  display: flex;
  flex-wrap: wrap;
  gap: 14px;
  align-items: center;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-btn {
  display: inline-flex;
  align-items: center;
  gap: 10px;
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 17px;
  font-weight: 700;
  letter-spacing: 0.8px;
  text-transform: uppercase;
  padding: 16px 32px;
  border-radius: 8px;
  text-decoration: none;
  transition: all 0.25s ease;
  border: 2px solid transparent;
  cursor: pointer;
  white-space: nowrap;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-btn-primary {
  background: linear-gradient(135deg, var(--dc-nv) 0%, var(--dc-nv-dark) 100%);
  color: #fff;
  box-shadow: 0 6px 20px rgba(118, 185, 0, 0.35);
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-btn-primary:hover {
  transform: translateY(-2px);
  box-shadow: 0 10px 28px rgba(118, 185, 0, 0.5);
  color: #fff;
  background: linear-gradient(135deg, var(--dc-nv-bright) 0%, var(--dc-nv) 100%);
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-btn-ghost {
  background: transparent;
  color: #fff;
  border-color: rgba(255, 255, 255, 0.3);
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-btn-ghost:hover {
  background: rgba(255, 255, 255, 0.08);
  border-color: var(--dc-nv-bright);
  color: var(--dc-nv-bright);
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-btn-arrow { font-size: 20px; transition: transform 0.25s ease; }
.gtm-dgxcluster .dc-cta-btn:hover .dc-cta-btn-arrow { transform: translateX(4px); }

.gtm-dgxcluster .dc-cta-visual {
  position: relative;
  background: linear-gradient(135deg, rgba(255, 255, 255, 0.06) 0%, rgba(118, 185, 0, 0.08) 100%);
  border: 1px solid rgba(118, 185, 0, 0.25);
  border-radius: 14px;
  padding: 28px 30px;
  backdrop-filter: blur(8px);
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-visual::before {
  content: '';
  position: absolute;
  top: -1px; left: 20%; right: 20%;
  height: 2px;
  background: linear-gradient(90deg, transparent, var(--dc-nv-bright), transparent);
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-vis-label {
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 11px;
  font-weight: 700;
  letter-spacing: 2px;
  text-transform: uppercase;
  color: var(--dc-nv-bright);
  margin-bottom: 10px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-vis-title {
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 22px;
  font-weight: 700;
  color: #fff;
  margin: 0 0 18px;
  line-height: 1.2;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-price {
  display: flex;
  align-items: baseline;
  gap: 12px;
  padding: 14px 0;
  border-top: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1);
  border-bottom: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1);
  margin-bottom: 16px;
  flex-wrap: wrap;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-price-old {
  font-size: 15px;
  color: rgba(255, 255, 255, 0.5);
  text-decoration: line-through;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-price-new {
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
  font-size: 32px;
  font-weight: 700;
  color: var(--dc-nv-bright);
  line-height: 1;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-price-vat {
  font-size: 12px;
  color: rgba(255, 255, 255, 0.82);
  margin-left: auto;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-specs {
  list-style: none;
  padding: 0;
  margin: 0;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-specs li {
  display: flex;
  justify-content: space-between;
  font-size: 13px;
  padding: 8px 0;
  border-bottom: 1px dashed rgba(255, 255, 255, 0.1);
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-specs li:last-child { border-bottom: none; }
.gtm-dgxcluster .dc-cta-specs .k {
  color: rgba(255, 255, 255, 0.82);
  text-transform: uppercase;
  letter-spacing: 0.6px;
  font-size: 11px;
  font-weight: 600;
  font-family: 'Barlow Condensed', sans-serif;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-specs .v { color: #fff; font-weight: 600; }
.gtm-dgxcluster .dc-cta-specs .v.accent { color: var(--dc-nv-bright); }
.gtm-dgxcluster .dc-cta-trust {
  position: relative;
  z-index: 2;
  margin-top: 32px;
  padding-top: 24px;
  border-top: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.12);
  display: flex;
  flex-wrap: wrap;
  gap: 18px 36px;
  justify-content: center;
  align-items: center;
  font-size: 13px;
  color: rgba(255, 255, 255, 0.82);
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-trust-item {
  display: flex;
  align-items: center;
  gap: 8px;
}
.gtm-dgxcluster .dc-cta-trust-item strong { color: #fff; font-weight: 600; }
.gtm-dgxcluster .dc-cta-trust-dot {
  width: 6px; height: 6px;
  background: var(--dc-nv);
  border-radius: 50%;
}

/* ---------- Responsive ---------- */
@media (max-width: 900px) {
  .gtm-dgxcluster .dc-bundle { grid-template-columns: 1fr; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta { padding: 38px 28px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta-inner { grid-template-columns: 1fr; gap: 28px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta-title { font-size: 32px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta-bullets { grid-template-columns: 1fr; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta::after { display: none; }
}
@media (max-width: 768px) {
  .gtm-dgxcluster .dc-section { padding: 22px 18px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-sec-title { font-size: 24px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-snippet { padding: 18px 20px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-snippet h3 { font-size: 19px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-faq-q { padding: 14px 16px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-faq-q h4 { font-size: 17px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-faq-a { padding: 0 16px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-faq-item.active .dc-faq-a { padding: 4px 16px 16px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-spec-table th,
  .gtm-dgxcluster .dc-spec-table td { padding: 10px 12px; font-size: 14px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-compare { font-size: 13px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-compare th,
  .gtm-dgxcluster .dc-compare td { padding: 9px 10px; }
}
@media (max-width: 520px) {
  .gtm-dgxcluster .dc-cta { padding: 30px 22px; border-radius: 12px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta-title { font-size: 26px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta-sub { font-size: 15px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta-buttons { flex-direction: column; align-items: stretch; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta-btn { justify-content: center; font-size: 15px; padding: 14px 22px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta-visual { padding: 22px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta-price-new { font-size: 26px; }
  .gtm-dgxcluster .dc-cta-trust { gap: 10px 22px; font-size: 12px; }
}
</style>

<div class="gtm-dgxcluster">

  <!-- ═══════════════ PAKET A-1: FEATURED SNIPPETS ═══════════════ -->
  <section class="dc-section">
    <h2 class="dc-sec-title">DGX Spark Cluster Paketi — Özet</h2>
    <p class="dc-sec-sub">Google arama sonuçlarında öne çıkan hızlı yanıt blokları</p>

    <div class="dc-snippet">
      <span class="dc-snippet-label">Featured Snippet · Ürün Özeti</span>
      <h3>NVIDIA DGX Spark Cluster Paketi nedir?</h3>
      <p>NVIDIA DGX Spark Cluster Paketi, 2 × DGX Spark ünitesi ve 200G QSFP56 DAC kablo içeren hazır küme çözümüdür. 2 PFLOPS FP4 AI performansı, 256 GB birleşik bellek ve 405 milyar parametreye kadar dağıtık LLM inference kapasitesi sunar. Tak-çalıştır bağlantı sayesinde ek anahtar veya özel altyapı gerektirmez; tam NVIDIA AI Enterprise yazılım yığını desteklenir.</p>
    </div>

    <div class="dc-snippet">
      <span class="dc-snippet-label">Featured Snippet · Küme Özellikleri</span>
      <h3>DGX Spark Cluster öne çıkan özellikleri</h3>
      <ul>
        <li><strong>2 × GB10 Grace Blackwell</strong> — 40 Arm çekirdek + 12288 CUDA Core toplam</li>
        <li><strong>2 PFLOPS FP4 AI</strong> — 2000 TOPS dağıtık inference</li>
        <li><strong>256 GB Unified Memory</strong> — 2 × 128GB LPDDR5x-8533, toplam 546 GB/s BW</li>
        <li><strong>405B parametre dağıtık inference</strong> — Llama 3.1 405B, DeepSeek-V3 native</li>
        <li><strong>200 Gbps QSFP56 DAC</strong> — ConnectX-7 direct attach, RoCE v2</li>
        <li><strong>Dahil kablo + plug & play</strong> — Ek anahtar yok, 480W toplam güç</li>
      </ul>
    </div>
  </section>

  <!-- ═══════════════ BUNDLE CONTENTS ═══════════════ -->
  <section class="dc-section">
    <h2 class="dc-sec-title">Paket İçeriği</h2>
    <p class="dc-sec-sub">Küme paketinde teslim edilen bileşenler</p>

    <div class="dc-bundle">
      <div class="dc-bundle-item">
        <div class="dc-bundle-qty">2×</div>
        <h4 class="dc-bundle-name">NVIDIA DGX Spark</h4>
        <p class="dc-bundle-desc">GB10 Grace Blackwell · 128GB unified · 4TB NVMe SED · Founders Edition</p>
      </div>
      <div class="dc-bundle-item">
        <div class="dc-bundle-plus">+</div>
        <h4 class="dc-bundle-name">QSFP56 DAC Kablo</h4>
        <p class="dc-bundle-desc">200 Gbps (4×50G PAM4) · Bakır Direct Attach · 3 m · ConnectX-7 sertifikalı</p>
      </div>
      <div class="dc-bundle-item">
        <div class="dc-bundle-plus">=</div>
        <h4 class="dc-bundle-name">Cluster Ready</h4>
        <p class="dc-bundle-desc">DGX OS dağıtık yapılandırma · NCCL RoCE v2 · Tak-çalıştır 405B inference</p>
      </div>
    </div>
  </section>

  <!-- ═══════════════ PAKET B-1: TOPLAM SPEC TABLOSU ═══════════════ -->
  <section class="dc-section">
    <h2 class="dc-sec-title">Küme Teknik Özellikleri</h2>
    <p class="dc-sec-sub">2 DGX Spark + QSFP56 DAC toplam yapılandırması</p>

    <table class="dc-spec-table">
      <tbody>
        <tr>
          <th>Süperçip</th>
          <td>2 × NVIDIA <span class="dc-spec-hi">GB10 Grace Blackwell Superchip</span></td>
        </tr>
        <tr>
          <th>CPU (Toplam)</th>
          <td>Toplam 40 Arm çekirdek: <span class="dc-spec-hi">20 × Cortex-X925 + 20 × Cortex-A725</span></td>
        </tr>
        <tr>
          <th>GPU (Toplam)</th>
          <td>2 × Blackwell · <span class="dc-spec-hi">12288 CUDA Core</span> · 5. Nesil Tensor Core · FP4 sparsity</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>AI Performansı</th>
          <td><span class="dc-spec-hi">2 PFLOPS FP4</span> sparsity · 2000 TOPS dağıtık inference</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Birleşik Bellek</th>
          <td><span class="dc-spec-hi">256 GB LPDDR5x-8533</span> (2 × 128GB) · toplam <span class="dc-spec-hi">546 GB/s</span> BW</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Model Desteği</th>
          <td><span class="dc-spec-hi">405B parametre</span> dağıtık inference · 140B+ fine-tuning · MoE modeller</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Interconnect</th>
          <td><span class="dc-spec-hi">200 Gbps QSFP56 DAC</span> (4 × 50G PAM4) · NVIDIA ConnectX-7 · RoCE v2 · NCCL</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Depolama (Toplam)</th>
          <td>2 × 4 TB NVMe M.2 SED = <span class="dc-spec-hi">8 TB</span> · Kendinden şifrelemeli</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Ağ (Yönetim)</th>
          <td>2 × RJ-45 10 GbE · Wi-Fi 7 · Bluetooth 5.4 (her ünitede)</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>İşletim Sistemi</th>
          <td>NVIDIA <span class="dc-spec-hi">DGX OS</span> (Ubuntu tabanlı) · NVIDIA AI Enterprise · NCCL dağıtık</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Güç (Toplam)</th>
          <td><span class="dc-spec-hi">480W</span> toplam (2 × 240W harici PSU) · Standart ofis prizi</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Fiziksel Ayak İzi</th>
          <td>~30 × 15 cm masa alanı · 2.4 kg toplam · 5-30°C ofis ortamı</td>
        </tr>
      </tbody>
    </table>
  </section>

  <!-- ═══════════════ PAKET B-2: TEK vs CLUSTER KARŞILAŞTIRMA ═══════════════ -->
  <section class="dc-section">
    <h2 class="dc-sec-title">Tek Spark vs Cluster Paketi</h2>
    <p class="dc-sec-sub">Küme paketinin tek üniteye göre sağladığı ekstra kapasite</p>

    <table class="dc-compare">
      <thead>
        <tr>
          <th>Özellik</th>
          <th>1 × DGX Spark</th>
          <th class="dc-col-cluster">DGX Spark Cluster (2× + DAC)</th>
        </tr>
      </thead>
      <tbody>
        <tr>
          <th>AI Performansı (FP4)</th>
          <td>1 PFLOPS</td>
          <td class="dc-col-cluster">2 PFLOPS (2×)</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Unified Memory</th>
          <td>128 GB</td>
          <td class="dc-col-cluster">256 GB (2×)</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Bellek Bant Genişliği</th>
          <td>273 GB/s</td>
          <td class="dc-col-cluster">546 GB/s toplam</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>CUDA Core</th>
          <td>6144</td>
          <td class="dc-col-cluster">12288 (2×)</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Inference Model Boyutu</th>
          <td>200B parametre</td>
          <td class="dc-col-cluster">405B parametre (Llama 3.1 405B)</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Fine-tuning Kapasitesi</th>
          <td>70B parametre</td>
          <td class="dc-col-cluster">140B+ (tensor parallel)</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Depolama</th>
          <td>4 TB SED</td>
          <td class="dc-col-cluster">8 TB SED</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Node-to-Node BW</th>
          <td>—</td>
          <td class="dc-col-cluster">200 Gbps QSFP56 DAC</td>
        </tr>
        <tr>
          <th>Dağıtık AI Framework</th>
          <td>Tek node PyTorch</td>
          <td class="dc-col-cluster">NCCL + FSDP + DeepSpeed ZeRO-3</td>
        </tr>
      </tbody>
    </table>
  </section>

  <!-- ═══════════════ PAKET B-3: KULLANIM SENARYOLARI ═══════════════ -->
  <section class="dc-section">
    <h2 class="dc-sec-title">Cluster Kullanım Senaryoları</h2>
    <p class="dc-sec-sub">Küme paketi hangi ileri AI iş yüklerinde fark yaratır?</p>

    <div class="dc-usecase-grid">

      <div class="dc-usecase">
        <span class="dc-usecase-num">01 · FRONTIER LLM</span>
        <h4>405B Parametre Yerel Inference</h4>
        <p>Meta Llama 3.1 405B, DeepSeek-V3 671B (MoE) gibi frontier modelleri tek kümede FP4/INT4 quantization ile yerel çalıştırın. Bulut bağımsız frontier AI.</p>
      </div>

      <div class="dc-usecase">
        <span class="dc-usecase-num">02 · DAĞITIK FINE-TUNING</span>
        <h4>FSDP + ZeRO-3 Eğitim</h4>
        <p>PyTorch FSDP, DeepSpeed ZeRO-3 ve tensor parallelism ile 140B+ parametre modelleri 2 node üzerinde ince ayarlayın. NCCL RoCE v2 otomatik optimize eder.</p>
      </div>

      <div class="dc-usecase">
        <span class="dc-usecase-num">03 · MULTI-TENANT INFERENCE</span>
        <h4>vLLM / NIM Paralel Serving</h4>
        <p>2 node'da farklı modelleri veya aynı modelin farklı replika'larını çalıştırarak kurumsal inference servislerini load balance'lı serving altyapısına dönüştürün.</p>
      </div>

      <div class="dc-usecase">
        <span class="dc-usecase-num">04 · LAB & ÜNİVERSİTE</span>
        <h4>Araştırma Laboratuvarı</h4>
        <p>Akademik AI laboratuvarları ve Ar-Ge merkezleri için masaüstü frontier cluster. Yüksek lisans/doktora projelerinde veri merkezi maliyetinden kaçının.</p>
      </div>

      <div class="dc-usecase">
        <span class="dc-usecase-num">05 · ON-PREMISE RAG</span>
        <h4>Kurumsal RAG Pipeline</h4>
        <p>Büyük kurumsal bilgi tabanları üzerinde 200B+ parametre RAG inference. Hassas veri şirket dışına çıkmadan frontier model kalitesi sağlanır.</p>
      </div>

      <div class="dc-usecase">
        <span class="dc-usecase-num">06 · REGÜLE SEKTÖR</span>
        <h4>Finans · Sağlık · Savunma</h4>
        <p>KVKK, HIPAA ve savunma sanayii veri kısıtlamaları nedeniyle bulut AI kullanamayan ekipler için tam offline, on-premise frontier cluster çözümü.</p>
      </div>

    </div>
  </section>

  <!-- ═══════════════ PAKET A-2: SSS AKORDEON ═══════════════ -->
  <section class="dc-section">
    <h2 class="dc-sec-title">Sıkça Sorulan Sorular</h2>
    <p class="dc-sec-sub">DGX Spark Cluster Paketi hakkında en çok sorulan 9 soru</p>

    <div class="dc-faq-item">
      <div class="dc-faq-q" onclick="gtmDgxClusterFAQ(this)">
        <h4>NVIDIA DGX Spark Cluster Paketi nedir?</h4>
        <span class="dc-faq-icon">+</span>
      </div>
      <div class="dc-faq-a">
        <p>NVIDIA DGX Spark Cluster Paketi, 2 adet DGX Spark ünitesi ve 200 Gbps QSFP56 Ethernet DAC kablo içeren hazır kümelenmiş masaüstü AI süperbilgisayar çözümüdür. İki cihaz NVIDIA ConnectX-7 portları üzerinden doğrudan bağlanır; 2 PFLOPS FP4 performans, 256 GB birleşik bellek ve 405 milyar parametreye kadar dağıtık LLM inference kapasitesi sunar. Ek ağ anahtarı veya özel altyapı gerektirmez.</p>
      </div>
    </div>

    <div class="dc-faq-item">
      <div class="dc-faq-q" onclick="gtmDgxClusterFAQ(this)">
        <h4>DGX Spark Cluster ile tek DGX Spark arasındaki fark nedir?</h4>
        <span class="dc-faq-icon">+</span>
      </div>
      <div class="dc-faq-a">
        <p>Tek DGX Spark ünitesi 1 PFLOPS FP4 performans, 128 GB birleşik bellek ve 200 milyar parametre inference desteği sunar. Cluster paketi 2 × ünite ile bu değerleri ikiye katlar: 2 PFLOPS FP4, 256 GB unified bellek ve 405 milyar parametreye (örn. Meta Llama 3.1 405B) kadar dağıtık inference imkanı sağlar. Ek olarak tensor parallelism ve pipeline parallelism ile fine-tuning kapasitesi artar.</p>
      </div>
    </div>

    <div class="dc-faq-item">
      <div class="dc-faq-q" onclick="gtmDgxClusterFAQ(this)">
        <h4>200G QSFP56 DAC kablo nedir ve neden gereklidir?</h4>
        <span class="dc-faq-icon">+</span>
      </div>
      <div class="dc-faq-a">
        <p>QSFP56 DAC (Direct Attach Cable) iki NVIDIA ConnectX-7 portunu fiber transceiver ve anahtar gerektirmeden doğrudan bağlayan bakır kablodur. 200 Gbps (4 × 50G PAM4) toplam bant genişliği sunar ve 3 metre mesafeye kadar kayıpsız çalışır. Küme paketinde iki Spark arasındaki dağıtık AI inference trafiği için optimize edilmiş, düşük gecikmeli fiziksel interconnect görevi görür.</p>
      </div>
    </div>

    <div class="dc-faq-item">
      <div class="dc-faq-q" onclick="gtmDgxClusterFAQ(this)">
        <h4>DGX Spark Cluster ile hangi modeller çalıştırılabilir?</h4>
        <span class="dc-faq-icon">+</span>
      </div>
      <div class="dc-faq-a">
        <p>Cluster paketi, Meta Llama 3.1 405B, DeepSeek-V3 (671B MoE), Mixtral 8x22B, Qwen 2.5 72B, Falcon 180B ve benzeri büyük ölçekli modelleri dağıtık inference ile çalıştırabilir. 256 GB toplam unified bellek sayesinde 405B parametre modelleri FP4/INT4 quantization ile tek kümede barındırılabilir. NVIDIA NIM, TensorRT-LLM ve vLLM'in dağıtık tensor parallelism modları tam desteklenir.</p>
      </div>
    </div>

    <div class="dc-faq-item">
      <div class="dc-faq-q" onclick="gtmDgxClusterFAQ(this)">
        <h4>İki Spark arasındaki bağlantı nasıl kurulur?</h4>
        <span class="dc-faq-icon">+</span>
      </div>
      <div class="dc-faq-a">
        <p>Küme paketindeki QSFP56 DAC kablo, her iki DGX Spark'ın ConnectX-7 portlarına doğrudan takılır — plug & play. Ek anahtar, transceiver veya konfigürasyon gerektirmez. DGX OS, RDMA over Converged Ethernet (RoCE v2) üzerinden düşük gecikmeli GPU-to-GPU iletişim için otomatik yapılandırılmıştır. NVIDIA NCCL kütüphanesi küme tensor parallel iletişimini yönetir.</p>
      </div>
    </div>

    <div class="dc-faq-item">
      <div class="dc-faq-q" onclick="gtmDgxClusterFAQ(this)">
        <h4>Cluster paketi hangi yazılımları destekler?</h4>
        <span class="dc-faq-icon">+</span>
      </div>
      <div class="dc-faq-a">
        <p>DGX Spark Cluster, NVIDIA AI Enterprise yazılım yığınıyla tam uyumludur: CUDA, NCCL (dağıtık iletişim), TensorRT-LLM, NeMo Framework, NIM mikroservisleri, PyTorch DDP/FSDP, DeepSpeed ZeRO-3, vLLM dağıtık inference ve Hugging Face Accelerate desteklenir. DGX OS her iki ünitede aynı yazılım tabanını kullanır; bulut DGX platformuyla birebir uyumludur.</p>
      </div>
    </div>

    <div class="dc-faq-item">
      <div class="dc-faq-q" onclick="gtmDgxClusterFAQ(this)">
        <h4>DGX Spark Cluster ne kadar alan ve güç tüketir?</h4>
        <span class="dc-faq-icon">+</span>
      </div>
      <div class="dc-faq-a">
        <p>Her bir DGX Spark 150 × 150 × 50.5 mm boyutunda ve 1.2 kg ağırlığındadır; küme toplamda ~30 × 15 cm masa alanı kaplar. Her ünite 240W harici PSU ile çalışır — küme toplam tüketim 480W, standart ofis prizinden karşılanır. 5-30°C çalışma sıcaklığı sayesinde ek soğutma veya data center altyapısı gerektirmez. Kurumsal ofis ortamında çalışmaya uygundur.</p>
      </div>
    </div>

    <div class="dc-faq-item">
      <div class="dc-faq-q" onclick="gtmDgxClusterFAQ(this)">
        <h4>Cluster paketi kimler için uygundur?</h4>
        <span class="dc-faq-icon">+</span>
      </div>
      <div class="dc-faq-a">
        <p>DGX Spark Cluster; 405B parametre gibi frontier modelleri yerel çalıştırmak isteyen AI araştırma ekipleri, üniversite laboratuvarları, LLM startup'ları, kurumsal ileri Ar-Ge birimleri ve büyük ölçekli dağıtık fine-tuning yapan veri bilimi takımları için idealdir. KVKK / HIPAA kapsamında bulut AI kullanamayan finans, sağlık ve savunma sektörü ekipleri için de on-premise frontier LLM altyapısı sağlar.</p>
      </div>
    </div>

    <div class="dc-faq-item">
      <div class="dc-faq-q" onclick="gtmDgxClusterFAQ(this)">
        <h4>DGX Spark Cluster Paketi Türkiye'de nereden alınır?</h4>
        <span class="dc-faq-icon">+</span>
      </div>
      <div class="dc-faq-a">
        <p>NVIDIA DGX Spark Cluster Paketi, Türkiye'de <strong>GTM Teknoloji</strong>'den temin edilir. GTM Teknoloji NVIDIA Partner Network (NPN) üyesi, Supermicro Türkiye resmi distribütörü ve Proxmox Silver Partner'dır. Küme paketi; 2 × DGX Spark teslimat, 200G QSFP56 DAC kablo, DGX OS dağıtık yapılandırması, NVIDIA AI Enterprise lisanslaması ve AI altyapı danışmanlığı kurumsal destek paketiyle birlikte sunulur. Teklif için <a href="https://gtmteknoloji.com/b2b/iletisim/#:~:text=YOUTUBE-,MESAJ%20G%C3%96NDER%C4%B0N,-HIZLI%20%C4%B0LET%C4%B0%C5%9E%C4%B0M%20FORMU" style="color:var(--dc-nv);font-weight:700;">iletişim formunu</a> doldurabilirsiniz.</p>
      </div>
    </div>
  </section>

  <!-- ═══════════════ PAKET D: CTA BANNER ═══════════════ -->
  <div class="dc-cta-wrap">
    <div class="dc-cta">
      <div class="dc-cta-inner">

        <div class="dc-cta-content">
          <span class="dc-cta-eyebrow">
            <span class="dc-cta-dot"></span>
            NVIDIA Partner Network · Türkiye
          </span>

          <h2 class="dc-cta-title">
            Masaüstünde <span class="hi">Frontier LLM Kümesi</span> Kurun
          </h2>

          <p class="dc-cta-sub">
            2 × NVIDIA DGX Spark + 200G QSFP56 DAC kablo ile 405 milyar parametre Meta Llama 3.1 dahil frontier LLM'leri yerel çalıştırın. Plug & play kurulum, NCCL otomatik yapılandırma, tam NVIDIA AI Enterprise yazılım yığını — GTM Teknoloji kurumsal destek paketiyle.
          </p>

          <ul class="dc-cta-bullets">
            <li>2 × DGX Spark + 200G QSFP56 DAC dahil</li>
            <li>NCCL & RoCE v2 dağıtık yapılandırma hazır</li>
            <li>NVIDIA AI Enterprise lisanslaması</li>
            <li>Türkiye geneli teslimat ve kurulum</li>
          </ul>

          <div class="dc-cta-buttons">
            <a href="https://gtmteknoloji.com/b2b/iletisim/#:~:text=YOUTUBE-,MESAJ%20G%C3%96NDER%C4%B0N,-HIZLI%20%C4%B0LET%C4%B0%C5%9E%C4%B0M%20FORMU"
               class="dc-cta-btn dc-cta-btn-primary">
              Hemen Teklif İste
              <span class="dc-cta-btn-arrow">→</span>
            </a>
            <a href="https://gtmteknoloji.com/b2b/iletisim/#:~:text=YOUTUBE-,MESAJ%20G%C3%96NDER%C4%B0N,-HIZLI%20%C4%B0LET%C4%B0%C5%9E%C4%B0M%20FORMU"
               class="dc-cta-btn dc-cta-btn-ghost">
              Teknik Destek İste
            </a>
          </div>
        </div>

        <div class="dc-cta-visual">
          <div class="dc-cta-vis-label">Kampanya · Küme Paketi</div>
          <h3 class="dc-cta-vis-title">DGX Spark Cluster<br>2 Node + 200G DAC</h3>

          <div class="dc-cta-price">
            <span class="dc-cta-price-old">$12.500</span>
            <span class="dc-cta-price-new">$11.490</span>
            <span class="dc-cta-price-vat">+ KDV</span>
          </div>

          <ul class="dc-cta-specs">
            <li><span class="k">Node Sayısı</span><span class="v accent">2 × DGX Spark</span></li>
            <li><span class="k">AI Performansı</span><span class="v">2 PFLOPS FP4</span></li>
            <li><span class="k">Unified Memory</span><span class="v">256 GB LPDDR5x</span></li>
            <li><span class="k">Model Kapasitesi</span><span class="v">405B parametre</span></li>
            <li><span class="k">Depolama</span><span class="v">8 TB NVMe SED</span></li>
            <li><span class="k">Interconnect</span><span class="v">200 Gbps QSFP56 DAC</span></li>
          </ul>
        </div>

      </div>

      <div class="dc-cta-trust">
        <div class="dc-cta-trust-item">
          <span class="dc-cta-trust-dot"></span>
          <strong>2009'dan beri</strong> B2B sunucu tedariki
        </div>
        <div class="dc-cta-trust-item">
          <span class="dc-cta-trust-dot"></span>
          <strong>NVIDIA NPN</strong> Partner
        </div>
        <div class="dc-cta-trust-item">
          <span class="dc-cta-trust-dot"></span>
          <strong>Supermicro Türkiye</strong> Distribütörü
        </div>
        <div class="dc-cta-trust-item">
          <span class="dc-cta-trust-dot"></span>
          <strong>Proxmox Silver</strong> Partner
        </div>
      </div>
    </div>
  </div>

</div>

<script>
function gtmDgxClusterFAQ(el) {
  var item = el.parentElement;
  var wasActive = item.classList.contains('active');
  var siblings = item.parentElement.querySelectorAll('.dc-faq-item');
  siblings.forEach(function(s){ s.classList.remove('active'); });
  if (!wasActive) item.classList.add('active');
}
</script>
				</div>
				</div>
					</div>
		</div>
					</div>
		</section>
				</div>
		<p>The post <a href="https://gtmteknoloji.com/b2b/magaza/edge-ai/nvidia-dgx-spark/nvidia-dgx-spark-ai-desktop-cluster-paketi-2-dgx-spark-unitesi-200g-qsfp56-ethernet-dac-kablo/">NVIDIA DGX Spark AI Desktop Cluster Paketi | 2 DGX Spark Ünitesi | 200G QSFP56 Ethernet DAC Kablo</a> appeared first on <a href="https://gtmteknoloji.com/b2b">GTM Teknoloji</a>.</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
