NVIDIA A100 ve A2: Hangi GPU Sunucu Hangi İş İçin Kullanılır?

GPU destekli bir sunucu kurarken her zaman en güçlü ekran kartına ihtiyaç duyulmaz. Çalıştırılacak uygulama, kullanılacak model, GPU belleği ihtiyacı ve sunucunun günün ne kadarında yük altında kalacağı doğru ekran kartı seçiminde daha belirleyicidir.

NVIDIA A2 ve NVIDIA A100 bunun güzel iki örneği. İkisi de veri merkezi kullanımına yönelik GPU'lardır ancak hedefledikleri iş yükleri oldukça farklıdır.

A2 daha düşük güç tüketimiyle inference, görüntü işleme ve daha hafif CUDA uygulamalarına hitap ederken A100; yapay zekâ eğitimi, büyük veri analizi, HPC ve yüksek GPU belleği isteyen projelerde çok daha güçlü bir seçenek oluşturur.

NVIDIA A2 16 GB ile Neler Yapılabilir?

NVIDIA A2, 16 GB GDDR6 GPU belleğine ve yaklaşık 200 GB/s bellek bant genişliğine sahip kompakt bir veri merkezi GPU'sudur.

En dikkat çekici taraflarından biri 40-60 W seviyesindeki güç tüketimidir. Bu nedenle yüksek güç ve soğutma kapasitesi gerektirmeden GPU hızlandırmasından faydalanılması gereken sunucularda tercih edilebilir.

A2'nin kullanılabileceği başlıca alanlar arasında küçük ve orta ölçekli yapay zekâ inference çalışmaları, görüntü sınıflandırma, video analizi, nesne algılama, edge AI, GPU destekli VDI ve CUDA tabanlı uygulamalar bulunur.

Örneğin şirket içerisinde çalışan küçük bir görüntü tanıma sistemi için H100 gibi çok daha güçlü bir GPU kullanmak gerekli olmayabilir. Bu tip kullanımda A2 daha dengeli bir çözüm olabilir.

NVIDIA A100 80 GB ile Neler Yapılabilir?

A100 tarafında kullanım alanı ciddi şekilde genişler.

80 GB HBM2e belleğe sahip A100, özellikle model eğitimi, büyük veri analizi ve yüksek performanslı hesaplama için geliştirilmiş bir GPU'dur.

A100 ile yapılabilecek çalışmaların bazıları:

Kullanım alanı Örnek çalışma Yapay zekâ Deep Learning ve neural network eğitimi LLM Büyük dil modellerinde inference Fine-tuning LoRA, QLoRA ve model özelleştirme Veri analizi GPU hızlandırmalı büyük veri işleme Görüntü işleme Computer Vision ve görüntü sınıflandırma HPC Bilimsel hesaplama ve simülasyon CUDA Paralel hesaplama uygulamaları Çok kullanıcılı altyapı GPU kaynaklarının farklı iş yükleri arasında kullanılması

Özellikle 80 GB GPU belleği, daha büyük modellerle çalışırken önemli bir avantaj sağlar.
Ancak burada önemli bir nokta bulunuyor: Bir modelin GPU belleğine sığması, o modelin hızlı çalışacağı anlamına gelmez.

A100 ile LLM Çalıştırılabilir mi?

Evet. A100 özellikle LLM inference ve fine-tuning çalışmalarında kullanılabilir. Ancak çalıştırılabilecek model büyüklüğü kullanılan precision ve quantization seviyesine göre değişir.

Örneğin 70 milyar parametreli bir model FP16 formatında yalnızca ağırlıklar için yaklaşık 140 GB belleğe ihtiyaç duyabilir. Aynı model 4-bit quantization ile çok daha düşük GPU belleği kullanabilir.

Bu nedenle yalnızca “kaç GB ekran kartı var?” sorusuna bakmak yerine modelin nasıl çalıştırılacağı da değerlendirilmelidir.

KV Cache, batch size, context uzunluğu ve inference motoru GPU belleğinin gerçek kullanımını ciddi biçimde değiştirebilir.

A100 Veri Analizinde Kullanılır mı?

A100 yalnızca yapay zekâ için kullanılan bir ekran kartı değildir.

GPU hızlandırmalı veri analizi tarafında milyonlarca satırlık veri üzerinde filtreleme, aggregation, machine learning ve matris hesaplamaları gerçekleştirilebilir.

Ancak sistemin genel dengesi burada önemlidir.

80 GB GPU bulunan bir sunucuya çok düşük miktarda sistem RAM'i veya yavaş disk altyapısı eklemek darboğaz oluşturabilir.

GPU sunucuda;

CPU + RAM + GPU + NVMe + PCIe altyapısı

bir bütün olarak değerlendirilmelidir.

Projeniz için farklı GPU yapılandırmalarını değerlendirmek istiyorsanız ServerPark üzerindeki ekran kartlı sunucu modelleri üzerinden mevcut seçenekleri inceleyebilirsiniz.