2026 Yılında En İyi 30 Bulut GPU Sağlayıcısı ve GPU'ları
Tipik senaryolarda (örneğin, Llama 3.2 gibi bir LLM'nin ince ayarını yaparken) en yaygın 10 GPU'yu karşılaştırmalı olarak test ettik. Bu bulgulara dayanarak, eğer:
- Hangi GPU modeline (örneğin, H100) ihtiyacınız olduğunu öğrenin ve her GPU bulut sağlayıcısının sunduğu modelleri inceleyin.
- Hangi modeli kullanacağımı bilmiyorum; en uygun fiyatlı GPU'lara bakın.
- Önde gelen bulut tabanlı GPU sağlayıcılarını görmek istiyorum:
Bulut | Markalar* | Modeller** | Kombinasyonlar*** |
|---|---|---|---|
 RunPod | AMD MI300X gibi çipler | 27 | 53 |
 AWS | Trainium gibi AWS çipleri | 7 | 19 |
 Azure | Kendi çiplerimizle çalışıyoruz. | 6 | 14 |
 GCP | Google Bulut tensör işleme birimleri (TPU'lar) | 8 | 30 |
 OCI | 6 | 17 | |
 Alibaba Cloud | Hanguang 800 gibi Alibaba çipleri | 5 | 6 |
 Nvidia DGX | 23 | 23 | |
 Vast.ai | 25 | 50 | |
 CoreWeave | 13 | 13 | |
 AceCloud | 9 | 17 |
Sıralama : Sponsorlar en üstte bağlantılı ve vurgulanmış olarak gösterilmiştir. Ardından, büyük ölçekli sağlayıcılar ABD pazar payına göre listelenmiştir. Daha sonra, sağlayıcılar sundukları model sayısına göre sıralanmıştır.
* Tüm sağlayıcılar Nvidia GPU'ları sunmaktadır. Buna ek olarak, bu sütunda belirtildiği gibi, bazı bulut sağlayıcıları diğer yapay zeka çip üreticilerinden donanım da sunmaktadır.
** Farklı Nvidia GPU modelleri sunulmaktadır. Örneğin, “A100 40 GB” ve “A100 80 GB” ayrı modeller olarak sayılmaktadır. Aynı GPU modeli için farklı bağlantı tiplerinin (SXM, PCIe) birlikte gruplandırıldığını unutmayın.
*** Farklı çoklu GPU kombinasyonları sunulmaktadır. Örneğin, “1 x A100 40 GB” ve “2 x A100 40 GB” ayrı çoklu GPU kombinasyonları olarak sayılır. Bulut sağlayıcıları çeşitli GPU sayıları sunabilirken, analizimiz standartlaştırılmış verimlilik karşılaştırması için 2'nin kuvveti olan yapılandırmalara (2, 4, 8, 16, 32 GPU) odaklanmaktadır.
GPU'lar sunucusuz, sanal GPU veya doğrudan donanıma bağlı GPU olarak sunulabilir. Sunucusuz yaklaşım iş yüklerini yönetmenin en kolay yolunu sunarken, doğrudan donanıma bağlı yaklaşım donanım üzerinde en yüksek düzeyde kontrol sağlar. Özellikle bunları arıyorsanız, ilgili bölümlere bakın:
Her sağlayıcının artı ve eksilerini sıralarken, GPU kıyaslama testlerimize ve çevrimiçi incelemelere güvendik.
Başlıca sanal GPU sağlayıcıları kimlerdir?
Sanal GPU'lar (vGPU'lar), birden fazla kullanıcının bulut üzerinden GPU'ları paylaşmasına olanak tanıyan sanal makinelerdir. Bulut GPU'larının en yaygın sunulan biçimidir. Önde gelen sağlayıcılar şunlardır:
Hiper ölçekli sağlayıcılar (AWS, Azure, GCP)
Büyük ölçekli bulut sağlayıcılarının bazı ortak özellikleri vardır:
Artıları
Önceden yüklenmiş sürücüler ve uygulamalar : GPU çipi, sürücüleri, işletim sistemi ve uygulamalar arasındaki bağımlılıklar nedeniyle, bir örneği doğru sürücülerle yapılandırmak zaman alıcıdır. Örneğin, Ubuntu 25.0, NVIDIA Tesla K80 sürücüsünü desteklemiyorsa, onunla çalışmak için daha eski bir Ubuntu sürümünü seçmeniz gerekecektir.
En büyük 3 hiper ölçekli sağlayıcının tamamı, kullanıcıların makine imajlarını yönetmesine olanak tanır ve bu da süreci kolaylaştırır. Ancak, kullanıcıların yine de seçtikleri donanım için doğru makine imajını belirlemeleri gerekir. Bu hizmetlerin isimleri şunlardır:
- Amazon Makine Görüntüleri (AMI)
- Azure Uzantılar
- GCP Özel Görüntüler
Dezavantajlar
- Hemen hemen tüm GPU'lar için kota onayı gereklidir. Bulut hesabı açıp hemen GPU'ları kullanmaya başlayabileceğinizi beklemeyin.
- H100 gibi en yeni kartlar, talep üzerine sıklıkla temin edilemiyor .
- GPU kapasitesini belirlemek zor . Karşılaştırma testlerimiz sırasında, bölgelere göre başlatabileceğimiz GPU kartlarını kontrol edebildik. Örneğin, AWS fiyat hesaplayıcısı bu işlevi sağlıyor. Ancak, herhangi bir bölge için kapasite verisi bulamadık. Bu nedenle, GPU kullanan bir yapılandırma bulmak için birçok bölge ve örnek türü kombinasyonunda örnek başlatmayı denememiz gerekti.
Amazon Web Services (AWS)
AWS, en büyük bulut platformu sağlayıcısı ve önde gelen bulut GPU sağlayıcısıdır. 1 Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud), GPU destekli sanal makine örnekleri sunarak derin öğrenme görevleri için hızlandırılmış hesaplamalar sağlar.
Son Güncellemeler
- AWS EC2 G7e, NVIDIA adet Blackwell GPU (RTX PRO 6000) ile birlikte sunulmaktadır ve yüksek performanslı yapay zeka çıkarımı, mekansal ve bilimsel hesaplama iş yükleri için en uygun çözümdür. İlk etapta ABD Doğu (Kuzey Virginia) ve ABD Doğu (Ohio) bölgelerinde kullanıma sunulmuştur.
Artıları
Aşağıdakiler gibi diğer popüler AWS çözümleriyle sorunsuz entegrasyon sunar:
- Basit kota süreci : Her bir GPU örneği için ayrı ayrı başvurduk ve başvurumuzdan yaklaşık bir gün sonra, başka bir görüşmeye gerek kalmadan AWS'deki tüm GPU türleri için kota aldık.
- SageMaker, makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek, dağıtmak ve ölçeklendirmek için kullanılır. SageMaker Studio Lab, 15 GB ücretsiz kalıcı depolama alanı ve işlem kredisi ile birlikte gelir.
- Eğitim verileri için depolama çözümü olarak Redshift , OpenSearch , Amazon S3 (Simple Storage Service) , Amazon RDS (Relational Database Services) veya diğer AWS hizmetleri kullanılabilir.
Dezavantajlar
- Performans testimiz sırasında GPU'ları kapatmak saatler sürdü . Diğer sağlayıcılar bunu dakikalar içinde tamamlıyor.
- Coreweave gibi GPU odaklı bazı sağlayıcılara kıyasla daha az GPU seçeneği sunuyor .
- Öğrenme eğrisi dik: İlk ve en büyük bulut platformu olarak, kapsamlı yetenekleri nedeniyle kullanıcı arayüzü karmaşık görünebilir.
Fiyatlandırma
- Spot örnekleri, talep üzerine sunulan fiyatlara kıyasla bazen %90'a varan önemli indirimler sağlayabilir.
Microsoft Azure
İkinci en büyük bulut sağlayıcısı olan Microsoft Azure, diğer sağlayıcılar gibi yüksek performanslı bilgi işlem yetenekleri sunmak için NVIDIA GPU'lardan yararlanan bulut tabanlı bir GPU hizmeti olan Azure N-Serisi Sanal Makineler sunmaktadır. Bu hizmet özellikle derin öğrenme, simülasyonlar, işleme ve yapay zeka model eğitimi gibi zorlu uygulamalar için uygundur.
Microsoft'nin de kendi çiplerini üretmeye başladığına dair söylentiler var. 2
Artıları
- Basit kota süreci : Süreç AWS'ye benzerdi, ancak talep formu daha fazla zaman alıyordu.
- AWS gibi sağlayıcılara kıyasla kullanıcı arayüzü öğrenme eğrisi daha az dik .
Dezavantajlar
- Bazı kullanıcılar, Azure içindeki belirli gelişmiş özelliklerin etkili bir şekilde yapılandırılması ve yönetilmesi için yüksek düzeyde teknik uzmanlık gerektirdiğini düşünmektedir. 3
Fiyatlandırma
Tüm Azure GPU fiyatlarını görün ve diğer sağlayıcılarla karşılaştırın.
Google Bulut Platformu (GCP)
Google Bulut Platformu (GCP), üçüncü en büyük bulut platformudur.
Son Güncellemeler
- Yeni Hesaplama Ortamları : GCP, yapay zeka performansını artırmak için NVIDIA H200 GPU'lu A3 Ultra örneklerini tanıttı. 4
Artıları
- En iyi 3 hiper ölçekli sağlayıcı arasında CPU, GPU ve depolama kombinasyonlarında en fazla esnekliği sunar : Bir CPU ve bellek boyutu seçebilir, ardından örneğe bir veya daha fazla GPU bağlayabiliriz . Bu, diğer hiper ölçekli sağlayıcılarda olduğu gibi belirli örnek türlerini seçmekten daha fazla esneklik sağlar.
- AWS'ye kıyasla daha kolay kullanımlı kullanıcı arayüzü.
- Kaggle ve Colab kullanıcılarına bazı ücretsiz GPU seçenekleri sunar.
- Müşteriler, aylık kullanım limitlerine kadar 20'den fazla ürünü ücretsiz kullanabilirler.
Dezavantajlar
- Doğru CPU, GPU ve depolama kombinasyonunu yapılandırmak daha karmaşıktır çünkü neredeyse her kombinasyon mümkündür. Kullanıcıların ayrıca, örneğin GPU, depolama gibi farklı bileşenlerin fiyatlarını toplayarak sanal makinenin toplam fiyatını hesaplamaları gerekir.
- Kota belirleme süreci karmaşık formların doldurulmasını gerektirdi ve günlerimizi aldı.
Fiyatlandırma
Tüm bölgelerdeki GCP GPU fiyatlarını görüntüleyin.
NVIDIA DGX Bulutu
NVIDIA GPU donanımında liderdir. NVIDIA, önde gelen bulut sağlayıcılarının (örneğin, OCI, Azure ve GCP) veri merkezlerinde yer kiralayarak GPU bulut hizmeti DGX Cloud'u piyasaya sürdü.
DGX Cloud, NVIDIA Base Command™, NVIDIA AI Enterprise ve NVIDIA ağ platformları sunmaktadır. DGX Cloud örnekleri, 8 adet NVIDIA H100 veya A100 80GB Tensor Core GPU ile başlatılmıştır.
İlk müşterilerden biri olan Amgen'in araştırma ekibi, BioNeMo ile protein LLM'lerinin eğitiminin 3 kat daha hızlı olduğunu ve NVIDIA RAPIDS ile eğitim sonrası analizin 100 kata kadar daha hızlı gerçekleştiğini iddia ediyor. 5
Bu teklif kurumsal müşterilere yöneliktir ve DGX Cloud örneklerinin liste fiyatı lansman sırasında örnek başına aylık 36.999 dolardan başlamaktadır.
Artıları
- NVIDIA mühendisinden destek
- 256 adede kadar GPU'da eğitimi destekleyebilen çok düğümlü ölçeklendirme, büyük ölçekli model eğitimini daha hızlı hale getirir.
- Hızlı devreye alma ve kurulum süresini azaltma amacıyla NVIDIA yapay zeka yazılımı ile önceden yapılandırılmıştır.
Dezavantajlar
- Bu teklif, sınırlı GPU ihtiyacı olan firmalar için uygun değildir.
- Hizmet, bulut sağlayıcılarının fiziksel altyapısı üzerinde sağlanmaktadır. Bu nedenle alıcı, hem bulut sağlayıcısının hem de NVIDIA'ün kar marjlarını ödemek zorundadır.
IBM Bulut
IBM Cloud tarafından sunulan GPU, esnek bir sunucu seçim sürecini destekler ve IBM Cloud'un mimarisi, uygulamaları ve API'leriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur. Bu, birbirine bağlı veri merkezlerinden oluşan küresel olarak dağıtılmış bir ağ aracılığıyla gerçekleştirilir.
Artıları
- Bulut mimarisi ve uygulamalarıyla güçlü entegrasyon.
- Dünya çapında dağıtılmış veri merkezleri veri korumasını artırıyor.
Dezavantajlar
- En iyi 3 sağlayıcıya kıyasla sınırlı benimsenme oranı.
Oracle Bulut Altyapısı (OCI)
Oracle, NVIDIA ile ortaklığını resmileştirdikten sonra GPU ürün yelpazesini genişletti.
Oracle, hızlı, uygun maliyetli ve yüksek verimli hesaplama için hem fiziksel sunucu hem de sanal makine formatlarında GPU örnekleri sunar. Oracle'in Bare-Metal örnekleri, müşterilerin sanallaştırılmamış ortamlarda görevleri çalıştırmasına olanak tanır. Bu örnekler, Amerika Birleşik Devletleri, Almanya ve Birleşik Krallık gibi bölgelerde, hem isteğe bağlı hem de kesintili fiyatlandırma modelleri altında erişilebilir durumdadır.
Müşteriler
Oracle, Cohere gibi önde gelen LLM sağlayıcılarından bazılarına hizmet vermektedir; Oracle de bu şirkete yatırım yapmıştır.
Artıları
- Geniş yelpazede bulut ürünleri ve hizmetleri. Teknoloji devlerinin bulut hizmetleri arasında yalnızca OCI, çıplak metal GPU'lar sunmaktadır. 6 GPU küme kullanıcıları için, teknoloji devlerinin bulut hizmetleri arasında küme teknolojisi için RoCE v2'yi yalnızca OCI sunmaktadır.
- Diğer büyük bulut sağlayıcılarına kıyasla maliyet açısından daha uygun.
- Ücretsiz deneme süresi ve bazı ürünlerde ömür boyu ücretsiz kullanım imkanı sunmaktadır.
Dezavantajlar
- Kullanıcılar tarafından kullanıcı arayüzü hantal ve yavaş olarak algılanıyor. 7
- Bazı kullanıcılar dokümantasyonu anlamakta zorlanıyor. 8
- Bazı kullanıcılar, bulut bilişim hizmetlerini kullanmaya başlama sürecini bürokratik, karmaşık ve zaman alıcı olarak değerlendirdi.
RunPod
RunPod, yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi (ML) iş yükleri için özel olarak tasarlanmış GPU hızlandırmalı hizmetler sunan bir bulut bilişim platformudur. YZ model geliştirme, eğitim ve dağıtımını kolaylaştırmak için tasarlanan RunPod, hesaplama verimliliğini ve esnekliğini artırmak için çeşitli özellikler sunar.
Son güncellemeler
- Geri alma : Runpod, Sunucusuz uç noktalar için GitHub sürüm geri alma özelliğini tanıttı ve kullanıcıların yeni bir GitHub sürümü oluşturmadan veya yeniden derlemeyi tetiklemeden dağıtımları doğrudan konsoldan önceki bir sürüme anında geri döndürmelerini sağladı.
- Yük dengeleme uç noktaları : Runpod beta sürümünde yük dengeleme (LB) uç noktalarını kullanıma sundu. Bu sayede trafik, kuyruk tabanlı altyapı yerine doğrudan HTTP erişimi yoluyla birden fazla çalışan arasında dağıtılabiliyor. Geliştiriciler,
"endpointType": "LB"ayarınıhub.jsoniçinde yaparak bunu etkinleştirebilir ve özel REST API'lerini ve daha yüksek verimliliğe sahip iş yüklerini destekleyebilirler. - Genişletilmiş genel uç noktalar ve Vercel AI SDK entegrasyonu : Runpod, metin , görüntü , video ve ses kategorilerinde ek modellerle Genel Uç Noktalar kataloğunu genişletti. Ayrıca,
@runpod/ai-sdk-providerpaketi aracılığıyla Vercel AI SDK ile entegrasyonu da tanıttı ve TypeScript ve JavaScript uygulamalarında akış ve üretim iş akışlarını kolaylaştırdı.
Artıları
- RunPod kullanıcıları, hızlı kurulum sürelerinden bahsediyor ve bu sayede kullanıcıların saniyeler içinde GPU örneklerini başlatabildiklerini belirtiyorlar.
- Platform, NVIDIA H100 PCIe ve A100 PCIe gibi yüksek performanslı seçenekler de dahil olmak üzere çeşitli GPU yapılandırmaları sunmaktadır.
- RunPod kullanıcıları, yapay zeka iş yüklerini dağıtmak ve yönetmek için arayüzü ve komut satırı arayüzünü sezgisel ve kullanımı kolay buldu.
- Kullanıcılar, PyTorch ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler de dahil olmak üzere 50'den fazla önceden yapılandırılmış şablondan bahsediyor.
Dezavantajlar
- Platform kullanıcı dostu olsa da, bazı gelişmiş özelliklerin tam olarak kullanılabilmesi için bir öğrenme süreci gerekebilir.
Fiyatlandırma
GPU örnekleri dakika başına ücretlendirilir, veri girişi veya çıkışı için ek ücret alınmaz. GPU fiyatları şu şekilde başlar:
- NVIDIA H100 PCIe GPU'lar için saatte 2,39 dolar.
- A100 PCIe GPU'lar için saatlik ücret 1,64 dolar.
- Ağ depolama alanı aylık GB başına 0,05 ABD doları karşılığında sunulmaktadır.
CoreWeave
CoreWeave, özel bir GPU bulut sağlayıcısıdır. NVIDIA, CoreWeave'in yatırımcılarından biridir. CoreWeave, 45.000 GPU'ya sahip olduğunu ve NVIDIA tarafından ilk Elit seviye bulut hizmetleri sağlayıcısı olarak seçildiğini iddia etmektedir. 9
Son güncellemeler
CoreWeave, kuruluşların gerçek iş yüklerini canlı ortamları yansıtan özel olarak tasarlanmış altyapı üzerinde çalıştırmalarına olanak tanıyan ve tam üretime geçmeden önce performansı, güvenilirliği ve maliyeti doğrulamalarını sağlayan, üretim ölçeğinde bir yapay zeka laboratuvarı olan ARENA'yı (AI-Ready Native Applications) piyasaya sürdü.
ARENA, geleneksel sanal ortam veya sentetik testlerin yerini standartlaştırılmış, gerçek dünya kıyaslaması ve yönlendirilmiş değerlendirme ile değiştirerek, ekiplere modellerinin ve süreçlerinin üretim benzeri yük altında nasıl davranacağı ve maliyet faktörlerinin neler olduğu konusunda net sinyaller sunar.
Jarvis Laboratuvarları
2019 yılında kurulan ve Hindistan merkezli Jarvis Labs, GPU işlem örneklerinde derin öğrenme modellerinin hızlı ve kolay bir şekilde eğitilmesini sağlamada uzmanlaşmıştır. Hindistan'da bulunan veri merkezleriyle Jarvis Labs, kullanıcıların işlemlere hemen başlamasını sağlayan kullanıcı dostu kurulumuyla tanınmaktadır.
Jarvis Labs, 10.000'den fazla yapay zeka uzmanına hizmet verdiğini iddia ediyor. 10
Artıları
- Kayıt olmak için kredi kartı gerekmiyor.
- Yeni başlayanlar için basit bir arayüz.
Dezavantajlar
- Jarvis Labs ivme kazanıyor olsa da, işletmenizin kurumsal düzeydeki görevleri için uygunluğunun doğrulanması gerekiyor. Çoklu GPU örnekleri sunmadığı için küçük iş yüklerine hitap ediyor gibi görünüyor.
Lambda Laboratuvarları
Başlangıçta, Lambda Labs, GPU masaüstü montajı ve sunucu donanım çözümleri sunan bir donanım şirketiydi. 2018'den beri, Lambda Labs, Lambda Cloud'u bir GPU platformu olarak sunmaktadır. Sanal makineleri, önde gelen derin öğrenme çerçeveleri, CUDA sürücüleri ve özel bir Jupyter not defteri ile önceden donatılmıştır. Kullanıcılar, bulut kontrol panelindeki web terminali aracılığıyla veya verilen SSH anahtarlarını kullanarak doğrudan bu örneklere bağlanabilirler.
Lambda Labs, 10.000'den fazla araştırma ekibi tarafından kullanıldığını ve tamamen GPU odaklı bir ürün sunduğunu iddia ediyor.
DigitalOcean tarafından sunulan Paperspace CORE
Paperspace, makine öğrenimi modelleri geliştirmek, eğitmek ve dağıtmak için GPU hızlandırmalı sanal makineler sunan bir bulut bilişim platformudur.
Paperspace, 650.000 kullanıcıya hizmet verdiğini iddia ediyor. 11
Artıları
- Diğer sağlayıcılara kıyasla geniş bir GPU yelpazesi sunmaktadır.
- Kullanıcılar, sağlanan işlem gücü için fiyatları adil buluyor.
- Kullanıcılar müşteri hizmetlerinin güler yüzlü ve hızlı yanıt verdiğini düşünüyor.
Dezavantajlar
- Bazı kullanıcılar, hem ücretsiz sanal makinelerin hem de belirli makine türlerinin tüm bölgelerde bulunmaması açısından makine kullanılabilirliği konusunda şikayette bulunuyor. 12
- Entegre Jupyter arayüzü eleştiriliyor ve bazı klavye kısayollarından yoksun, ancak yerel bir Jupyter Notebook arayüzü sunuluyor.
- Makineler için daha uzun yükleme veya oluşturma süreleri.
- Makine maliyetlerine ek olarak aylık abonelik ücreti bir dezavantaj olabilir ve çoklu GPU eğitimi pahalıya mal olabilir.
Sunucusuz GPU nedir?
Sunucusuz GPU hesaplama, kullanıcıların sunucuları yönetmek zorunda kalmadan güçlü GPU kaynaklarına erişmelerini sağlar; sağlayıcılar ise kaynak temini, ölçeklendirme ve bakımı üstlenir. Bu yaklaşım, genellikle boşta kalma maliyetlerini ortadan kaldıran sıfıra ölçeklendirme özelliğiyle birlikte, kullandıkça öde fiyatlandırmasını destekler ve bu da onu düzensiz veya öngörülemeyen iş yükleri için ideal hale getirir.
Sunucusuz GPU'lar, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi, üretken yapay zeka uygulamalarının çalıştırılması ve toplu çıkarım yapılması da dahil olmak üzere yapay zeka görevlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır ve geleneksel bulut kurulumlarına kıyasla basitlik ve maliyet tasarrufu açısından önemli avantajlar sunmaktadır.
Sunucusuz GPU sağlayıcılarını Serverless GPUs adresinde keşfedin.
Çıplak metal GPU sağlayıcıları nelerdir?
Bare-metal GPU sağlayıcıları, sanallaştırma olmadan özel fiziksel GPU sunucuları sunarak, maksimum performans ve minimum gecikme için doğrudan donanıma erişim imkanı sağlar.
Bu çözümler, yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML), derin öğrenme, grafik işleme, bilimsel simülasyonlar ve yüksek performanslı hesaplama (HPC) gibi yoğun işlem gücü gerektiren iş yükleri için idealdir.
Sanallaştırma katmanını ortadan kaldırarak, doğrudan donanıma takılan GPU'lar tutarlı performans, düşük gecikme süresi ve GPU kaynaklarının tam kullanımını sağlar; bu da onları zorlu hesaplama ihtiyaçlarına sahip işletmeler ve girişimler için tercih edilen bir seçenek haline getirir.
Avrupa merkezli bulut GPU sağlayıcıları hangileridir?
Avrupa'daki işletmeler verilerini Avrupa'da tutmayı tercih edebilirler.
- GDPR uyumluluğu ve veri güvenliği
- Avrupa kullanıcılarına daha hızlı yapay zeka çıkarım hizmetleri sunuyoruz.
Bu, bazı küresel bulut sağlayıcıları ile mümkün olmakla birlikte, Avrupa merkezli bulut GPU sağlayıcıları da mevcuttur.
Seeweb
Seeweb, merkezi İtalya'da bulunan ve %100 yenilenebilir enerjiyle çalışan bir kamu bulut sağlayıcısıdır. Seeweb, Terraform aracılığıyla IaC'yi destekler ve 5 farklı GPU modeli sunar.
Datacrunch.io
Datacrunch, Nvidia'nın A100, H100 RTX6000 ve V100 modellerini 1, 2, 4 veya 8'li gruplar halinde sunmaktadır. Şirketin merkezi Finlandiya'nın Helsinki şehrindedir ve %100 yenilenebilir enerjiye bağımlıdır.
OVHcloud
OVHcloud, merkezi Fransa'da bulunan bir kamu bulut hizmeti sağlayıcısıdır. 2023 yılında Nvidia GPU'larını sunmaya başlamış olup, ürün yelpazesini genişletmeyi planlamaktadır. 13
Scaleway
Scaleway, H100 örnekleri sunmakta, 3 Avrupa bölgesinde (Paris, Amsterdam, Varşova) faaliyet göstermekte ve %100 yenilenebilir enerjiyle çalışmaktadır. Büyük ölçekli kullanıcılar için, 1.016 adet Nvidia H100 Tensor Core GPU'ya sahip Nabu 2023 süper bilgisayarı mevcuttur.
Önümüzdeki dönemde piyasaya sürülecek GPU bulut sağlayıcıları nelerdir?
Bu sağlayıcıların erişim veya kapsamları sınırlıdır veya hizmetlerini yakın zamanda piyasaya sürmüşlerdir. Bu nedenle ilk 10'a dahil edilmemişlerdir:
Alibaba Cloud
Alibaba'nın sunduğu hizmet, Çin'de faaliyet gösteren işletmeler için cazip olabilir. Ayrıca Avustralya, Dubai, Almanya, Hindistan, Japonya, Singapur, ABD ve İngiltere dahil olmak üzere 20 bölgede de mevcuttur.
Ancak, devlet, savunma veya telekomünikasyon gibi alanlarda çok gizli verilere erişimi olan bir ABD veya AB kuruluşu, merkezi Çin'de bulunan bir bulut hizmeti sağlayıcısıyla çalışmayı tercih etmeyebilir.
Cirrascale
Cirrascale araştırma ekiplerine çeşitli yapay zeka donanımları sağlama konusunda uzmanlaşmıştır. Bu alandaki en küçük ekiplerden biri olmalarına rağmen, yaklaşık 20 çalışanıyla 4 farklı yapay zeka donanım üreticisinden yapay zeka donanımı sunmaktadırlar. 14
Voltaj Parkı
Voltage Park, NVIDIA ile birlikte yaklaşık 500 milyon dolar da dahil olmak üzere fon harcayarak 24.000 adet bulut tabanlı H100 GPU kuran kar amacı gütmeyen bir kuruluştur. 15 Character AI gibi yapay zekâ odaklı şirketlere düşük fiyatlı GPU kiralama hizmeti sunuyor.
En uygun maliyetli bulut GPU'larını belirleyin.
En uygun fiyatlı bulut GPU'larını görmek için her bir noktanın üzerine gelin:
AWS üzerindeki tüm bulut GPU'larını, yaygın metin ve görüntüyle ilgili görevlerle karşılaştırdık. Aynı GPU'nun tüm bulutlardaki performansının aynı olduğu varsayıldı.
Bulut GPU ihtiyaçlarınız için doğru örneği nasıl başlatabilirsiniz?
Bulut GPU örneği kurulumunda doğru kararlar almak, ilk kurulumu kolaylaştırmak için çok önemlidir. Model, işletim sistemi ve GPU arasındaki uyumluluğa dikkat edilmediği takdirde, bu süreç saatler sürebilir ve GPU sağlayıcıları saatlik ücretlendirme yaptığı için maliyetleri önemli ölçüde artırabilir. Bu adımları izleyerek gereksiz gecikmeleri önleyebilir ve projeniz için maliyet verimliliğini sağlayabilirsiniz:
- Modeli Seçin: Kullanmayı planladığınız modeli seçin (örneğin, YOLOv9).
- Bağımlılıklarını belirleyin: Model seçimi, çözümünüzü oluşturmak ve dağıtmak için ihtiyaç duyacağınız çerçeveyi ve kütüphaneleri (örneğin, PyTorch, TensorFlow) doğrudan etkiler.
- Uygun CUDA sürümünü belirleyin: GPU'ları verimli bir şekilde çalıştırmak için CUDA gereklidir. Örneğin, ihtiyacınız olan PyTorch sürümü belirli bir CUDA sürümünü gerektirir.
- En uygun fiyatlı GPU'yu seçmek için kıyaslama verilerimizi kullanın: Belirli iş yükünüz için fiyat ve performans arasında en iyi dengeyi sağlayan GPU'yu seçmek için kıyaslama verilerinden yararlanın.
- Tercih ettiğiniz bölgede GPU'nun mevcut olup olmadığını kontrol edin : Bulut sağlayıcılarının bölgeler arasında değişen donanım stokları olabilir ve bazı GPU'lar belirli bölgelerde mevcut olmayabilir. GPU'nun sunulup sunulmadığını kontrol etmek, dağıtım gecikmelerini önlemeye yardımcı olur. Ancak, bir GPU sunulsa bile, aşırı rezervasyon nedeniyle talep ettiğinizde mevcut olmayabilir. Bölgeye göre sunulan GPU'ları şu adresten kontrol edebilirsiniz:
- Doğru işletim sistemini seçin: Bulut sağlayıcısında kurulumunuzu seçerken, işletim sistemini (OS) ve sürümünü seçmeniz gerekecektir. İşletim sisteminin gerekli CUDA sürümünü ve GPU sürücülerini desteklemesi gerekir.
- Sürücüleri ve bağımlılıkları dağıtın veya önceden yüklenmiş oldukları bir sistemi seçin: Kurulum sürecini basitleştirmek için gerekli sürücüleri ve bağımlılıkları manuel olarak kurabilir veya Azure'ün uzantıları veya AWS'nin AMI'leri gibi bulut sağlayıcıları tarafından sağlanan önceden yapılandırılmış ortamları kullanabilirsiniz.
SSS'ler
Bulut GPU platformu, bulut GPU sağlayıcıları tarafından sunulan ve kullanıcıların GPU teknolojisine uzaktan erişmesine ve kullanmasına olanak tanıyan bir hizmettir. Kullanıcılar, yerel makinelerine fiziksel GPU'lar kurmak yerine, verimli bulut GPU platformlarında barındırılan bulut GPU'larının gücünden yararlanabilirler. Google Bulut GPU'ları ve NVIDIA GPU örnekleri gibi bu platformlar, NVIDIA Tesla serisi de dahil olmak üzere GPU'ların yüksek performanslı yeteneklerinden yararlanarak, bunları bulut üzerinden kullanıcılara erişilebilir hale getirir.
Bulut GPU hizmetleri, fiziksel GPU'ları satın alma ve bakım maliyetlerine katlanmadan muazzam işlem gücüne ihtiyaç duyan bireyler ve işletmeler için vazgeçilmezdir. Yapay zeka, derin öğrenme ve grafik işleme gibi alanlarda yüksek performanslı hesaplamaya olan talep arttıkça, verimli bir bulut GPU platformu ölçeklenebilir ve uygun maliyetli çözümler sunabilir.
Dahası, en iyi bulut GPU platformlarının ortaya çıkmasıyla birlikte, kullanıcılar artık ihtiyaç duydukları anda GPU gücü kiralayabiliyorlar; bu da kısa vadeli, yoğun görevler veya projeler için uygun hale geliyor. Bu şekilde, kullanıcılar önemli bir donanım yatırımına girmeden Google Bulut GPU'ları veya NVIDIA GPU örnekleri gibi hizmetlerin en son teknoloji özelliklerinden yararlanabiliyorlar.
Güvenlik, herhangi bir bulut GPU sağlayıcısı için en önemli önceliktir. En iyi bulut GPU platformları, kullanıcı verilerinin ve uygulamalarının korunmasını sağlamak için sıkı güvenlik önlemleri uygular. Bu, iletim sırasında ve depolama esnasında veri şifrelemesi, güvenli erişim kontrolleri, düzenli güvenlik denetimleri ve daha fazlasını içerir. NVIDIA GPU örnekleri ve Google Bulut GPU'ları gibi hizmet sağlayıcıları, kullanıcı verilerinin bütünlüğünü ve gizliliğini korumaya büyük yatırımlar yapmaktadır.
Herhangi bir bulut hizmetinde olduğu gibi, sağlayıcı altyapıyı güvence altına almak için önlemler alırken, kullanıcılar da en iyi güvenlik için veri yönetimi ve erişim kontrolünde en iyi uygulamaları takip etmelidir.
Bulut sağlayıcıları, GPU örnekleri için türe ve bölgeye göre değişebilen belirli kotalar tahsis eder. Kota artışı talep etmek için geliştiricilerin örnek türünü (örneğin, P3XL) ve bölgeyi (örneğin, Oregon) belirtmesi gerekir. Sağlayıcılar, kaynakların verimli bir şekilde tahsis edilmesini sağlamak için, kota ayarlamasını onaylamadan önce genellikle geliştiricinin amaçlanan kullanımını ve mevcut tüketim modellerini değerlendirir. Kota artışları için prosedür ve işlem süresi sağlayıcıya göre değişir.
Oyun, kripto para madenciliği ve yapay zeka iş yüklerindeki artış nedeniyle grafik işlem birimlerine olan talebin arzı büyük ölçüde aşması durumunda GPU arz sıkıntısı yaşanır. Üretim darboğazları, tedarik zinciri aksamaları ve karaborsacılık, bulunabilirliği daha da sınırlayarak daha yüksek fiyatlara ve gecikmelere neden olmaktadır.
Bulut GPU sağlayıcıları, sanal GPU hizmetleri sunmak için fiziksel GPU'lara bağımlıdır. GPU kıtlığı, kapasitelerini sınırlayarak kullanıcılar için erişilebilirlik kısıtlamalarına ve daha yüksek maliyetlere yol açmaktadır. Bununla birlikte, bulut GPU'lar donanım sahibi olmaya bir alternatif sunarak, kıtlığa rağmen kullanıcıların GPU gücüne erişmesine yardımcı olur.
Kaynak kıtlığını hafifletmek için kullanıcılar, sağlayıcılar genelinde GPU erişimini optimize etmek amacıyla çoklu bulut stratejileri ve otomasyon araçları benimsiyor. Bu arada, üreticiler ve bulut platformları, zaman içinde kıtlığı gidermeyi hedefleyerek GPU verimliliğini artırmak ve arzı genişletmek için yenilikler yapıyor.
NVIDIA Gizli Hesaplama, NVIDIA Hopper ve Blackwell GPU'larında aktif olarak işlenirken yapay zeka modellerini ve verilerini koruyan donanım tabanlı bir güvenlik teknolojisidir. Kullanımdaki verileri şifreleyerek, bulut operatörleri veya yöneticileri de dahil olmak üzere yetkisiz erişimi engelleyen güvenilir bir yürütme ortamı oluşturur.
Bulut GPU sağlayıcıları için bu, müşterilerine paylaşılan altyapıda veri gizliliği ve model gizliliği konusunda güçlü garantiler sunabilecekleri, düzenleyici uyumluluğu sağlayabilecekleri ve performanstan ödün vermeden güvenlik bilincine sahip kullanıcıları çekebilecekleri anlamına gelir. Bu teknoloji, kamu, hibrit ve uç bulutlarda ölçekli güvenli yapay zeka iş yüklerini mümkün kılarak, GPU'lara güvenen bulut sağlayıcıları için kritik bir farklılaştırıcı unsur haline gelir.
Harici bağlantılar
Referans Linkleri
Yorumlar 4
Düşüncelerinizi Paylaşın
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.
Nice article, Cem! Could you add Koyeb and a few other serverless GPU providers?
Sure, thank you for the suggestion, we will consider it in the next edit.
Hi Cem, please also check out Dataoorts at https://dataoorts.com. We'd greatly appreciate being listed here.
Sure, we'll review to see if we can include Dataoorts in the next edit.
Hi Cem, we just launched Atlascloud.ai with the lowest H100 pricing on internet 2.48 on demand. Would love to get on your list.
Sure, we'll be reaching out to understand what Atlascloud.ai is offering.
Where is Nebius.ai ???
Thank you! It is added now.