Yapay zekâya olan talep hızla artmaya devam ettikçe, ölçeklenebilir ve yüksek performanslı bilgi işlem altyapısına olan ihtiyaç da aynı şekilde büyüyor. Ancak geleneksel hiperscale halka açık bulut platformları giderek pahalı bir darboğaz haline geliyor. Büyük yapay zekâ modelleri ve çıkarım iş yükleri çalıştıran kurumsal ekipler, AWS, Azure ve Google Cloud gibi merkezi bulut sağlayıcılarının artık yapay zekânın talep ettiği çevikliği, uygun maliyeti ve küresel erişimi sağlayamadığını fark ediyor.

Bu durum yeni bir paradigmanın önünü açtı: dağıtık bulut altyapısı. Bir sonraki yapay zekâ dalgasını güçlendirmek için inşa edilen bu model, kurumsal düzeyde GPU hesaplamayı çok daha düşük fiyatlarla, küresel kapsama alanıyla ve gizli ücretler olmadan sunuyor.

Gerçek Zamanlı Çıkarım Zorluğu: Milisaniyelerin Önemi

Robotik, lojistik ve üretimdeki giderek artan sayıda yapay zekâ uygulaması için gerçek zamanlı çıkarım sadece bir performans ölçütü değil, aynı zamanda temel bir gerekliliktir. Otonom sistemler, sürücüsüz araçlardan depo robotlarına kadar, milisaniyeler içinde karar vermek zorundadır. Birkaç milisaniyelik gecikme bile başarılı bir operasyon ile kritik bir başarısızlık arasındaki fark olabilir. Anında, sahada veri işleme ihtiyacı, işletmeleri yapay zekâ iş yüklerini merkezi veri merkezlerinden alıp veri kaynağına daha yakın konumlandıran edge-first mimarileri benimsemeye zorluyor.

Ancak genel amaçlı uygulamalar için tasarlanan geleneksel halka açık bulutlar, edge’deki gerçek zamanlı çıkarımın sıkı gereksinimlerini karşılamakta zorlanıyor. Bu eski sistemlere bağımlı olan işletmeler ciddi engellerle karşılaşıyor:

Yüksek Gecikme: Verileri işlenmek üzere merkezi bir buluta göndermek ve yanıt beklemek yüzlerce milisaniyelik gecikmeye yol açabilir. Bu, anında tepki gerektiren uygulamalar için kabul edilemez. Örneğin, otonom bir aracın yoldaki bir tehlikeye 10 milisaniyeden kısa sürede tepki vermesi gerekir. Merkezi bulutlar bu süreyi garanti edemez.

Bant Genişliği Kısıtlamaları: Robotik kollar veya otonom dronlar gibi edge cihazları saatte terabaytlarca veri üretebilir. Bu devasa veriyi buluta aktarmak çoğu zaman pratik değildir ve oldukça maliyetlidir. Bu durum gerçek zamanlı uygulamalar için ciddi bir darboğaz yaratır.

Güvenilirlik Sorunları: Endüstriyel ortamlardaki edge dağıtımları sık sık kesintili veya güvenilmez ağ bağlantılarıyla karşılaşır. Merkezi buluta bağımlı olmak, herhangi bir ağ kesintisinin kritik operasyonları durdurabileceği anlamına gelir.

Veri Güvenliği ve Gizliliği: Sağlık veya üretim gibi birçok sektörde hassas verilerin düzenlemeler veya gizlilik gereklilikleri nedeniyle tesis içinde kalması gerekir. Bu verilerin halka açık bir buluta aktarılması güvenlik riskleri ve uyumluluk zorlukları doğurur.

Edge-First Mimarilere Geçiş: Robotik, Lojistik ve Üretim

Geleneksel bulut altyapısının sınırlamaları, birçok kilit sektörde edge-first mimarilerin benimsenmesini hızlandırdı. Verileri yerelde işleyerek bu sektörler yeni verimlilik, güvenilirlik ve performans seviyelerinin kilidini açıyor.

Robotik: Otonom Karar Vermeyi Etkinleştirmek

Robotik alanında edge AI, yeni nesil otonom sistemlerin arkasındaki itici güçtür. Fabrika zeminindeki işbirlikçi robotlardan (cobot’lar) felaket bölgelerindeki arama-kurtarma dronlarına kadar, verileri yerelde işleme yeteneği gerçek zamanlı karar verme için kritik öneme sahiptir. Edge AI, robotların çevrelerini algılamasına, karmaşık senaryoları anlamasına ve bulut bağlantısına ihtiyaç duymadan anında tepki vermesine olanak tanır. Bu durum özellikle, düşük gecikmenin hayat memat meselesi olduğu otonom araç navigasyonu ve çarpışma önleme gibi uygulamalarda kritik önem taşır.

Lojistik: Tedarik Zincirini Gerçek Zamanlı Olarak Optimize Etmek

Kaynak: Embed UR
Lojistik sektörü, merkezinde edge AI olan büyük bir dönüşüm geçiriyor. DHL gibi akıllı depolar, sıralamayı otomatikleştirmek, envanter yönetimini optimize etmek ve teslimat sürelerini hızlandırmak için edge bilişimi kullanıyor. Depo genelinde yapay zekâ destekli kameralar ve sensörler kullanarak şirketler malları gerçek zamanlı takip edebiliyor, darboğazları tespit edebiliyor ve operasyonlarında anında ayarlamalar yapabiliyor. Yerelleştirilmiş veri işleme ile mümkün olan bu görünürlük ve kontrol seviyesi, daha verimli ve dayanıklı bir tedarik zinciri inşa etmek için vazgeçilmezdir.

Üretim: Akıllı Fabrikalarla Endüstri 4.0’a Güç Vermek

Üretim sektöründe edge AI, Endüstri 4.0 devriminin temel taşıdır. Akıllı fabrikalar, kestirimci bakım uygulamak, kalite kontrolü otomatikleştirmek ve üretim süreçlerini gerçek zamanlı optimize etmek için edge bilişimi kullanıyor. Fabrika zeminindeki sensörlerden gelen verileri analiz ederek üreticiler, ekipman arızalarını meydana gelmeden önce tespit edebilir, ürün kusurlarını insanüstü doğrulukla belirleyebilir ve verimliliği artırmak ve israfı azaltmak için veriye dayalı kararlar alabilir. Bu yerelleştirilmiş veri işleme geçişi, fabrikaların her zamankinden daha çevik, duyarlı ve üretken olduğu yeni bir akıllı üretim çağını mümkün kılıyor.

Çözüm: Yerelleştirilmiş, Bare-Metal GPU Kümeleri

Edge’deki gerçek zamanlı çıkarım taleplerini karşılamak için işletmelerin yeni bir tür altyapıya ihtiyacı var: yerelleştirilmiş, bare-metal GPU kümeleri. Bu yaklaşım, yüksek performanslı GPU’ların gücünü, merkezi olmayan, tesis içi dağıtımın avantajlarıyla birleştirerek gecikmeye duyarlı yapay zekâ iş yükleri için ideal çözümü sunuyor.

Neden Bare-Metal GPU’lar?

Bare-metal GPU’lar, sanallaştırmanın performans yükü olmadan donanımın doğrudan erişimini sağlar. Bu, yapay zekâ iş yüklerinin maksimum verimlilikte çalışabileceği anlamına gelir ve “gürültülü komşular” ile uğraşmak zorunda kalınmaz. Her milisaniyenin önemli olduğu uygulamalarda bare-metal GPU’ların tutarlı ve öngörülebilir performansı kritik öneme sahiptir. Hatta yapılan araştırmalar, bare-metal sunucuların sanallaştırılmış örneklere kıyasla yüzde 100’den fazla daha yüksek throughput sağlayabildiğini göstermektedir. Bu şaşırtıcı fark, gerçek zamanlı çıkarım performansı üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir.

Neden Yerelleştirilmiş Kümeler?

GPU kümelerini veri kaynağına daha yakın konumlandırarak işletmeler, merkezi bulut altyapısının gecikme, bant genişliği ve güvenilirlik zorluklarını aşabilir. Yerelleştirilmiş kümeler, verilerin buluta sürekli bir bağlantıya ihtiyaç olmadan sahada, gerçek zamanlı olarak işlenmesini sağlar. Bu yaklaşım yalnızca performansı artırmakla kalmaz, aynı zamanda hassas bilgilerin tesis içinde kalmasını sağlayarak veri güvenliğini ve gizliliğini de geliştirir.

Aethir: Merkeziyetsiz GPU Altyapısıyla Edge’e Güç Vermek

Aethir, edge AI’nin gereksinimlerine özel olarak tasarlanmış bare-metal GPU kümelerinden oluşan küresel bir ağ sağlayarak merkeziyetsiz GPU altyapısına geçişin ön saflarında yer alıyor. Dağıtık sağlayıcı ağından hesaplama gücünü toplayan Aethir, kurumsal düzeyde GPU performansını geleneksel bulut sağlayıcılarının maliyetinin çok daha altında sunuyor.

94 ülkede 435.000’den fazla GPU ile Aethir’in merkeziyetsiz altyapısı, işletmelerin yapay zekâ iş yüklerini kullanıcılarına ve veri kaynaklarına daha yakın bir şekilde dağıtmasına olanak tanıyor. Bu, gecikmeyi en aza indirirken yerel veri düzenlemelerine uyumu da garanti ediyor. Aethir’in bare-metal H100, H200 ve B200 GPU’ları, yüksek hızlı ağ ve NVMe depolama ile birleştirilerek en zorlu gerçek zamanlı çıkarım uygulamaları için gerekli performans ve güvenilirliği sağlıyor.

Yapay zekâ edge’e taşınmaya devam ettikçe, yerelleştirilmiş bare-metal GPU kümelerine olan ihtiyaç yalnızca artacak. Merkeziyetsiz altyapısı ve performansa olan bağlılığı ile Aethir, yapay zekâ odaklı işletmelerin edge bilişiminin tüm potansiyelini açığa çıkarmasına güç veriyor.