En İyi 10 Serverless GPU Bulutu ve 14 Maliyet Etkin GPU
Serverless GPU, yapay zeka iş yükleri için ölçeklendirmesi kolay hesaplama hizmetleri sağlayabilir. Ancak, büyük ölçekli projeler için maliyetleri oldukça yüksek olabilir. İhtiyaçlarınıza göre bölümlere gidin:
- Dolar başına token üzerinden en maliyet etkin sağlayıcıları bulun
- Tüm ana sağlayıcılar arasında saatlik ücretleri karşılaştırın
- Inference ve fine-tuning throughput için performans verileri
Throughput başına Serverless GPU fiyatı
Serverless GPU sağlayıcıları, yapay zeka iş yükleri için farklı performans seviyeleri ve fiyatlandırmalar sunar. Önde gelen serverless platformlarında fine-tuning ve inference ihtiyaçlarınız için en maliyet etkin GPU konfigürasyonlarını karşılaştırın:
Bulut GPU Verimliliği & Fiyatları
Güncellendi: 7 Temmuz 2026
Seeweb
Seeweb
Runpod
Koyeb
Runpod
Beam
Koyeb
Modal
Runpod
Runpod
Koyeb
Modal
Serverless GPU fiyat hesaplayıcı
Serverless GPU benchmark sonuçları
Serverless GPU için benchmark metodolojimiz hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Kısa listeye alınan 10 serverless GPU sağlayıcısı
Bu alan gelişmekte olan bir alan olduğu ve sınırlı veri mevcut olduğu için şirketler alfabetik olarak sıralanmıştır; ancak sponsorlar, web sitelerine verilen bir bağlantıyla listenin en üstünde yer almaktadır.
RunPod
RunPod, çeşitli iş yükleri için tamamen yönetilen ve ölçeklenebilir AI endpoint'leri sunar. RunPod kullanıcıları, GPU örnekleri ve serverless endpoint'ler arasında seçim yapabilir ve Kendi Konteynerini Getir (BYOC) yaklaşımını kullanabilirler. Bazı RunPod özellikleri şunlardır:
- Bir pod çekmek için bir konteyner bağlantısı bırakarak yükleme işlemi
- Kredi tabanlı bir ödeme ve faturalandırma sistemi.
Baseten Labs
Baseten, kullanıcıların model kütüphanesinden çeşitli boyut ve türlerdeki modelleri ölçekli bir şekilde dağıtmalarına yardımcı olan bir makine öğrenimi altyapı platformudur. Hesaplama performansını artırmak için A100, A10 ve T4 gibi GPU örneklerinden yararlanır.
Baseten ayrıca Truss adlı açık kaynaklı bir araç sunar. Bu araç, geliştiricilerin AI/ML modellerini gerçek dünya senaryolarında dağıtmalarına yardımcı olabilir. Truss ile geliştiriciler şunları yapabilir:
- Bir model sunucusu kullanarak model kodunu, ağırlıklarını ve bağımlılıklarını paketleyebilir ve test edebilir.
- Karmaşık Docker ve Kubernetes konfigürasyonlarından kaçınarak, canlı bir yeniden yükleme sunucusundan hızlı geri bildirimlerle modellerini geliştirebilir.
- Transformers, diffusors, PyTorch, Tensorflow, XGBoost, sklearn olsun veya tamamen özel modeller olsun, herhangi bir Python framework ile oluşturulmuş modelleri destekleyebilir.
Beam Cloud
Eski adı Slai olan Beam, kimlik doğrulama, otomatik ölçeklendirme, günlükleme ve metrikler gibi yerleşik özelliklerle kolay REST API dağıtımı sağlar. Beam kullanıcıları şunları yapabilir:
- Tek seferlik veya zamanlanmış otomatik yeniden eğitim arasında seçim yaparak GPU tabanlı uzun süreli eğitim görevlerini yürütmek
- Otomatik yeniden denemeler, geri çağırmalar ve görev durumu sorguları ile fonksiyonları bir görev kuyruğuna dağıtmak.
- Kullanıcı bekleme sürelerini optimize etmek için otomatik ölçeklendirme kurallarını özelleştirmek.
Cerebrium AI
Cerebrium AI, H100'ler, A100'ler ve A5000'ler dahil olmak üzere, toplamda 8'den fazla GPU türü ile geniş bir GPU seçeneği sunar. Cerebrium, kullanıcıların ortamlarını kod-olarak-altyapı (infrastructure-as-code) ile tanımlamalarına ve S3 bucket'larını yönetmeye gerek kalmadan koda doğrudan erişmelerine olanak tanır.
Fal AI
FAL AI, özelleştirme ve müşteri uygulamalarına entegrasyon için API endpoint'leri ile kullanıma hazır modeller sunar. Platformları, A100 ve T4 gibi Serverless GPU'leri destekler.
Koyeb
Koyeb, geliştiricilerin sunucuları, altyapıyı veya operasyonları yönetmeden uygulamaları küresel olarak kolayca dağıtmalarını sağlamak için tasarlanmış bir serverless platformdur. Koyeb, üretken yapay zeka, video işleme ve LLM'ler gibi yapay zeka görevleri için Docker desteği ve yatay ölçeklendirme ile serverless GPU'ler sunar. Teklifi, 80GB vRAM'e kadar H100 ve A100 GPU'leri içerir.
Fiyatlandırması, saniye bazında faturalandırılarak saatlik 0,50$ ile 3,30$ arasında değişmektedir.
Modal
Modal, geliştiricilerin kodları uzaktan yürütmelerine, konteyner ortamlarını programatik olarak tanımlamalarına ve binlerce konteynere ölçeklendirmelerine olanak tanıyan bir serverless bulut platformudur. GPU entegrasyonunu, web endpoint sunumunu, zamanlanmış iş dağıtımını ve sözlükler ile kuyruklar gibi dağıtık veri yapılarını destekler. Platform, saniye başına ödeme modeliyle çalışır ve YAML yerine kod tabanlı kuruluma odaklanarak herhangi bir altyapı konfigürasyonu gerektirmez.
Modal'ı kullanmak için geliştiriciler modal.com adresinden kaydolur, pip install modal aracılığıyla Modal Python paketini yükler ve modal setup ile kimlik doğrulaması yaparlar. Kod, Kubernetes veya AWS gibi altyapı yönetimini soyutlayarak Modal'ın bulutundaki konteynerlerde çalışır. Şu anda Python ile sınırlı olsa da diğer dillere genişleyebilir.
Mystic AI
Mystic AI'nın serverless platformu, ML modellerini bir inference API aracılığıyla barındıran bir pipeline çekirdeğidir. Pipeline çekirdeği; GPT, Stable diffusion ve Whisper gibi 15'ten fazla seçenekle özel modeller oluşturabilir. İşte Pipeline çekirdeğinin bazı özellikleri:
- Eşzamanlı model versiyonlama ve izleme
- Kütüphaneler ve framework'ler dahil olmak üzere ortam yönetimi
- Çeşitli bulut sağlayıcıları arasında otomatik ölçeklendirme
- Çevrimiçi, toplu (batch) ve akış (streaming) inference desteği
- Diğer ML ve altyapı araçlarıyla entegrasyonlar.
Mystic AI ayrıca destek için aktif bir Discord topluluğu sağlar.
Novita AI
Novita AI, geliştiricilerin derin makine öğrenimi uzmanlığı olmadan gelişmiş yapay zeka ürünleri oluşturmalarına yardımcı olmak için tasarlanmış bir platformdur. Görüntü, video, ses ve büyük dil modeli (LLM) görevleri dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulamalar oluşturmak için kapsamlı bir API ve araç seti sunar.
Novita AI'nın serverless sistemi auto-ölçeklendirme, DockerHub desteği ile dağıtım ve gerçek zamanlı izleme sunar.
Replicate
Replicate'in platformu, özel ve önceden eğitilmiş makine öğrenimi modellerini destekler. Platform, açık kaynaklı modeller için bir bekleme listesi sunar ve Nvidia T4 ile A100 arasında bir seçimle esneklik sağlar. Platform ayrıca model dağıtımını kolaylaştırmak için açık kaynaklı bir kütüphane olan COG'u içerir.
Seeweb
Seeweb, yapay zeka iş yüklerini optimize etmek için serverless GPU çözümleri sunan bir bulut bilişim sağlayıcısıdır. Bu çözümler, popüler modelleri Python'da verimli bir şekilde çalıştırmak, çatallamak (fork) veya önceden eğitmek isteyen geliştiriciler için bir giriş noktası görevi görür. Dağıtımları hızlandırmak için Kubernetes'ten yararlanabilirler.
Temel özellikler:
- Kaynakları dinamik olarak ayarlamak için otomatik ölçeklendirme, böylece serverless fonksiyonlarla ilişkili soğuk başlatmaları (cold starts) azaltır.
- Avrupa bulutunda çalışarak ve genişletilmiş erişim için küresel bir ağ kullanarak GDPR uyumluluğu.
- Kullanıcıların ML modellerini yönetmek için güvenilir yardım almasını sağlayan 7/24/365 destek.
Sağlanan GPU'ler arasında A100, H100, L40S, L4 ve RTX A6000 bulunmaktadır.
Diğer bulut sağlayıcıları nelerdir?
Google, AWS ve Azure gibi önde gelen bulut sağlayıcıları, şu an için GPU'leri desteklemeyen serverless işlevselliği sunmaktadır. Scaleway veya CoreWeave gibi diğer sağlayıcılar GPU inference sunar ancak serverless GPU'ler sunmazlar.
Bulut GPU sağlayıcıları ve GPU pazarı hakkında daha fazla bilgi edinin.
Serverless GPU'nün faydaları nelerdir?
ChatGPT gibi LLM'ler geçen yıldan beri iş dünyasında sıcak bir konu oldu. Bu nedenle, bu modellerin sayısı önemli ölçüde arttı. Serverless GPU'lerin faydaları, aşağıdakiler gibi çeşitli LLM zorluklarından kaçınmaya yardımcı olur:
- Maliyet etkinliği: Kullanıcılar yalnızca gerçekten kullandıkları GPU kaynakları için ödeme yaparlar, bu da onu maliyet etkin bir çözüm haline getirir. Geleneksel bir sunucu kurulumunda, kullanıcıların sürekli kaynak tedariki için ödeme yapmaları beklenir.
- Ölçeklenebilirlik: Serverless mimariler, değişen iş yüklerini karşılamak için otomatik olarak ölçeklenir. Kaynak talebi arttığında veya azaldığında, altyapı manuel müdahale olmadan dinamik olarak ayarlanır.
- Basitleştirilmiş yönetim: Bulut sağlayıcısı sunucu tedariki, ölçeklendirme ve diğer altyapı yönetimini üstlendiği için geliştiriciler belirli fonksiyonlar veya görevler için kod yazmaya odaklanabilirler.
- İsteğe bağlı kaynak tahsisi: Serverless GPU mimarisi, uygulamaların isteğe bağlı olarak GPU kaynaklarına erişmesini sağlar. Bu, GPU işlemeye ayrılmış fiziksel veya sanal sunucuların yönetilmesine ve sürdürülmesine yardımcı olur. Kaynaklar, uygulama gereksinimlerine göre dinamik olarak tahsis edilir.
- Esneklik: Geliştiriciler, uygulamalarının özel ihtiyaçlarına göre kaynakları artırabilir veya azaltabilirler. Bu uyarlanabilirlik, özellikle değişken hesaplama gereksinimleri olan iş yükleri için yararlıdır.
- Geliştirilmiş paralel işleme: GPU hesaplama, paralel işleme görevlerinde mükemmeldir. Bu nedenle, serverless GPU mimarileri; makine öğrenimi inference, veri işleme ve bilimsel simülasyonlar gibi önemli paralel hesaplama gerektiren uygulamalarda kullanılabilir.
Tercih edilen kaynak olarak ekleServerless GPU benchmark metodolojisi
Fiyatlar: Serverless GPU fiyatları tüm sağlayıcılardan aylık olarak taranır.
Performans:
- Tüm serverless GPU modellerinin performansı Modal bulut platformunda ölçülmüştür.
- Metin finetuning, 5 epoch boyunca 1M token kullanarak FineTune-100k dataset'i üzerinde Llama 3.2-1B-Instruct'ın finetuning yapılmasıyla ölçülmüştür. Saniye başına finetune edilen token sayısını elde etmek için token sayısı epoch sayısı ile çarpılmış ve finetuning süresine bölünmüştür.
- Metin inference, hem giriş hem de çıkış token'ları dahil olmak üzere 1 milyon token üzerinden ölçülmüştür. Saniye başına ortalama token sayısını hesaplamak için token sayısını toplam inference süresine böldük.
H200 ve H100 Performans Notları:
- H200'ün H100'den daha düşük finetuning performansı göstermesi, daha yeni mimarisi ve daha büyük belleği (141GB'a karşı 80GB) göz önüne alındığında sezgiye aykırı görünebilir. Bellek bant genişliği kullanımı farklılıkları, yazılım optimizasyon olgunluğu veya sürekli iş yükleri altındaki termal yönetim dahil olmak üzere çeşitli faktörler bu sonuca katkıda bulunmuş olabilir.
- Bu benchmark, H200'ün ek bellek kapasitesinden tam olarak yararlanamayabilecek nispeten küçük bir 1B parametreli model kullanmıştır. Performans farkı, H200'ün genişletilmiş belleğini daha iyi kullanan daha büyük modellerle önemli ölçüde farklılık gösterebilir.
- Performans ayrıca belirli iş yükü özelliklerine, batch boyutlarına ve test sırasında kullanılan özel yazılım yığınına göre değişebilir.
Sonraki Adımlar:
- Performansın model boyutu ve bellek gereksinimleriyle nasıl ölçeklendiğini daha iyi anlamak için benchmark'larımızı daha büyük modelleri (7B, 13B ve 70B parametre) içerecek şekilde genişletmeyi planlıyoruz.
- Gelecekteki testler, H200'ün mimari avantajlarının daha belirgin olabileceği çoklu-GPU kurulumlarını ve daha uzun bağlam uzunluğu senaryolarını içerecektir.
ML modelleri için Serverless GPU'ler nasıl kullanılır
Geleneksel makine öğrenimi iş akışlarında, geliştiriciler ve veri bilimcileri karmaşık modellerin eğitiminin hesaplama taleplerini karşılamak için genellikle özel sunucular veya GPU kümeleri tahsis eder ve yönetirler. Makine öğrenimi için Serverless GPU, altyapı yönetiminin karmaşıklıklarını ortadan kaldırır.
ML modellerinde Serverless GPU kullanımını anlamak için lütfen aşağıdaki kılavuzu takip edin:
- Modelleri eğitmek: Serverless GPU, kapsamlı dataset'ler için dinamik olarak kaynak tahsis ederek verimli makine öğrenimi model eğitimini sağlar. Geliştiriciler, özel sunucuları yönetme zahmetine girmeden isteğe bağlı kaynaklardan yararlanırlar.
- Inference: Serverless GPU'ler, yeni veriler üzerinde hızlı tahminler yapılmasını sağlayarak model inference için kritik öneme sahiptir. Görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için idealdir; özellikle değişken talep dönemlerinde hızlı ve verimli yürütme sağlar.
- Gerçek zamanlı işleme: Video analizi gibi buna ihtiyaç duyan uygulamalar Serverless GPU'den yararlanır. Dinamik kaynak ölçeklendirmesi, gelen veri akışlarının hızlı bir şekilde işlenmesini sağlayarak onu çeşitli alanlardaki gerçek zamanlı uygulamalar için uygun hale getirir.
- Toplu (Batch) işleme: Serverless GPU'ler, ML iş akışlarında büyük ölçekli veri işlemeyi yönetir. Bu, veri ön işleme, özellik çıkarımı ve diğer toplu yönelimli makine öğrenimi işlemleri için gereklidir.
- Olay güdümlü ML iş akışları: Serverless mimariler olay güdümlüdür; yeni veriler mevcut olduğunda bir modeli güncellemek veya belirli olaylara yanıt olarak yeniden eğitmek gibi tetikleyicilere veya olaylara yanıt verirler.
- Hibrit mimariler: Bazı ML iş akışları, serverless ve geleneksel hesaplama kaynaklarını birleştirir. Örneğin, GPU-yoğun model eğitimi, kaynak kullanımını optimize etmek için AI inference için serverless bir ortama geçer.
SSS'ler
GPU inference, önceden eğitilmiş bir makine öğrenimi modelinden tahminler veya çıkarımlar yapmak için Grafik İşleme Birimleri'nin (GPU'ler) kullanılması işlemidir. GPU, eğitilmiş modeli kullanarak giriş verilerini işlemek için gereken hesaplama görevlerini hızlandırır ve sonuç olarak daha hızlı, daha verimli tahminler sağlar. GPU'lerin paralel işleme yetenekleri, geleneksel CPU tabanlı yaklaşımlara kıyasla bu inference görevlerinin hızını ve verimliliğini artırır.
GPU inference; görüntü tanıma, doğal dil işleme ve gerçek zamanlı veya gerçek zamanlıya yakın tahminler veya sınıflandırmalar gerektiren diğer makine öğrenimi görevleri gibi uygulamalar için özellikle değerlidir.
Serverless GPU, geliştiricilerin temel sunucu altyapısını yönetmeden uygulamaları çalıştırdığı bir hesaplama modelidir. GPU kaynakları ihtiyaç duyuldukça dinamik olarak tahsis edilir. Bu ortamda geliştiriciler belirli fonksiyonları kodlamaya odaklanırken, bulut sağlayıcısı sunucu ölçeklendirmesi dahil altyapıyı yönetir.
"Serverless" terimi sunucuların yokluğunu çağrıştırsa da, sunucular hala mevcuttur ancak geliştiricilerden soyutlanmıştır. GPU hesaplamada bu mimari, fiziksel veya sanal sunucu yönetimine gerek kalmadan isteğe bağlı GPU erişimine izin verir.
Serverless GPU hesaplama; makine öğrenimi, veri işleme ve bilimsel simülasyonlar gibi önemli paralel işleme gerektiren görevler için yaygın olarak kullanılır. Serverless GPU yetenekleri sunan bulut sağlayıcıları, uygulama talebine göre GPU kaynak tahsisini ve ölçeklendirmesini otomatikleştirir.
Bu mimari, altyapı değişen iş yüklerine dinamik olarak uyum sağladığı için maliyet etkinliği ve ölçeklenebilirlik gibi faydalar sağlar. Geliştiricilerin altyapıyı yönetmekten ziyade koda daha fazla odaklanmalarına olanak tanır.
NVIDIA ve Microsoft'tan Megatron-Turing'in tüm proje için yaklaşık 100 milyon dolara mal olacağı tahmin edilmektedir.4 Bu tür sistem maliyetleri, faydalarına rağmen işletmelerin Büyük dil modellerini (LLM'ler) benimsemesini engellemektedir.
NVIDIA L40S, L40 GPU'nün daha güçlü, yapay zeka için optimize edilmiş bir versiyonudur. Her ikisi de Ada Lovelace mimarisini kullansa da L40S, gelişmiş tensor çekirdeği yetenekleri ve FP8 hassasiyeti desteği sayesinde AI eğitimi ve inference için önemli ölçüde daha yüksek performans sunar.
L40 grafikler, render alma ve genel amaçlı iş yükleri için daha uygunken, L40S veri merkezlerindeki hesaplama yoğunluklu AI görevleri için idealdir.
Daha fazla okuma
GPU hakkında daha fazlasını keşfedin:
- Derin Öğrenme için Bulut GPU'ler: Kullanılabilirlik ve Fiyat / Performans
- En İyi 10 Bulut GPU Sağlayıcısı
Harici kaynaklar
Bu benchmarkı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{En İyi 10 Serverless GPU Bulutu ve 14 Maliyet Etkin GPU}},
year = {2026},
month = apr,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/serverless-gpu}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 15 Nisan 2026}
}Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.