Kurumlar, GPU destekli VDI ile yapay zekâ projelerine mevcut veri merkezi üzerinden başlar. Ayrıca BT ekipleri sunucu ve GPU kaynaklarını aynı ortamda yönetir. Böylece ekipler yeni yatırım öncesinde AI senaryolarını gerçek koşullarda test eder.

VDI uzun süredir masaüstü ve uygulama erişimini merkezi biçimde sunuyor. Ancak yeni GPU mimarileri bu yapıya daha fazla görev kazandırıyor. Örneğin ekipler AI, veri bilimi ve grafik iş yüklerini aynı altyapıda çalıştırıyor. Bunun yanında küçük projeler gerçek kaynak ihtiyacını ortaya çıkarıyor.

GPU Destekli VDI ile AI Çalışma Ortamı

Bir AI sanal iş istasyonu üç temel katmana ihtiyaç duyar. Öncelikle veri merkezi GPU’su gerekli hesaplama gücünü sağlar.
Ardından NVIDIA vGPU, GPU kapasitesini sanal makineler arasında dağıtır. Son olarak geliştirici araçları model geliştirme sürecini hızlandırır.

NVIDIA bu yapı için L40S, L4 ve A10 GPU’larını örnek gösteriyor. Bu ürünler Tensor Core teknolojisine sahip. Ayrıca ekipler aynı GPU altyapısında grafik ve AI iş yüklerini çalıştırıyor.

NVIDIA AI Workbench geliştirici araçlarıyla bu ortamı tamamlıyor. Bunun yanında NVIDIA NIM for Developer farklı AI senaryolarını destekliyor. Böylece ekipler modellerini test ediyor ve yeni projeler üzerinde çalışıyor.

GPU Destekli VDI ile Kaynak Yönetimi

Her AI iş yükü aynı miktarda GPU gücü istemez. Örneğin küçük bir model daha az GPU belleği talep eder. Buna karşılık büyük bir RAG uygulaması daha yüksek kapasite ister. Bu fark, doğru kaynak planını önemli hale getirir.

NVIDIA vGPU, BT ekiplerine GPU kaynakları üzerinde daha fazla kontrol verir. Yöneticiler farklı sanal GPU profilleri oluşturur. Ardından her sanal makine için uygun kapasiteyi seçer. Böylece kurumlar her kullanıcı için ayrı fiziksel GPU ayırmaz.

NVIDIA’nın örneğinde framebuffer seçenekleri 0,5 GB ile 48 GB arasında değişiyor. Ayrıca BT ekipleri boşta kalan GPU kapasitesini başka iş yüklerine aktarır. Sonuç olarak aynı fiziksel kaynak daha fazla kullanıcıya hizmet eder.

Merkezi Yönetim ve Veri Güvenliği

GPU destekli VDI, pilot AI projeleri için kontrollü bir ortam sunar. Kurumlar önce küçük bir ekiple projeyi test eder. Böylece BT ekipleri gerçek kaynak ihtiyacını daha erken görür.

Merkezi VDI yapısı veri güvenliğini de destekler. Kurumlar verilerini kendi veri merkezlerinde tutar. Buna karşılık kullanıcılar gerekli uygulamalara uzaktan erişir. Ayrıca BT ekipleri erişim kurallarını tek noktadan yönetir.

Özellikle RAG projelerinde veri erişimi önemli bir konu oluşturur. Örneğin bir uygulama kurum içindeki belgelerden bilgi alır. Bu nedenle ekipler kullanıcı yetkilerini dikkatle belirler. Sonuç olarak kurumlar AI sürecini mevcut güvenlik politikalarıyla birlikte yürütür.

AI altyapısında yalnızca GPU performansı önem taşımaz.
Doğru kaynak yönetimi ve merkezi kontrol de sistem verimliliğini doğrudan etkiler.

GPU Destekli VDI Performansı

GPU seçimi yapay zekâ çıkarım hızını doğrudan etkiler. NVIDIA bu farkı bir RAG uygulamasıyla test etti. Test ekibi Llama 3 8B modelini tercih etti. Sonuçlar GPU nesilleri arasındaki performans farkını açık biçimde gösteriyor.

T4 testte yaklaşık 20 token/saniye üretiyor. Ardından L4 37 token/saniye seviyesine ulaşıyor. A10 ise 48 token/saniye sonucu veriyor. Son olarak L40S 63 token/saniye ile öne çıkıyor.

GPU Destekli VDI ve vGPU ile Kaynak Dağıtımı

Tek bir sanal makinenin hızı her zaman yeterli bir ölçüt değildir. Özellikle birçok kullanıcı aynı GPU’ya eriştiğinde toplam verim önem kazanır. Bu nedenle NVIDIA farklı vGPU profillerini de test ediyor.Test ekibi L40S GPU’yu farklı kaynak profilleriyle karşılaştırıyor. Bu yapı sayesinde tek fiziksel GPU birkaç sanal makineye hizmet ediyor. Ayrıca yöneticiler GPU kapasitesini iş yüküne göre değiştiriyor.

Sonuç olarak kurumlar GPU kaynaklarını daha esnek yönetiyor. Hafif uygulamalar daha küçük bir profil seçiyor. Buna karşılık yoğun AI işleri daha yüksek kapasite kullanıyor. Böylece ekipler mevcut donanımı farklı ihtiyaçlara göre düzenliyor.

AI Altyapısını Adım Adım Büyütmek

AI projelerinin ihtiyaçları zaman içinde değişir. Örneğin model boyutu büyür veya kullanıcı sayısı artar. Bu nedenle kurumlar ilk günden maksimum kapasite satın almak zorunda değildir.

İlk aşamada kurumlar belirli bir ekip için sanal iş istasyonu açar. Ardından BT ekipleri gerçek iş yükü değerlerini takip eder. İhtiyaç arttığında ekipler GPU ve diğer sistem kaynaklarını artırır.Ayrıca bu yaklaşım mevcut veri merkezi yatırımlarının ömrünü uzatır. Ekipler önce var olan donanımla çalışır. Daha sonra yalnızca ihtiyaç duydukları yeni kapasiteyi sisteme ekler.

Sonuç: GPU Destekli VDI ile AI Altyapısını Geliştirmek

GPU destekli VDI, mevcut veri merkezine yeni AI kullanım alanları kazandırır. NVIDIA vGPU, ekiplerin GPU kapasitesini daha kontrollü yönetmesine yardımcı olur. RTX Virtual Workstation ise sanal iş istasyonlarına GPU gücü sağlar.Böylece kurumlar küçük AI projeleriyle sürece başlar. Ardından ekipler ihtiyaç arttıkça altyapıya yeni kaynaklar ekler. Sonuç olarak mevcut veri merkezi daha fazla AI iş yüküne hizmet eder.

GTM Teknoloji,Supermicro sunucu sistemleri, NVIDIA GPU çözümleri ve sanallaştırma teknolojileri
konusunda kurumlara destek sunuyor. Ayrıca GTM Teknoloji ekipleri AI altyapısı ve GPU ihtiyaçlarını kurumlarla birlikte değerlendiriyor.