{"id":14982,"date":"2024-02-02T09:00:44","date_gmt":"2024-02-02T06:00:44","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.sh.com.tr\/?p=14982"},"modified":"2024-01-31T14:39:15","modified_gmt":"2024-01-31T11:39:15","slug":"gpu-bulut-bilisim-pazarinin-buyumesinin-arkasindaki-5-itici-guc","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sh.com.tr\/blog\/gpu-bulut-bilisim-pazarinin-buyumesinin-arkasindaki-5-itici-guc\/","title":{"rendered":"GPU Bulut Bili\u015fim Pazar\u0131n\u0131n B\u00fcy\u00fcmesinin Arkas\u0131ndaki 5 \u0130tici G\u00fc\u00e7"},"content":{"rendered":"

Grafik \u0130\u015flem Birimleri (GPU’lar), \u00f6ncelikle oyunlarda kullan\u0131lmak \u00fczere tasarlanm\u0131\u015f \u00f6zel bilgisayar \u00e7ipleridir, ancak y\u00fcksek performansl\u0131 hesaplama kabiliyetleri sayesinde son zamanlarda bulut \u00fczerinde ikinci bir ya\u015fam bulmu\u015flard\u0131r.<\/p>\n

GPU’lar, CPU’lar\u0131n seri i\u015flem yakla\u015f\u0131m\u0131ndan \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde, geni\u015f bir yelpazedeki karma\u015f\u0131k problemleri \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in paralel i\u015flemeyi kullan\u0131rlar.<\/p>\n

HIVE Digital i\u00e7in haz\u0131rlad\u0131\u011f\u0131m\u0131z bu g\u00f6rselle\u015ftirmede, GPU bulut bili\u015fim pazar\u0131n\u0131n b\u00fcy\u00fcmesinin arkas\u0131ndaki be\u015f itici g\u00fcc\u00fc inceliyoruz.<\/p>\n

GPU Bulut Bili\u015fim P<\/strong>azar\u0131n\u0131n B\u00fcy\u00fcmesinin Ard\u0131ndaki Be\u015f Ana \u0130tici G\u00fc\u00e7 \u015eunlard\u0131r:<\/strong><\/h3>\n

1. Yapay Zeka <\/strong><\/h4>\n

OpenAI’nin ChatGPT’si ve Google’\u0131n Bard’\u0131 gibi B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri, giderek daha b\u00fcy\u00fck e\u011fitim veri setleri sayesinde \u00e7e\u015fitli g\u00f6revlerde insan performans\u0131n\u0131 a\u015fm\u0131\u015ft\u0131r. AI ve derin \u00f6\u011frenme, b\u00fcy\u00fck veri setlerinin analiz edilmesi ve karma\u015f\u0131k modellemelerin ger\u00e7ekle\u015ftirilmesi i\u00e7in yo\u011fun hesaplama g\u00fcc\u00fc gerektirir. GPU’lar, paralel i\u015flem yetenekleri sayesinde bu t\u00fcr g\u00f6revlerde olduk\u00e7a etkilidir. \u00d6zellikle dil i\u015fleme, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma ve makine \u00f6\u011frenimi gibi alanlarda GPU kullan\u0131m\u0131, daha h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru sonu\u00e7lar elde etmeyi sa\u011flar.<\/p>\n

2008 y\u0131l\u0131nda, NEC Laboratuvarlar\u0131 modeli 6.33 x 108<\/sup> (633 milyon) veri noktas\u0131 i\u00e7eren bir e\u011fitim paketi kullanm\u0131\u015ft\u0131. 2023 y\u0131l\u0131nda, Abu Dabi merkezli bir laboratuvar 2.63 x 1012<\/sup> (2.63 trilyon) veri noktas\u0131 i\u00e7eren bir e\u011fitim veri seti kullanm\u0131\u015f, bu da 15 y\u0131l \u00f6ncesine g\u00f6re 10.000 kat daha b\u00fcy\u00fckt\u00fcr.<\/p>\n

    \n
  • H\u0131zl\u0131 Veri \u0130\u015fleme<\/strong>: AI ve derin \u00f6\u011frenme modelleri, b\u00fcy\u00fck veri setlerini h\u0131zla i\u015fleyebilir, bu da daha h\u0131zl\u0131 \u00f6\u011frenme ve geli\u015fme s\u00fcre\u00e7leri anlam\u0131na gelir.<\/li>\n
  • Geli\u015fmi\u015f Do\u011fruluk<\/strong>: Derin \u00f6\u011frenme, karma\u015f\u0131k desenleri tan\u0131yabilme ve yorumlayabilme konusunda insan performans\u0131n\u0131 a\u015fabilir.<\/li>\n
  • Esnek Uygulama Alanlar\u0131<\/strong>: Sa\u011fl\u0131k, finans, e\u011fitim gibi \u00e7e\u015fitli sekt\u00f6rlerde AI ve derin \u00f6\u011frenme uygulamalar\u0131 m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr.<\/li>\n<\/ul>\n

    2. Otonom Ara\u00e7lar<\/strong><\/h4>\n

    Otonom ara\u00e7lar, bir dizi yerle\u015fik sens\u00f6rden y\u0131lda 380 ile 5.100 terabayt aras\u0131nda devasa miktarda veri toplar ve bu bilgileri etkili ve verimli bir \u015fekilde i\u015flemenin yollar\u0131n\u0131 bulmak, otomobil \u00fcreticileri i\u00e7in ana odak noktalar\u0131ndan biri olmu\u015ftur. Otonom ara\u00e7lar, \u00e7evrelerini alg\u0131lamak ve kararlar almak i\u00e7in sens\u00f6rlerden elde edilen b\u00fcy\u00fck miktarda veriyi i\u015flemek zorundad\u0131r. Bu i\u015flemler, ger\u00e7ek zamanl\u0131 analiz ve h\u0131zl\u0131 karar verme i\u00e7in y\u00fcksek performansl\u0131 GPU’lar\u0131 gerektirir. Benzer \u015fekilde, \u0130nternet Nesneleri (IoT) cihazlar\u0131ndan gelen verilerin i\u015flenmesi de artan GPU kullan\u0131m\u0131n\u0131 te\u015fvik ediyor.<\/p>\n

    Bir yakla\u015f\u0131m, yerle\u015fik i\u015flem g\u00fcc\u00fcn\u00fc bulutun kaynaklar\u0131yla birle\u015ftiriyor ve a\u011f gecikmesi 3 saniye kadar y\u00fcksek olsa bile, saatte 45 mil h\u0131za kadar hareket eden ara\u00e7lar\u0131n sim\u00fclasyonlar\u0131nda \u00e7arp\u0131\u015fmalar\u0131 \u00f6nledi. Bulut tepki s\u00fcresi yar\u0131m saniyeye indirildi\u011finde bu, saatte 50 mile kadar iyile\u015fti.<\/p>\n

      \n
    • Geli\u015fmi\u015f G\u00fcvenlik \u00d6zellikleri<\/strong>: Otonom ara\u00e7lardaki sens\u00f6rler ve kameralar, trafikteki tehlikeleri daha etkili bir \u015fekilde alg\u0131layabilir.<\/li>\n
    • Verimlilik Art\u0131\u015f\u0131<\/strong>: IoT cihazlar\u0131n\u0131n analiz ve tepki s\u00fcrelerindeki iyile\u015fmeler, daha ak\u0131ll\u0131 ve etkili sistemlerin geli\u015fmesini sa\u011flar.<\/li>\n
    • Enerji Tasarrufu<\/strong>: Veri i\u015fleme s\u00fcre\u00e7lerinin optimizasyonu, enerji kullan\u0131m\u0131nda verimlili\u011fi art\u0131r\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\n

      3. Bilimsel Ara\u015ft\u0131rmalar ve Sim\u00fclasyonlar<\/strong><\/h4>\n

      Modern ila\u00e7 geli\u015ftirme genellikle, pahal\u0131 laboratuvar bazl\u0131 testlere ilerletmek i\u00e7in potansiyel e\u015fle\u015fmeler aramak amac\u0131yla milyonlarca aday molek\u00fcl \u00fczerinde bilgisayar sim\u00fclasyonlar\u0131 yaparak ba\u015flar. \u0130la\u00e7 geli\u015ftirme, iklim modellemesi ve kozmolojik ara\u015ft\u0131rmalar gibi alanlarda ger\u00e7ekle\u015ftirilen kompleks sim\u00fclasyonlar i\u00e7in y\u00fcksek i\u015flem g\u00fcc\u00fc gereklidir. GPU’lar, bu t\u00fcr yo\u011fun hesaplamalar\u0131 daha k\u0131sa s\u00fcrede ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in idealdir.<\/p>\n

      Normalde bu i\u015flemler, haftalar veya aylar s\u00fcrebilen k\u0131t y\u00fcksek performansl\u0131 bilgi i\u015flem kaynaklar\u0131nda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Bulut kullan\u0131larak yap\u0131lan yak\u0131n tarihli bir \u00e7al\u0131\u015fma, tipik bir veri setini yakla\u015f\u0131k iki g\u00fcnde tamamlamay\u0131 ba\u015fard\u0131, bu da Tier 2 s\u00fcper bilgisayara benzer bir performans anlam\u0131na gelir.<\/p>\n

        \n
      • H\u0131zl\u0131 Sonu\u00e7lar<\/strong>: \u0130la\u00e7 geli\u015ftirme ve iklim modellemesi gibi alanlardaki sim\u00fclasyonlar, daha k\u0131sa s\u00fcrede ger\u00e7ekle\u015ftirilebilir.<\/li>\n
      • Daha Do\u011fru Tahminler<\/strong>: Karma\u015f\u0131k bilimsel modellerin do\u011frulu\u011fu, geli\u015fmi\u015f hesaplama kapasitesiyle artar.<\/li>\n
      • Maliyet Tasarrufu<\/strong>: Laboratuvar testlerine ge\u00e7meden \u00f6nce bilgisayar sim\u00fclasyonlar\u0131yla daha fazla ara\u015ft\u0131rma yap\u0131labilir.<\/li>\n<\/ul>\n

        4. Bulut Oyun ve E\u011flence<\/strong><\/h4>\n

        Bulutta oyun yay\u0131nlamak b\u00fcy\u00fck bir i\u015f, Microsoft, Call of Duty’nin yay\u0131nc\u0131s\u0131 Activision Blizzard’\u0131 sat\u0131n almak i\u00e7in tam 68.7 milyar dolar harcayarak zaten \u00f6nemli olan pazar pay\u0131n\u0131 peki\u015ftirdi. Y\u00fcksek \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckl\u00fc ve grafik yo\u011fun oyunlar\u0131n, bulutta d\u00fc\u015f\u00fck gecikme s\u00fcreleriyle ak\u0131\u015f\u0131n\u0131n sa\u011flanmas\u0131 i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc GPU’lara ihtiya\u00e7 vard\u0131r. Bu, \u00f6zellikle bulut tabanl\u0131 oyun platformlar\u0131n\u0131n pop\u00fclerle\u015fmesiyle birlikte GPU talebinde \u00f6nemli bir art\u0131\u015fa yol a\u00e7m\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n

        Birle\u015fik Krall\u0131k Rekabet ve Piyasalar Otoritesi’ne sunulan belgelere g\u00f6re, Microsoft’un xCloud’u 2022’de k\u00fcresel bulut oyun pazar\u0131n\u0131n %50-60’\u0131n\u0131 elinde tutuyordu, bu ikinci s\u0131radaki Nvidia’n\u0131n iki kat\u0131yd\u0131. \u00d6te yandan Google’\u0131n Stadia’s\u0131, Ocak 2023’te faaliyetlerini durdurdu\u011funda pazar\u0131n %5’inden az\u0131na sahipti.<\/p>\n

          \n
        • Y\u00fcksek Kaliteli Grafikler<\/strong>: Bulut \u00fczerinden ak\u0131\u015f yoluyla y\u00fcksek \u00e7\u00f6z\u00fcn\u00fcrl\u00fckl\u00fc grafikler sa\u011flanabilir.<\/li>\n
        • D\u00fc\u015f\u00fck Gecikme S\u00fcreleri<\/strong>: Oyunlarda gecikme s\u00fcrelerinin azalmas\u0131, daha iyi bir kullan\u0131c\u0131 deneyimi sunar.<\/li>\n
        • Eri\u015filebilirlik Art\u0131\u015f\u0131<\/strong>: G\u00fc\u00e7l\u00fc donan\u0131ma ihtiya\u00e7 duymadan, \u00e7e\u015fitli cihazlarda oyun oynama imkan\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n

          5. Kenar (Edge) Hesaplama<\/strong><\/h4>\n

          Bir uygulama i\u00e7in gecikme kritik oldu\u011funda, bulut ile kullan\u0131c\u0131 aras\u0131ndaki mesafe ne kadar k\u0131sa olursa o kadar iyi olur. Kenar hesaplama, verilerin kayna\u011f\u0131na yak\u0131n bir yerde i\u015flenmesini sa\u011flar, bu da d\u00fc\u015f\u00fck gecikme s\u00fcreleri ve veri iletiminde verimlilik anlam\u0131na gelir. \u00d6zellikle ger\u00e7ek zamanl\u0131 veri i\u015fleme gerektiren uygulamalar i\u00e7in GPU’lar, h\u0131z ve performans a\u00e7\u0131s\u0131ndan kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n

          Bu y\u00fczden, i\u015flemlerin a\u011f\u0131n ‘kenar\u0131nda’ ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi i\u00e7in bu ad\u0131 alan kenar hesaplama, her saniyenin \u00f6nemli oldu\u011fu sa\u011fl\u0131k hizmetleri ve otonom ara\u00e7lar gibi \u00e7e\u015fitli end\u00fcstrilerde kritik hale gelmi\u015ftir.<\/p>\n

            \n
          • D\u00fc\u015f\u00fck Gecikme S\u00fcreleri<\/strong>: Veri i\u015fleme s\u00fcre\u00e7lerinin yerelle\u015ftirilmesi, daha h\u0131zl\u0131 yan\u0131t s\u00fcreleri sa\u011flar.<\/li>\n
          • A\u011f Trafi\u011finde Azalma<\/strong>: Veri i\u015fleme yerel olarak yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, merkezi a\u011f \u00fczerindeki trafik y\u00fck\u00fc azal\u0131r.<\/li>\n
          • Geli\u015fmi\u015f G\u00fcvenlik<\/strong>: Verilerin yerel olarak i\u015flenmesi, veri g\u00fcvenli\u011fini art\u0131rabilir.<\/li>\n<\/ul>\n

            Sonu\u00e7<\/strong> Bu nedenle, k\u00fcresel GPU bulut pazar\u0131n\u0131n 2023 y\u0131l\u0131nda 3.2 milyar dolardan 2030 y\u0131l\u0131na kadar 25.5 milyar dolara \u00e7\u0131kmas\u0131 ve etkileyici bir %34.8’lik Bile\u015fik Y\u0131ll\u0131k B\u00fcy\u00fcme Oran\u0131 (CAGR) ile artmas\u0131 \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 de\u011fildir.<\/p>\n

            HIVE Digital, d\u00fcnya \u00e7ap\u0131ndaki m\u00fc\u015fterilere yenilenebilir kaynaklardan elde edilen bilgi i\u015flem g\u00fcc\u00fc sunarak, yapay zeka gibi geli\u015fmekte olan teknolojilerin taleplerini kar\u015f\u0131lamaya yard\u0131mc\u0131 oluyor.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            Grafik \u0130\u015flem Birimleri (GPU’lar), \u00f6ncelikle oyunlarda kullan\u0131lmak \u00fczere tasarlanm\u0131\u015f \u00f6zel bilgisayar \u00e7ipleridir, ancak y\u00fcksek performansl\u0131 hesaplama kabiliyetleri sayesinde son zamanlarda bulut \u00fczerinde ikinci bir ya\u015fam bulmu\u015flard\u0131r. GPU’lar, CPU’lar\u0131n seri i\u015flem yakla\u015f\u0131m\u0131ndan \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde, geni\u015f bir yelpazedeki karma\u015f\u0131k problemleri \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in paralel i\u015flemeyi kullan\u0131rlar. HIVE Digital i\u00e7in haz\u0131rlad\u0131\u011f\u0131m\u0131z bu g\u00f6rselle\u015ftirmede, GPU bulut bili\u015fim […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":14984,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[67,238],"tags":[720,719,721,718],"class_list":["post-14982","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-dijital-donusum","category-network","tag-akilli-teknoloji","tag-bulut-oyun","tag-gpu-bulut-bilisim","tag-network-edge"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sh.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14982","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sh.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sh.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sh.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sh.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14982"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/sh.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14982\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sh.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14984"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sh.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14982"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sh.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14982"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sh.com.tr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14982"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}